
【计】 fixed point calculation
定点计算(Fixed-Point Calculation)是一种数值表示方法,常用于嵌入式系统、数字信号处理(DSP)等领域。其核心是将数值的小数点位置预先固定,通过整数运算模拟实数运算,从而在硬件资源受限的场景中实现高效计算。
1. 数学原理与表示方法
定点数以$Q_m.n$格式表示(如Q7.8),其中$m$为整数部分位数,$n$为小数部分位数。例如数值$x=5.75$用Q3.5格式可表示为: $$ x = (101.11000)_2 = 1×2 + 0×2 + 1×2^0 + 1×2^{-1} + 1×2^{-2} $$ 这种离散化处理会引入量化误差,但可通过位宽选择控制精度范围。
2. 与浮点计算的对比
定点计算无需专用浮点运算单元(FPU),适合微控制器等低成本硬件。例如在电机控制算法中,定点运算速度比浮点快3-5倍,但动态范围受限于固定的小数点位。
3. 典型应用领域
4. 标准化参考
IEEE 1180-1990标准规定了定点离散余弦变换(DCT)的实现规范,被JPEG/MPEG编码广泛采用。MathWorks的Fixed-Point Designer工具包提供了系统级仿真验证方法(来源:MathWorks官方文档)。
定点计算(Fixed-Point Arithmetic)是计算机中表示和操作数值的一种方法,其核心特点是小数点的位置固定,而非像浮点数那样动态调整。以下是详细解释:
整数部分.小数部分
)。Q15
表示16位数中1位符号、15位小数。公式可表示为:
$$
text{值} = frac{text{存储的整数}}{2^{n}}
$$
其中,( n )为小数部分的位数。假设用8位定点数(4位整数+4位小数),二进制0011 1100
表示十进制:
$$
text{值} = (0×2 + 0×2 + 1×2 + 1×2^0) + (1×2^{-1} + 1×2^{-2} + 0×2^{-3} + 0×2^{-4}) = 3.75
$$
总结来看,定点计算在资源受限场景中平衡了效率与精度,但需根据具体需求权衡小数点位数的分配。
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