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**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=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/*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，O.01218354}；
static int xl[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；ifor(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-l)；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}；/*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-111=xin]；
for(i=0；i＜1ength；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。“
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