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
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
有些运算表达式可能牵扯到很多头疼的数学公式，尤其是在嵌入式硬件平台上，出现这种公式很是头疼，因为硬件相关的软件平台提供的功能很有限，有的就没有很多“常见”的开方等数学公式。如果该类运算在项目中很少出现，而且其取值的个数也不多，那么就可以考虑对各种情况加以分析，把各种可能的结果制作成一个静态的表格（可以理解成数组），再加以简单的条件判断语句就可以解决该类问题。
3）级数展开
该问题的背景同上面的问题。对于一些数学公式，如果取值范围不好处理，就可以采用级数展开的方式。
4）分子分母同时变化
对于一些除法运算，为了保证精度，如果分子的扩大范围不够大的话，可以考虑缩小分母，也可以达到预期效果。具体的例子可以参考我的另一篇文章“解决了个困扰了2天的问题,定点运算问题”。
以上就是本文的全部内容，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持小牛知识库。
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我阅读关于浮点和舍入在浮点算术期间发生的错误。 我读了很多关于IEEE754单精度/双精度格式的文章。我知道有符号位、8（或）11位指数和23（或）52位有效位以及隐式前导位。 我也知道分母不是质因数2的实数不能完全表示，例如二进制中的0.1是0.0001100110011...... 我知道0.1 0.1 0.1不等于0.3，因为舍入误差的累积。 同样，0.5也可以用二进制格式表示，因为它是1/
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对于这些代码行，我得到0作为输出，即它们都是相等的。现在，如果我理解正确，a b和c可能会存储稍微不同版本的真值.3因此，当做一个Float.compare（...）对这些值，我希望得到一个输出值，而不是0。为什么我把它们取为0？
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