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与 afreez 一起学习 DSP 中浮点转定点运算
一:浮点与定点概述
1.1 相关定义说明
定 点数:通 俗的 说, 小数 点固 定的 数。 以人 民币 为例 ,我 们日 常经 常说 到的 如
123.45¥,789.34¥等等,默认的情况下,小数点后面有两位小数,即角,分。如果小数点
在最高有效位的前面,则这样的数称为纯小数的定点数,如 0.12345,0.78934 等。如果小
数点在最低有效位的后面,则这样的数称为纯整数的定点数,如 12345,78934 等。
浮点数:一般说来,小数点不固定的数。比较容易的理解方式是,考虑以下我们日常
见到的科学记数法,拿我们上面的数字举例,如 123.45,可以写成以下几种形式:
12.345x10
1
1.2345 x10
2
0.12345 x10
3xi
……
为了表示一个数,小数点的位置可以变化,即小数点不固定。
1.2 定点数与浮点数的对比
为了简单的把问题描述清楚,这里都是十进制数字举例,详细的分析,大家可以在后面的
文章中看到。
(1)表示的精度与范围不同
例如,我们用 4 个十进制数来表达一个数字。对于定点数(这里以定点整数为例),
我们表示区间[0000,9999]中的任何一个数字,但是如果我们要想表示类似 1234.3 的数值
就无能为力了,因为此时的表示精度为 1/10
0
=1;如果采用浮点数来表示(以归整的科学记
数法,即小数点前有一位有效位,为例),则可以表示[0.000,9.999]之间的任何一个数字,
表示的精度为 1/10
3
=0.001,精度比上一种方式提高了很多,但是表示的范围却小了很多。
也就是说,一般的,定点数表示的精度较低,但表示的数值范围较大;而浮点数恰恰
相反。
(2)计算机中运算的效率不同
一般说来,定点数的运算在计算机中实现起来比较简单,效率较高;而浮点数的运算
在计算机中实现起来比较复杂,效率相对较低。
(3)硬件依赖性
一般说来,只要有硬件提供运算部件,就会提供定点数运算的支持(不知道说的确切
否,没有听说过不支持定点数运算的硬件),但不一定支持浮点数运算,如有的很多嵌入
式开发板就不提供浮点运算的支持。
1.3 与 DSP 的关系
一般说来,DSP 处理器可以分为两大类:定点与浮点。两者相比较而言,定点 DSP 处
理器速度快,功耗低,价格也便宜;而浮点 DSP 则计算精度高,动态范围大。
二:浮点数的存储格式
2.1 IEEE floating point standard
上面我们说了,浮点数的小数点是不固定的,如果每个人都按照自己的爱好存储在电
脑里,那不就乱套了吗?那么怎么在计算机中存储这种类型的数字呢?象这类古老的问题
前人早都为我们做好了相应的规范,无规矩不成方圆吗。我们平时所说的浮点数的存储规
范,就是由 IEEE 指定的,具体的规范文件是:IEEE Standard 754 for Binary Floating-Point
Arithmetic。大家可以很容易的从网络上下载到这篇文档。
下面,偶就大致的描述一下,感兴趣的“同志”们可以阅读原文。
在 c 语言中,单精度(float)数据类型为 32bits,具体的如下图所示:
整个 32bits 分三部分,即
Sign:符号位,1 bit,0 为正,1 为负;
Exponent(bias):指数部分,8 bits,存储格式为移码存储(后面还会说明),偏移量为
127;
Mantissa(fraction):尾数部分。
对应的双精度(double)类型的格式为:
同样,64 位也被分为了三部分,对照单精度,不用我说就可以理解各个部分的含义了吧?
是不是有点迷糊了,不要怕,理论这个东西最能忽悠人了,看起来很高深,其实也就
是个屁大的事,举个例子就很容易明白了。
举例说明,如 3.24x103,则对应的部分为,Sign 为 0,3 为指数部分(注意计算机里面存储
的不是 3,这里仅仅为了说明),3.24 为尾数。我们知道,计算机“笨”的要死,只认识 0 和
1,那么到底一个浮点数值在计算机存储介质中是如何存储的呢?
例如,我们要想偷窥浮点类型的值 4.25 在计算机硬盘中存储的庐山真面目,请跟我来:首
先把 4.25 转换成二进制的表达方式,即 100.01,在详细点,变成 1.0001x22,好了,对号
入座把。
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