浮点转定点运算

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我是靠谱客的博主潇洒黄豆，最近开发中收集的这篇文章主要介绍浮点转定点运算，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

Original Source:

http://www.cnblogs.com/s_agapo/archive/2012/03/20/2407332.html

http://blog.csdn.net/sonictl/article/details/9018681

原文基于信号处理，本文对原文进行了精简和勘误，主要就浮点转定点运算的思想及实现进行说明：

1. 简介：

采用定点数进行数值运算，其操作数一般采用整型数来表示。

一个整型数的最大表示范围取决于运算芯片所给定的字长，一般为16位或24位。

显然，字长越长，所能表示的数的范围越大，精度也越高。如无特别说明，本文均以16位字长为例。

参与运算的数以二进制补码形式表示。每个16位数用一个符号位来表示数的正负，0表示数值为正，1则表示数值为负。

其余15位表示数值的大小。

1.1 示例：
二进制数 0 010000000000011 B = 8195
二进制数 1 111111111111100 B = -4

1.2 定点表示

参与数值运算的数为16位的整型数。但在许多情况下，数学运算过程中的数不一定都是整数。

应该说，运算芯片本身无法处理小数。关键就是由程序员来确定一个数的小数点处于16位中的哪一位。这就是数的定标。

｛通过设定小数点在16位数中的不同位置，就可以表示不同大小和不同精度的小数｝

数的定标有Q表示法和S表示法两种。下面列出了一个16位数的16种Q表示、S表示及它们所能表示的十进制数值范围：

Q表示 S表示十进制数表示范围

Q15    S0.15    -1≤x≤0.9999695
Q14    S1.14    -2≤x≤1.9999390
Q13    S2.13    -4≤x≤3.9998779
Q12    S3.12    -8≤x≤7.9997559
Q11    S4.11    -16≤x≤15.9995117
Q10    S5.10    -32≤x≤31.9990234
Q9 S6.9 -64≤x≤63.9980469
Q8 S7.8 -128≤x≤127.9960938
Q7 S8.7 -256≤x≤255.9921875
Q6 S9.6 -512≤x≤511.9804375
Q5 S10.5    -1024≤x≤1023.96875
Q4 S11.4    -2048≤x≤2047.9375
Q3 S12.3    -4096≤x≤4095.875
Q2 S13.2    -8192≤x≤8191.75
Q1 S14.1    -16384≤x≤16383.5
Q0 S15.0    -32768≤x≤32767

1.3 定点表示示例：

同样一个16位数，若小数点设定的位置不同，它所表示的数也不同（首位为符号位）：

16进制数2000 H= 二进制数0 010 0000 0000 0000 B= 十进制数8192, Q0表示法
16进制数 2000 H= 二进制数0 010 0000 0000 0000 B= 十进制数0.25 , Q15表示法

2. 浮点定点转换：

不同的Q所表示的数不仅范围不同，而且精度也不相同。

Q越大，数值范围越小，但精度越高；相反，Q越小，数值范围越大，但精度就越低。

E.g.

Q0 的数值范围是-32768到+32767，其精度为1；而Q15的数值范围为-1到0.9999695，精度为1/32768=0.00003051。

因此，对定点数而言，数值范围与精度是一对矛盾。

一个变量要想能够表示比较大的数值范围，必须以牺牲精度为代价；而想精度提高，则数的表示范围就相应地减小。

在实际的定点算法中，为了达到最佳的性能，必须充分考虑到这一点。

2.2 转换关系：

浮点数与定点数的转换关系可表示为：

浮点数(Fx)转换为定点数(Ix)：Ix = (int)x* 2^Q
定点数(Ix)转换为浮点数(Fx)：Fx= (float)Ix*2^(-Q)

2.3 转换示例：

浮点数 Fx = 0.5，定标 Q = 15，则定点数：

Ix = floor(0.5*32768) = 16384

反之，一个用 Q = 15 表示的定点数Ix = 16384，其浮点数为：

Fx = 16384 * 2^(-15) = 16384 / 32768 = 0.5

浮点数转换为定点数时,为了降低截尾误差,可以在取整前可以先加上0.5，视情况而定。

3. C语言实现定点预算模拟：

将浮点加法/减法转化为定点加法/减法时最重要的一点就是必须保证两个操作数的定标：

若两者不一样，则在做加法/减法运算前先进行小数点的调整。

为保证运算精度，需使Q值小的数调整为与另一个数的Q值一样大。

此外，在做加法/减法运算时，必须注意结果可能会超过16位表示。

如果加法/减法的结果超出16位的表示范围，则必须保留32位结果，以保证运算的精度，否则可能会出现严重的精度丢失。

3.1 结果不超过16位的定点加法描述：

// 设x的Q值为Qx，y的Q值为Qy，且Qx > Qy，加法/减法结果z的定标值为Qz
// 所以定点加法可以描述为：
int x,y,z;
long temp; // 临时变量
temp = y << (Qx - Qy);
// Q大-Q小，Q大的变量分辨率更高，Q小的左移增加其Q
temp = x + temp;
z = (int)(temp >> (Qx - Qz)); // if Qx >= Qz 
z = (int)(temp << (Qz - Qx)); // if Qx <= Qz

E.g.

// 设x = 0.5，y = 3.1，则浮点运算结果为z = x+y = 0.5+3.1 = 3.6;
// Qx = 15，Qy = 13，Qz = 13，则定点加法为：
x = 16384；y = 25395;
temp = 25395 << 2 = 101580;
temp = x+temp = 16384+101580 = 117964;
z = (int)(117964L >> 2) = 29491;
// 因为z的Q值为13，所以定点值z = 29491即为浮点值z = 29491/8192 = 3.6。

More Examples. Here.

3.2 定点乘法：

int x,y,z;
long temp;
temp = (long)x;
z = (temp×y) >>(Qx+Qy-Qz);

E.g.

// 设x = 18.4，y = 36.8，则浮点运算值为z = 18.4×36.8 = 677.12;
// 根据上节，得Qx = 10，Qy = 9，Qz = 5，所以
x = 18841；y = 18841;
temp = 18841L; // Long int
z = (18841L * 18841) >> (10+9-5) = 354983281L >> 14 = 21666;
// 因为z的定标值为5，故定点 z = 21666即为浮点的 z = 21666/32 = 677.08 产生了精度损失

3.3 混合表示法：

许多情况下，运算过程中为了既满足数值的动态范围又保证一定的精度，就必须采用Q0与Q15之间的表示法。

比如，数值1.2345，显然Q15无法表示，而若用Q0表示，则最接近它的数是1，精度无法保证。因此，数1.2345最佳的表示法是Q14。
一般的，若一个数的整数位为 i位，小数位为 j 位，另一个数的整数位为 m 位，小数位为 n 位，则这两个数的乘积为 ( i + m ) 位整数位和 (j + n) 位小数位。这个乘积的最高16位可能的精度为( i + m )整数位和(15 - i - m)小数位。
但是，若事先了解数的动态范围，就可以增加数的精度。

例如，程序员了解到上述乘积不会大于1.9999390，就可以用Q14数表示乘积，而不是理论上的最佳情况Q13。