DSP中浮点转定点运算--定点数模拟浮点数运算及常见的策略

3.定点数的加减乘除运算 简单的说,各种运算的原则就是先把待运算的数据放大一定的倍数,在运算的过程中使用的放大的数据,在最终需要输出结果的时候再调整回去. 举个例来说,有如下运算: 复制代码 代码如下: - // coefs1 = 0.023423; coefs2=0.2131 float coefs1,coefs2; int result; - result = 34* coefs1+72* coefs2; - 代码的意思是,该模块需要输出一个整型的结果,但计算的过程中有浮点的运算.如果在定点

任何数据在内存中都是以二进制的形式存储的,例如一个short型数据1156,其二进制表示形式为00000100 10000100.则在Intel CPU架构的系统中,存放方式为  10000100(低地址单元) 00000100(高地址单元),因为Intel CPU的架构是小端模式.但是对于浮点数在内存是如何存储的?目前所有的C/C++编译器都是采用IEEE所制定的标准浮点格式,即二进制科学表示法.在二进制科学表示法中,S=M*2^N 主要由三部分构成:符号位+阶码(N)+尾数(M).对于flo

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.

5．举例及编程中的心得 5．1举例 "第3章  DSP芯片的定点运算.doc"这篇文章中给了一个很简单有能说明问题的例子,不想动大脑了,直接引用过来如下. 这是一个对语音信号(0.3kHz~3.4kHz)进行低通滤波的C语言程序,低通滤波的截止频率为800Hz,滤波器采用19点的有限冲击响应FIR滤波.语音信号的采样频率为8kHz,每个语音样值按16位整型数存放在insp.dat文件中. 例3.7  语音信号800Hz 19点FIR低通滤波C语言浮点程序 复制代码 代码如下: #inc

4.定点数模拟浮点数运算及常见的策略 相信大家到现在已经大致明白了浮点数转换成定点数运算的概貌.其实,原理讲起来很简单,真正应用到实际的项目中,可能会遇到各种各样的问题.具我的经验,常见的策略有如下几条: 1)除法转换为乘法或移位运算 我们知道,不管硬件平台如果变换,除法运算所需要的时钟周期都远远多于乘法运算和加减移位运算,尤其是在嵌入式应用中,"效率"显得尤为重要.以笔者的经验,其实,项目中的很大一部分除法运算是可以转换成乘法和移位运算,效率还是有很大提升空间的. 2)查表计算 有些

本文实例分析了php中让人头疼的浮点数运算.分享给大家供大家参考,具体如下: 在做电商的时候,计算价格是免不了的,然后发现了php的一个坑,口算应该正确的值,php运算出来会跟你不一样 请看下面的代码: $price=69.1; $count=100; $total=$price*$count-6910; echo $total; 你猜一下变量$total的值是多少,运行一下这个代码输出:-9.09494701773E-13 怎么解决这个问题呢? 使用round函数 代码修改成: $price=

Python中的最大整数 Python中可以通过sys模块来得到int的最大值. python2中使用的方法是 import sys max = sys.maxint print (max) python3中使用的方法是: import sys max = sys.maxsize print (max) Python中获得最大浮点数 方法一:使用sys模块 >>> import sys >>> sys.float_info sys.floatinfo(max=1.797