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第3章 DSP芯片的定点运算
3.1 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,1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3.1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3.1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3.1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-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;而想提高精度,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( ):
定点数( )转换为浮点数(x):
例如,浮点数 x=0.5,定标 Q=15,则定点数 = ,式中
表示下取整。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。
表3.1 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
3.2 高级语言:从浮点到定点
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
例3.1 256点汉明窗计算
int i;
float pi=3.14159;
float hamwindow[256];
for(i=0;i<256;i++) hamwindow=0.54-0.46*cos(2.0*pi*i/255);
如果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。下面讨论基本算术运算的定
点实现方法。
3.2.1 加法/减法运算的C语言定点模拟
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
值一样。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3
2位结果,以保证运算的精度。
1.结果不超过16位表示范围
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,则
z=x+y T
=
= T
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);
temp=x+temp;
z=(int)(temp>>(Qx-Qz)), 若Qx≥Qz
z=(int)(temp<<(Qz-Qx)), 若QxQ≤z
例3.2 定点加法
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。
例3.3 定点减法
设x=3.0,y=3.1,则浮点运算结果为z=x-y=3.0-3.1=-0.1;
Qx=13,Qy=13,Qz=15,则定点减法为:
x=24576;y=25295;
temp=25395;
temp=x-temp=24576-25395=-819;
因为Qx<Qz,故
z=(int)(-819<<2)=-3276。由于z的Q值为15,所以定点值z=-3276即
为浮点值z=-3276/32768"-0.1。
2.结果超过16位表示范围
设x的Q值为Qx,y的Q值为Qy,且Qx>Qy,加法结果z的定标值为Qz,则定点加法为:
int x,y;
long temp,z;
temp=y<<(Qx-Qy);
temp=x+temp;
z=temp>>(Qx-Qz),若Qx≥Qz
z=temp<<(Qz-Qx),若Qx≤Qz
例3.4 结果超过16位的定点加法
设x=15000,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
需要保证运算精度时,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芯片都设有溢出保护功能,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。
3.2.2 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 T
= T
=
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3.5 定点乘法
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;
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。
3.2.3 除法运算的C语言定点模拟
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 T
= T
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3.6 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
x = 18841, y = 18841;
temp = (long)18841;
z = (18841L<<(15-10+9))/18841 = 308690944L/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。
3.2.4 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 ,注意 必须小于或等于32767。取一个整数n,使它满足
则有Q = 15-n
例如,某变量的值在-1至+1之间,即 <1,因此n = 0,Q=15-n = 15。
确定了变量的 就可以确定其Q值,那么变量的
又是如何确定的呢?一般来说,确定变量
的 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) = 0.54-0.46cos [2pn/(N-1)] ,0≤n≤N-1。因为-1≤cos
[2pn/(N
-1)]≤1,所以0.08≤y(n)≤1.0;
(3) FIR卷积。y(n)= ,设 ,且x(n)是模拟信号12位量化值,即有 ≤211,则
≤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
满足下列不
等式:
,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
,统计分析时就必须采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。
3.2.5 浮点至定点变换的C程序举例
本节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(0.3kHz
~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
#i nclude <stdio.h>
const int length = 180 /*语音帧长为180点=22.5ms@8kHz采样*/
void filter(int xin[ ],int xout[ ],int n,float h[ ]); /*滤波子程序说明*/
/*19点滤波器系数*/
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,-0.009012882,0.01218354};
static int x1[length+20];
/*低通滤波浮点子程序*/
void filter(int xin[ ],int xout[ ],int n,float h[ ])
{
int i,j;
float sum;
for(i=0;i<length;i++) x1[n+i-1]=xin;
for (i=0;i<length;i++)
{
sum=0.0;
for(j=0;j<n;j++) sum+=h[j]*x1[i-j+n-1];
xout=(int)sum;
}
for(i=0;i<(n-1);i++) x1[n-i-2]=xin[length-1-i];
}
/*主程序*/
void main( )
{
FILE *fp1,*fp2;
int frame,indata[length],outdata[length];
fp1=fopen(insp.dat,"rb"); /*输入语音文件*/
fp2=fopen(outsp.dat,"wb"); /*滤波后语音文件*/
frame=0;
while(feof(fp1)==0)
{
frame++;
printf("frame=%d\n",frame);
for(i=0;i<length;i++) indata=getw(fp1); /*取一帧语音数据*/
filter(indata,outdata,19,h); /*调用低通滤波子程序*/
for(i=0;i<length;i++) putw(outdata,fp2); /*将滤波后的样值写入文件*/
}
fcloseall( ); /*关闭文件*/
return(0);
}
例3.8 语音信号800Hz 19点FIR低通滤波C语言定点程序
#i nclude <stdio.h>
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}; /*Q15*/
static int x1[length+20];
/*低通滤波定点子程序*/
void filter(int xin[ ],int xout[ ],int n,int h[ ])
{
int i,j;
long sum;
for(i=0;i<length;i++) x1[n+i-1]=xin;
for (i=0;i<length;i++)
{
sum=0;
for(j=0;j<n;j++) sum+=(long)h[j]*x1[i-j+n-1];
xout=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。
3.3 DSP定点算术运算
定点DSP芯片的数值表示是基于2的补码表示形式。每个16位数用1个符号位、i个整数位
和15-i个小数位来表示。因此数00000010.10100000表示的值为
=2.625,这个数可用Q8
格式(8个小数位)来表示,它表示的数值范围为-128~+127.996,一个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。下面讨论乘法、加法和除法的DSP定点运算,汇编程序以TMS320C25为例。
3.3.1 定点乘法
2个定点数相乘时可以分为下列3种情况:
1.小数乘小数
Q15×Q15=Q30
例3.9 0.5*0.5 = 0.25
0.100000000000000 ;Q15
× 0.100000000000000 ;Q15
00.010000000000000000000000000000=0.25 ;Q30
2个Q15的小数相乘后得到1个Q30的小数,即有2个符号位。一般情况下相乘后得到的满
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
数精度,为了达到15位精度,可将乘积左移1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/Q15)
PAC
SACH ANS,1 ;ANS=2000H(0.25/Q15)
2.整数乘整数
Q0×Q0 = Q0
例3.10 17×(-5)=-85
0000000000010001=17
× 1111111111111011=-5
11111111111111111111111110101011=-85
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
的数是1,精度无法保证。因此,数1.2345最佳的表示法是Q14。
例3.11 1.5×0.75 = 1.125
01.10000000000000 = 1.5 ;Q14
× 00.11000000000000 = 0.75 ;Q14
0001.0010000000000000000000000000 = 1.125;Q28
Q14的最大值不大于2,因此,2个Q14数相乘得到的乘积不大于4。
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1.8,就可以用Q14数表示乘积,而不是理论上的最佳情况Q13。例3.11的TMS32
0C25程序如下:
LT OP1 ;OP1 = 6000H(1.5/Q14)
MPY OP2 ;OP2 = 3000H(0.75/Q14)
PAC
SACH ANS,1 ;ANS=2400H(1.125/Q13)
上述方法为了保证精度均对乘的结果舍位,结果所产生的误差相当于减去1个LSB(最低位
)。采用下面简单的舍入方法,可使误差减少二分之一。
LT OP1
MPY OP2
PAC
ADD ONE,14 (上舍入)
SACH ANS,1
上述程序说明,不管ANS为正或负,所产生的误差是1/2
LSB,其中存储单元ONE的值为1。
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