DSP-第十一章-其它.ppt

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1、第十一章算法及硬件设计内容1.数据格式与IQMath2.DSP最小系统设计3.控制系统实例第一部分数据格式与IQMathDSP的数据表示格式字长16位32位定点浮点24位格式和字长决定了数据的精度和动态范围格式和字长也在一定程度上决定了DSP处理器的成本、功耗和编程难度定点与浮点浮点运算DSP比定点运算DSP的动态范围要大很多。定点DSP的字长每增加1bit,动态范围扩大6dB。16bit字长的动态范围为96dB。程序员必须时刻关注溢出的发生。例如，在作图像处理时，图像作旋转、移动等，就很容易产生溢出。

2、这时，要么不断地移位定标，要么作截尾。前者要耗费大量的程序空间和执行时间，后者则很快带来图像质量的劣化。总之，是使整个系统的性能下降。在处理低信噪比信号的场合，例如进行语音识别、雷达和声纳信号处理时，也会发生类似的问题。而32bit浮点运算DSP的动态范围可以作到1536dB，这不仅大大扩大了动态范围，提高了运算精度，还大大节省了运算时间和存储空间，因为大大减少了定标，移位和溢出检查。浮点DSP的优势由于浮点DSP的浮点运算用硬件来实现，可以在单周期内完成，因而其处理速度大大高于定点DSP。这一优点在实

3、现高精度复杂算法时尤为突出，为复杂算法的实时处理提供了保证。定点DSP的优势是什么？定义定点数：通俗的说，小数点固定的数。。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：12.345x1011.2345x1020.12

4、345x103为了表示一个数，小数点的位置可以变化，即小数点不固定。定点数与浮点数的对比(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1/100=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1/103=0.001，精度比上一

5、种方式提高了很多，但是表示的范围却小了很多。定点数与浮点数的对比(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，但不一定支持浮点数运算。Qn格式数值范围精度Q15-1～0.9999694824218750.000030517578125Q14-2～1.999938964843750.00006103515625Q13-4～3.9998

6、7792968750.0001220703125Q12-8～7.9997558593750.000244140625Q11-16～15.999511718750.00048828125Q10-32～31.99902343750.0009765625Q9-64～63.9980468750.001953125Q8-128～127.996093750.00390625Q7-256～255.99218750.0078125Q6-512～511.9843750.015625Q5-1024～1023.968750.

7、03125Q4-2048～2047.93750.0625Q3-4096～4095.8750.125Q2-8192～8191.750.25Q1-16384～16383.50.5Q0-32768～32767116位定点的数值范围与精度浮点数的存储格式IEEEfloatingpointstandard浮点数的小数点是不固定的，那么怎么在计算机中存储这种类型的数字呢？浮点数的存储规范，就是由IEEE指定的，具体的规范文件是：IEEEStandard754forBinaryFloating-PointArithm

8、etic。大家可以很容易的从网络上下载到这篇文档。在c语言中，单精度（float）数据类型为32bits，具体的如下图所示：Sign：符号位，1bit，0为正，1为负；Exponent(bias)：指数部分，8bits，存储格式为移码存储，偏移量为127；Mantissa(fraction)：尾数部分。浮点数表示范围(-1)^s×(1+m/2^23)×2^(e-127)s是第一位，e是8位指数，m是数值。可表示的范围是±1.40129846