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。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。
    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表示
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,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* 2Q
        定点数(xq)转换为浮点数(x)：x=(float)xq*2-Q
    例如,浮点数x=0.5,定标Q=15,则定点数xq=L0.5*32768J=16384,式中LJ表示下取整。反之,一个用Q=15表示的定点数16384,其浮点数为163幼*2-15=16384/32768=0.5。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。





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

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[i]=0.54-0.46*cos(2.0*pi*i/255);
    如果我们要将上述程序用某种足点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。
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
temp=x+temp; 
z=temp>>(Qx-Qz),若Qx>=Qz
z=temp<<(Qz-Qx),若Qx<=Qz
例1.4结果超过16位的定点加法
设x=l5000,y=20000,则浮点运算值为z=x+y=35000,显然z>32767,因此
Qx=1,Qy=0,Qz=0,则定点加法为：
x=30000;y=20000;
temp=20000<<1=40000; 
temp=temp+x=40000+30000=70000;
z=70000L>>1=35000;
    因为z的Q值为0,所以定点值z=35000就是浮点值,这里z是一个长整型数。当加法或加法的结果超过16位表示范围时,如果程序员事先能够了解到这种情况,并且需要保持运算精度时,则必须保持32位结果。如果程序中是按照16位数进行运算的,则超过16位实际上就是出现了溢出。如果不采取适当的措施,则数据溢出会导致运算精度的严重恶化。一般的定点DSP芯片都没有溢出保护功能,当溢出保护功能有效时,一旦出现溢出,则累加器ACC的结果为最大的饱和值(上溢为7FFFH,下溢为8001H),从而达到防止溢出引起精度严重恶化的目的。
2.2乘法运算的C语言定点模拟
设浮点乘法运算的表达式为：
float x,y,z;
z=xy; 
假设经过统计后x的定标值为Qx,y的定标值为Qy,乘积z的定标值为Qz,则
z=xy
zq*2-Qx=xq*yq*2-(Qx+Qy)
zq=(xqyq)2Qz-(Qx+Qy)
所以定点表示的乘法为：
int  x,y,z;
long temp;
temp=(long)x; 
z=(temp*y)>>(Qx+Qy-Qz);
例1.5定点乘法。
设x=18.4,y=36.8,则浮点运算值为=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;
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。
2.3除法运算的C语言定点摸拟
设浮点除法运算的表达式为：
float x,y,z;
z=x/y;
假设经过统计后被除数x的定标值为Qx,除数y的定标值为Qy,商z的定标值为Qz,则
z=x/y
zq*2-Qz=(xq*2-Qx)/(yq*2-Qy)
zq=(xq*2(Qz-Qx+Qy))/yq
所以定点表示的除法为：
int x,y,z;
long temp;
temp=(long)x;
z=(temp<<(Qz-Qx+Qy))/y;
例1.6定点除法。
设x=18.4,y=36.8,浮点运算值为z=x/y=18.4/36.8=0.5;
根据上节,得Qx=10,Qy=9,Qz=15;所以有
z=18841,y=18841;
temp=(long)18841;
z=(18841L<<(15-10+9)/18841=3O8690944L/18841=16384;
因为商z的定标值为15,所以定点z=16384,即为浮点z=16384/215=0.5。
2.4程序变量的Q值确定
    在前面几节介绍的例子中,由于x,y,z的值都是已知的,因此从浮点变为定点时Q值很好确定。在实际的DSP应用中,程序中参与运算的都是变量,那么如何确定浮点程序中变量的Q值呢？从前面的分析可以知道,确定变量的Q值实际上就是确定变量的动态范围,动态范围确定了,则Q值也就确定了。
设变量的绝对值的最大值为 max ,注意 max 必须小于或等于32767。取一个整数n,使满足
2n-1< max <2n
则有
2-Q=2-15*2n=2-(15-n)
Q=15-n
例如,某变量的值在-1至+1之间,即 max <1,因此n=0,Q=15-n=15。
    既然确定了变量的 max 就可以确定其Q值,那么变量的 max 又是如何确定的呢？一般来说,确定变量的 max 有两种方法。一种是理论分析法,另一种是统计分析法。
  1.  理论分析法
    有些变量的动态范围通过理论分析是可以确定的。例如：
(1)三角函数。y=sin(x)或y=cos(x),由三角函数知识可知, y <=1。
(2)汉明窗。y(n)=0.54一0.46cos[nπn/(N-1)],0<=n<=N-1。因为-1<=cos[2πn/(N-1)]<=1,所以0.08<=y(n)<=1.0。
(3)FIR卷积。y(n)=∑h(k)x(n-k),设∑ h(k) =1.0,且x(n)是模拟信号12位量化值,即有 x(n) <=211,则 y(n) <=211。
(4)理论已经证明,在自相关线性预测编码(LPC)的程序设计中,反射系数ki满足下列不等式： ki <1.0,i=1,2,...,p,p为LPC的阶数。
  2.  统计分析法
    对于理论上无法确定范围的变量,一般采用统计分析的方法来确定其动态范围。所谓统计分析,就是用足够多的输入信号样值来确定程序中变量的动态范围,这里输入信号一方面要有一定的数量,另一方面必须尽可能地涉及各种情况。例如,在语音信号分析中,统计分析时就必须来集足够多的语音信号样值,并且在所采集的语音样值中,应尽可能地包含各种情况。如音量的大小,声音的种类(男声、女声等)。只有这样,统计出来的结果才能具有典型性。
    当然,统计分析毕竟不可能涉及所有可能发生的情况,因此,对统计得出的结果在程序设计时可采取一些保护措施,如适当牺牲一些精度,Q值取比统计值稍大些,使用DSP芯片提供的溢出保护功能等。
2.5浮点至定点变换的C程序举例
    本节我们通过一个例子来说明C程序从浮点变换至定点的方法。这是一个对语音信号(0.3~3.4kHz)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1.7语音信号800Hz 19点FIR低通滤波C语言浮点程序。
#include  
const int length=180
void filter(int xin[],int xout[],int n,float h[]);

static float h[19]= 
{0.01218354,-0.009012882,-0.02881839,-0.04743239,-0.04584568,
-0.008692503,0.06446265,0.1544655,0.2289794,0.257883,
0.2289794,0.1544655,0.06446265,-0.008692503,-0.04584568,
-0.04743239,-0.02881839,-0.009012882,O.01218354};
static int xl[length+20];

void filter(int xin[],int xout[],int n,float h[])
{
int i,j;
float sum;
for(i=0;i for(i=0;i＜length;i++)
{
sum=0.0;
for(j=0;j＜n;j++)sum+=h[j]*x1[i-j+n-1];
xout[i]=(int)sum;
for(i=0;i＜(n-l);i++)x1[n-i-2]=xin[length-1-i];
} 

void main()
FILE *fp1,*fp2;
int frame,indata[length],outdata[length];
fp1=fopen(insp.dat,"rb");
fp2=fopen(Outsp.dat,"wb");
frame=0;
while(feof(fp1) ==0) 
{
frame++;
printf(“frame=％d＼n”,frame);
for(i=0;i＜length;i++)indata[i]=getw(fp1);  
filter(indata,outdata,19,h);
for(i=0;i＜length;i++)putw(outdata[i],fp2);
} 
fcloseall();
return(0);
}
例1.8语音信号800Hz l9点FIR低通滤波C语言定点程序。
#include 
const int length=180; 
void  filter (int xin[],int xout[],int n,int h[]);
static int h[19]={399,-296,-945,-1555,-1503,-285,2112,5061,7503,8450,
7503,5061,2112,-285,-1503,-1555,-945,-296,399};
static int x1[length+20];

void filter(int xin[],int xout[],int n,int h[])
int i,j;
long sum;
for(i=0;i＜length;i++)x1[n＋i-111=xin][i];
for(i=0;i＜1ength;i++)
sum=0;
for(j=0;j＜n;j++)sum+=(long)h[j]*x1[i-j＋n-1];
xout[i]=sum>>15;
for(i=0;i＜(n-1);i＋＋)x1[n-i-2]=xin[length-i-1];
}
主程序与浮点的完全一样。“
3  DSP定点算术运算
    定点DSP芯片的数值表示基于2的补码表示形式。每个16位数用l个符号位、i个整数位和15-i个小数位来表示。因此：
00000010.10100000
表示的值为：
21＋2-1＋2-3=2.625
     这个数可用Q8格式(8个小数位)来表示,其表示的数值范围为-128至＋l27.996,一个Q8定点数的小数精度为1/256=0.004。
    虽然特殊情况(如动态范围和精度要求)必须使用混合表示法。但是,更通常的是全部以Q15格式表示的小数或以Q0格式表示的整数来工作。这一点对于主要是乘法和累加的信号处理算法特别现实,小数乘以小数得小数,整数乘以整数得整数。当然,乘积累加时可能会出现溢出现象,在这种情况下,程序员应当了解数学里面的物理过程以注意可能的溢出情况。下面我们来讨论乘法、加法和除法的DSP定点运算,汇编程序以TMS320C25为例。
3.1定点乘法
    两个定点数相乘时可以分为下列三种情况：
1.  小数乘小数
例1.9  Q15*Q15=Q30
0.5*0.5=0.25
0.100000000000000;Q15
  *  0.100000000000000;Q15
--------------------------------------------
00.010000000000000000000000000000=0.25;Q30
    两个Q15的小数相乘后得到一个Q30的小数,即有两个符号位。一般情况下相乘后得到的满精度数不必全部保留,而只需保留16位单精度数。由于相乘后得到的高16位不满15位的小数据度,为了达到15位精度,可将乘积左移一位,下面是上述乘法的TMS320C25程序：
LT  OP1;OP1=4000H(0.5/Q15)
MPY OP2;oP2=4000H(0.5/Ql5)
PAC
SACH  ANS,1;ANS=2000H(0.25/Q15)