FPGA定点小数运算

逃离我推掉我的手 2022-02-13 10:53 227阅读 0赞

谓定点小数，就是小数点的位置是固定的。我们是要用整数来表示定点小数，由于小数点的位置是固定的，所以就没有必要储存它（如果储存了小数点的位置，那就是浮点数了）。既然没有储存小数点的位置，那么计算机当然就不知道小数点的位置，所以这个小数点的位置是我们写程序的人自己需要牢记的。

先以10进制为例。如果我们能够计算12+34=46的话，当然也就能够计算1.2+3.4 或者 0.12+0.34了。所以定点小数的加减法和整数的相同，并且和小数点的位置无关。乘法就不同了。 12\*34=408，而1.2\*3.4=4.08。这里1.2的小数点在第1位之前，而4.08的小数点在第2位之前，小数点发生了移动。所以在做乘法的时候，需要对小数点的位置进行调整？！可是既然我们是做定点小数运算，那就说小数点的位置不能动！！怎么解决这个矛盾呢，那就是舍弃最低位。 也就说1.2\*3.4=4.1，这样我们就得到正确的定点运算的结果了。所以在做定点小数运算的时候不仅需要牢记小数点的位置，还需要记住表达定点小数的有效位数。上面这个例子中，有效位数为2，小数点之后有一位。

现在进入二进制。我们的定点小数用16位二进制表达，最高位是符号位，那么有效位就是15位。小数点之后可以有0 - 15位。我们把小数点之后有n位叫做Qn，例如小数点之后有12位叫做Q12格式的定点小数，而Q0就是我们所说的整数。

Q12的正数的最大值是 0 111 . 111111111111，第一个0是符号位，后面的数都是1，那么这个数是十进制的多少呢，很好运算，就是 0x7fff / 2^12 = 7.999755859375。对于Qn格式的定点小数的表达的数值就它的整数值除以2^n。在计算机中还是以整数来运算，我们把它想象成实际所表达的值的时候，进行这个运算。

反过来把一个实际所要表达的值x转换Qn型的定点小数的时候，就是x\*2^n了。例如 0.2的Q12型定点小数为：0.2\*2^12 = 819.2，由于这个数要用整数储存， 所以是819 即 0x0333。因为舍弃了小数部分，所以0x0333不是精确的0.2，实际上它是819/2^12 =0.199951171875。

我们用数学表达式做一下总结：  
x表示实际的数（\*一个浮点数）， q表示它的Qn型定点小数（一个整数）。  
q = (int) (x \* 2^n)  
x = (float)q/2^n

由以上公式我们可以很快得出定点小数的+-*/算法：
    
    假设q1，q2，q3表达的值分别为x1，x2，x3
    
    q3 = q1 + q2   若 x3 = x1 + x2
    
    q3 = q1 - q2   若 x3 = x1 - x2
    
    q3 = q1 * q2 / 2^n若 x3 = x1 * x2
    
    q3 = q1 * 2^n / q2若 x3 = x1 / x2
    
    我们看到加减法和一般的整数运算相同，而乘除法的时候，为了使得结果的小数点位不移动，对数值进行了移动。
    
    用c语言来写定点小数的乘法就是：
    
    short q1,q2,q3;
    
    ....
    
    q3=((long q1) * (long q2)) >> n;

由于/ 2^n和\* 2^n可以简单的用移位来计算，所以定点小数的运算比浮点小数要快得多。下面我们用一个例子来验证一下上面的公式：  
用Q12来计算2.1 \* 2.2，先把2.1 2.2转换为Q12定点小数：  
2.1 \* 2^12 = 8601.6 = 8602  
2.2 \* 2^12 = 9011.2 = 9011  
(8602 \* 9011) >> 12 = 18923  
18923的实际值是18923/2^12 = 4.619873046875 和实际的结果 4.62相差0.000126953125，对于一般的计算已经足够精确了。