一 ＤＳＰ定点算数运算
1 数的定标
在定点DSP芯片中，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DSP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。在字长固定的前提下，所需要达到的精度越高，那么所能表示的浮点数的范围就会越小。如无特别说明，本书均以16位字长为例。
DSP芯片的数以2的补码形式表示。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，l则表示数值为负。其余15位表示数值的大小。因此，
二进制数0010000000000011b=8195
二进制数1111111111111100b= -4
对DSP芯片而言，参与数值运算的数就是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。那么，DSP芯片是如何处理小数的呢？应该 说，DSP芯片本身无能为力。那么是不是说DSP芯片就不能处理各种小数呢？当然不是。这其中的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了。数的定标有Q表示法和S表示法两种。表1.1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。 表1.1 Q表示、S表示及数值范围
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
从表1.1可以看出，同样一个16位数，若小数点设定的位置不同，它所表示的数也就不同。例如，
16进制数2000H=8192，用Q0表示
16进制数2000H=0.25，用Q15 这个例子就是在字长固定的前提下，定点数所表示的浮点数，精度越高，那么这个浮点数的范围就越小。
但对于DSP芯片来说，处理方法是完全相同的。
从表1.1还可以看出，在字长位数固定的前提下，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。例如，Q0 的数值范围是一32768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。
浮点数与定点数的转换关系可表示为：
浮点数(x)转换为定点数(xq)：xq=(int)x* (2^Q)  //也就是x乘以2的Q次方
定点数(xq)转换为浮点数(x)：x=(float)xq/(2^Q) //也就是xq除以2的Q次方
例如，浮点数x=0.5，定标Q=15，则定点数xq=LJ（0.5*32768）=16384，式中LJ表示下取整。浮点数转换为定点数时，为了降低截尾误差，在取整前可以先加上0.5。反之，一个用Q=15表示的定点数 16384，其浮点数为16384/(2^15)=16384/32768=0.5。 2 高级语言：从浮点到定点
我们在编写DSP模拟算法时，为了方便，一般都是采用高级语言(如C语言)来编写模拟程序。程序中所用的变量一般既有整型数，又有浮点数。如例1.1程序中的变量i是整型数，而pi是浮点数，hamwindow则是浮点数组。
例1.1 256点汉明窗计算
int i； float pi=3.14l59；
float hamwindow[256]；
for(i=0；i<256；i++) hamwindow=0.54-0.46*cos(2.0*pi*i/255)；
如果我们要将上述程序用某种定点DSP芯片来实现，则需将上述程序改写为DSP芯片的汇编语言程序。为了DSP程序调试的方便及模拟定点DSP实现时的算 法性能，在编写DSP汇编程序之前一般需将高级语言浮点算法改写为高级语言定点算法。下面我们讨论基本算术运算的定点实现方法。
先假设： x,y,z是对应的浮点数，xq,yq,zq是对应的定点数，它们的Q值分别是Qx,Qy,Qz. 那么必有： x = xq / (2^Qx) y = yq / (2^Qy) z = zq / (2^Qz) 用C语言描述就是： x = xq >> Qx; y = yq >> Qy; z = zq >> Qz; 对于定点数xq，若其定标Qx从n1变成n2，那么xq的值要依据与n1和n2的大小。 比如从q=1，变成q=2，那么，精度变高了，那么表示小数的位数就会怎多，因此肯定是要将这个定点数向右以为的。 为了验证这一点，举个例子，浮点数：0.1，如果用Q=10的定点数表示，那么就是0.1*(2^10),如果用Q=15的定点数表示，那么就是0.1*(2^10)*(2^5),因此，如果要把Q=10的数变成Q=15的数字，精度肯定是提高了，因此用来表示小数的位数就要增多，相当于小数点左移，也就是Q=10的定点数左移5位。 因此有： xq2=xq1*(2^(n2-n1))=xq1*(2^(2-1)) 用C语言描述就是： xq2 = xq1 <<(n2-n1);   2.1 加法/减法运算的C语言定点摸拟
设浮点加法运算的表达式为：
float x，y，z；
z=x+y；
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一致。
因此，统一的运算表达式就是： zq=xq/2^(Qx-Qy)+yq     //当Qx>Qy时，这是将xq的值从Qx降成了Qy的，因此结果zq也是Qy精度的 zq=xq+yq*2^(Qx-Qy)     //当Qx>Qy时，这是将yq的值从Qy升成了Qx的，因此结果zq也是Qx精度的 同理也会有xq的精度Qx低于yq的精度Qy的时候的公式，这里就不多推了。 用C语言程序实现就是： int xq=15000; int Qx=1; int yq=20000; int Qy=0; int zq,Qz; long int temp; temp=yq; temp=xq>>(Qx-Qy)+temp;//假设Qx>Qy zq=temp;
在其他地方看到的有关定点DSP上实现浮点运算的文章，似乎更简单，上面的文章虽然经过修改，但是仍然说的有点难懂，： 许多DSP芯片只支持整数运算，如果现在这些芯片上进行小数运算的话，定点小数运算应该是最佳选择了，此外即使芯片支持浮点数，定点小数运算也是最佳的速度选择。 在DSP 世界中，由于DSP芯片的限制,经常使用定点小数运算。所谓定点小数，实际上就是用整数来进行小数运算。下面先介绍定点小数的一些理论知识，然后以C语言 为例，介绍一下定点小数运算的方法。在TI C5000 DSP系列中使用16比特为最小的储存单位，所以我们就用16比特的整数来进行定点小数运算。 先 从整数开始，16比特的储存单位最多可以表示0x0000到0xffff，65536种状态，如果它表示C语言中的无符号整数的话，就是从0到 65535。如果需要表示负数的话，那么最高位就是符号位，而剩下的15位可以表示32768种状态。这里可以看出，对于计算机或者DSP芯片来说，符号 并没有什么特殊的储存方式，其实是和数字一起储存的。为了使得无论是无符号数还是符号数，都可以使用同样的加法减法规则，符号数中的负数用正数的补码表示。 我们都知道-1 + 1 =0，而0x0001表示1，那么-1用什么来表示才能使得-1 + 1 =0呢？答案很简单：0xffff。现在就可以打开Windows的计算器，用16进制计算一下0xffff+0x0001，结果是0x10000。那么 0x10000和0x0000等价麽，我们刚才说过用16比特来表达整数，最高位的1是第17位，这一位是溢出位，在运算寄存器中没有储存这一位，所以结果是低16位，也就是0x0000。现在我们知道负数的表达方式了。举个例子：-100。首先我们需要知道100的16进制，用计算器转换一下，可以知道是0x0064，那么-100就是0x10000 - 0x0064，用计算器算一下得0xff9c。 还有一种简单的转换符号的方法，就是取反加一：把数x写成二进制格式，每位0变1，1变0，最后把结果加1就是-x了。 好， 复习了整数的相关知识之后，我们进入定点小数运算环节。所谓定点小数，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。