matlab浮点数转定点
matlab数据类型及转换
Matlab中有15种基本数据类型，主要是整型、浮点、逻辑、字符、日期和时间、结构数组、单元格数组以及函数句柄等。
1、整型：（int8；uint8；int16；uint16；int32；uint32；int64；uint64）通过intmax(class)和intmin(class) 函数返回该类整型的最大值和最小值，例如intmax(‘int8’)=127；2、浮点：（single；double）浮点数：REALMAX('double')和REALMAX('single')分别返回双精度浮点和单精度浮点的最大值，REALMIN('double')和REALMIN ('single')分别返回双精度浮点和单精度浮点的最小值。
3、逻辑:(logical)Logical：下例是逻辑索引在矩阵操作中的应用，将5*5矩阵中大于0.5的元素设定为0：A = rand(5);A(A>0.5)=0；4、字符:(char)Matlab中的输入字符需使用单引号。
字符串存储为字符数组，每个元素占用一个ASCII字符。
如日期字符：DateString=’9/16/2001’ 实际上是一个1行9列向量。
构成矩阵或向量的行字符串长度必须相同。
可以使用char函数构建字符数组，使用strcat函数连接字符。
例如，命令 name = ['abc' ; 'abcd'] 将触发错误警告，因为两个字符串的长度不等，此时可以通过空字符凑齐如：name = ['abc ' ; 'abcd']，更简单的办法是使用char函数：char(‘abc’,’abcd’)，Matlab自动填充空字符以使长度相等，因此字符串矩阵的列纬总是等于最长字符串的字符数.例如size(char(‘abc’,’abcd’))返回结果[2,4]，即字符串’abc’实际存在的是’abc ’，此时如需提取矩阵中的某一字符元素，需要使用deblank函数移除空格如name=char(‘abc’,’abcd’); deblank(name(1,:))。
matlab浮点定点
matlab浮点定点浮点到定点的转换虽然AccelDSP能够将Matlab浮点程序转换为定点，但实质上它还是利⽤了Matlab的浮点到定点的转换功能。
所以我们就需要了解⼀下Matlab中是如何实现浮点到定点的转换的。
这对于不使⽤AccelDSP⽽是直接使⽤Matlab进⾏浮点到定点转换的⼯程师也是很有帮助的。
浮点转换为定点的过程在Matlab中称为量化，使⽤quantizer和quantize两个函数完成。
（1）、quantizer⽤于定义数据的量化属性（2）、quantize则按照quantizer定义的量化属性量化浮点数据。
下⾯举⼀个例⼦：x = [3.5 1.5 6 20.8 -128.25 127.75];qpath = quantizer('fixed','round','saturate',[10,2]);fix_x = quantize(qpath,x);运⾏后fix_x结果为：fix_x =3.5000 1.5000 6.0000 20.7500 -128.0000 127.7500其中-128.25溢出了，这⾥设置溢出后为饱和输出，所以为-128。
具体关于quantizer和quantize函数的使⽤说明请参考Matlab的help⽂件。
在AccelDSP中也是使⽤内嵌的quantize函数对浮点程序进⾏量化。
它可以⾃动统计所有变量的变化范围，并完成对数据的量化。
当然也可以⼈为指定量化属性。
推荐先使⽤AccelDSP的⾃动量化功能，然后再对其中⼀些进⾏⼈为修改。
假如⼀个浮点数为10.765，我们⽤⼀个总位宽为8bit，⼩数位宽为3bit的有符号数进⾏表⽰那么对应的最接近的⼆进制数为01010.110，对应的⼗进制数为10.75，量化误差为0.015。
当然⼩数位宽越宽，对应的⼩数部分精度就越⾼。
对于⼀个数据总位宽为10bit，⼩数位为2bit。
matlab浮点数定点化
matlab浮点数定点化Matlab浮点数定点化一、引言在数值计算和科学计算中，浮点数是一种常用的数据类型。
然而，由于浮点数的表示精度有限，其在计算机中的存储和处理过程中可能会引入误差。
为了解决这个问题，我们可以使用定点化来提高计算的准确性。
本文将介绍在Matlab中如何进行浮点数的定点化处理。
二、浮点数的表示和问题浮点数是一种以科学计数法表示的实数，其由两部分组成：尾数和指数。
在计算机中，浮点数的表示采用二进制形式，由于二进制无法精确表示所有实数，因此存在舍入误差。
这种误差可能在计算过程中累积，导致结果的不准确性。
三、定点化概述定点化是一种将浮点数表示为定点数的方法。
定点数是一种没有小数点的整数，可以通过将浮点数乘以某个倍数来转化为定点数。
定点化的目的是通过增加小数位数来提高计算的准确性。
在Matlab中，我们可以使用round、floor、ceil等函数来进行定点化处理。
四、定点化的步骤1. 确定定点化的倍数：根据浮点数的范围和精度要求，选择合适的倍数进行定点化。
一般来说，倍数越大，精度越高，但存储和计算的成本也越高。
2. 将浮点数乘以倍数：使用Matlab中的乘法运算符，将浮点数乘以选择的倍数，得到定点数。
3. 进行计算：使用定点数进行计算，得到结果。
4. 还原定点数：如果需要将结果还原为浮点数，可以使用除法运算符将定点数除以选择的倍数，得到浮点数。
五、定点化的示例假设我们需要计算圆的面积，半径为 2.5。
由于浮点数的精度有限，计算结果可能存在误差。
下面是一个使用定点化处理的示例：1. 确定定点化的倍数：为了提高计算的准确性，选择倍数为1000。
2. 将浮点数乘以倍数：使用Matlab中的乘法运算符，将半径 2.5乘以1000，得到定点数2500。
3. 进行计算：使用定点数2500计算圆的面积，得到结果为19.63。
4. 还原定点数：如果需要将结果还原为浮点数，可以使用除法运算符将结果19.63除以1000，得到浮点数0.01963。
matlab float类型
matlab float类型一、概述MATLAB是一种数学软件，它的核心是矩阵计算。
在MATLAB中，float类型是一种常用的数据类型。
本文将对MATLAB中的float类型进行详细介绍。
二、什么是float类型float类型是一种浮点数类型，它可以表示带小数点的数字。
在MATLAB中，float类型通常用于存储实数。
三、float类型的精度float类型的精度取决于它所占用的位数。
在MATLAB中，float类型通常占用32位或64位。
其中，32位浮点数可以表示大约7位有效数字，64位浮点数可以表示大约15位有效数字。
四、如何声明一个float变量在MATLAB中，可以使用以下语句声明一个32位浮点变量：```a = single(1.23);```也可以使用以下语句声明一个64位浮点变量：```b = double(1.23);```其中，single代表32位浮点数，double代表64位浮点数。
五、如何进行精确计算由于float类型精度有限，在进行复杂计算时可能会出现误差。
为了避免这种情况发生，在MATLAB中可以使用符号计算工具箱来进行精确计算。
六、如何进行舍入操作在MATLAB中，可以使用round函数对浮点数进行四舍五入。
例如，以下语句将1.23四舍五入到整数：```round(1.23)```还可以使用floor函数将浮点数向下取整，使用ceil函数将浮点数向上取整。
七、如何进行格式化输出在MATLAB中，可以使用sprintf函数对浮点数进行格式化输出。
例如，以下语句将1.23格式化为带两位小数的字符串：```sprintf('%.2f', 1.23)```八、如何进行类型转换在MATLAB中，可以使用cast函数进行类型转换。
例如，以下语句将一个64位浮点数转换为32位浮点数：```a = double(1.23);b = cast(a, 'single');```其中，第一个参数是需要转换的变量，第二个参数是目标类型。
Matlab硬件代码(HDL)生成
警告：本文是雷声天下将Loren 的Matlab 日志翻译而成，并且添加了个人的使用体验，只发布到新浪爱问平台上，愿意与广大网友共同学习分享，不得被用于任何商业场合，如有违背，必将追究责任！！！技术交流or 项目探讨欢迎联系：dlbuaa@ Matlab 硬件代码硬件代码(HDL)(HDL)(HDL)生成生成本文的原作者并不是Loren 二十Mathworks 公司的HDL Coder 产品团队的领导者Kiran Kintali。
利用这一团队的产品可以从M 代码直接生成HDL 代码，本文同时给出了多种相关的Matlab 软件特性。
1.Matlab 硬件代码生成工具的介绍如果你在用Matlab 对应用于FPGA 或者其他ASIC 现代数字信号处理或者视频和图像处理算法建模仿真，请继续阅读FPGA 给出了通用处理器(GPP)和专用集成电路(ASIC)之间的一个很好的融合方案。
GPP 是完全可编程器件，但是在功率消耗和性能上差强人意（必定不是专用的器件啊）。
ASIC 用于特定的功能在功耗和性能上有优势，但是需要经历及其昂贵的开发设计过程。
FPGA 同样也用于ASIC 的原型设计验证过程中和软件开发中。
在应用FPGA 替代传统处理器对新的算法进行的原型验证的过程中，要求高吞吐率、高性能的应用场合越来越多。
多数算法在Matlab 中业已实现，同时也有相应的可视化分析测试功能。
当目标是为了FPGA 或者ASIC 设计中，不得不把Matlab 算法手动地转化为HDL 代码。
对于多数谙熟软件设计的编程者来说，掌握硬件FPGA 开发设计过程是一种挑战。
与软件算法开发不同，硬件开发需要设计者“并行思考”。
其他的困难例如：学习VHDL 或者Verilog 语言、掌握FPGA 生产商提供的开发软件、理解诸如“多循环路径”、“延迟均衡”术语。
在这篇日志中，我将详细描述一条更容易的从Matlab 到FPGA 的路径。
我将向你们展示如何自动将Matlab 算法代码生成HDL 代码、在FPGA 上验证代码和用Matlab 验证你的HDL 代码。
定点fft matlab代码
定点fft matlab代码1.引言1.1 概述在文章的引言部分，我们首先要概述一下所要讨论的主题，即定点FFT （快速傅里叶变换）算法的Matlab代码实现。
定点FFT算法是一种计算机快速傅里叶变换的算法。
傅里叶变换是一种重要的信号处理工具，在很多领域中都有广泛的应用，如通信、图像处理、音频处理等。
传统的傅里叶变换算法复杂度较高，需要进行大量的复数运算，导致计算时间较长。
而快速傅里叶变换算法通过巧妙地利用对称性和周期性的特点，在计算复杂度上有很大的优势，能够快速地对信号进行频域分析。
Matlab是一种功能强大的数学软件，广泛应用于科学计算、数据分析等领域。
在Matlab中，有很多已经实现好的函数可以方便地进行FFT 计算。
然而，这些函数通常是基于浮点数运算的，即使用双精度浮点数进行计算。
在某些应用场景下，我们可能需要使用定点数进行傅里叶变换，如在一些嵌入式系统中由于硬件限制无法支持浮点数运算。
因此，我们需要对FFT算法进行定点化的实现。
本文将介绍定点FFT算法的原理和在Matlab中的实现。
在实现过程中，我们将讨论如何进行定点数的表示和运算，并给出详细的代码实现。
同时，我们还将分析定点FFT算法在不同精度下的计算性能和结果精度，并进行相关的讨论和总结。
通过本文的阅读，读者将能够了解到定点FFT算法的原理和编程实现，以及在Matlab中如何使用定点数进行傅里叶变换。
这对于需要在嵌入式系统中进行傅里叶变换的工程师和研究人员来说，将是一份有价值的参考资料。
1.2 文章结构文章将分为三个主要部分：引言、正文和结论。
在引言部分，我们将给出本文的概述，简要介绍定点FFT算法，并明确文章的目的。
首先，我们将解释FFT算法的基本原理以及其在信号处理中的应用。
接着，我们将介绍定点FFT算法的原理和特点，包括其对计算资源的要求和性能优化方面的研究。
最后，我们将明确文章的目的，即在Matlab中实现定点FFT算法，并对实验结果进行分析与讨论。
定点数与浮点数转
定点数与浮点数转小数点的表示为了节省内存，计算机中数值型数据的小数点的位置是隐含的，且小数点的位置既可以是固定的，也可以是变化的。
定点数与浮点数如果小数点的位置事先已有约定，不再改变，此类数称为"定点数"。
相比之下，如果小数点的位置可变，则称为"浮点数"。
⑴定点数。
常用的定点数有两种表示形式：如果小数点位置约定在最低数值位的后面，则该数只能是定点整数；如果小数点位置约定在最高数值位的前面，则该数只能是定点小数。
例如，假定用两个字节存放一个定点数，则以定点方式表示的十进制整数195为：这里，(-0.6876)10=(-0.10110000000001101…)2，转换为无限循环小数，存储时多余的位被截断。
如果知道一个定点数的小数点位置约定和占用存储空间大小，那么很容易确定其表示数的范围。
⑵浮点数。
浮点数表示法来源于数学中的指数表示形式，如193可以表示为0.193x103或1.93x102等。
一般地，数的指数形式可记作：N=M xRC其中，M称为"尾数"，C称为"阶码"。
在存储时，一个浮点数所占用的存储空间被划分为两部分，分别存放尾数和阶码。
尾数部分通常使用定点小数方式，阶码则采用定点整数方式。
尾数的长度影响该数的精度，而阶码则决定该数的表示范围。
同样大小的空间中，可以存放远比定点数取值范围大得多的浮点数，但浮点数的运算规则比定点数更复杂。
1.什么是浮点数在计算机系统的发展过程中，曾经提出过多种方法表达实数。
典型的比如相对于浮点数的定点数(Fixed Point Number)。
在这种表达方式中，小数点固定的位于实数所有数字中间的某个位置。
货币的表达就可以使用这种方式，比如99.00或者00.99可以用于表达具有四位精度(Precision)，小数点后有两位的货币值。
由于小数点位置固定，所以可以直接用四位数值来表达相应的数值。
浮点转定点算法
在定点的DSP或处理器中，实现一个浮点数的运算时一个非常复杂的事情，尤其是非四则运算的函数运算，例如三角函数运算，sin，cos，tan，又比如指数运算，exp，非整数的幂运算等等。
用机器来实现这样复杂的运算，会花费很多的计算指令周期。
在某些程度下，用定点整数去代替浮点运算，会很大程度的节省运算时间，是应用程序达到实时运算的效果。
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。
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matlab浮点数转定点
Matlab是一种常用的科学计算软件，它具有强大的数值计算和数据可视化能力。
在Matlab中，浮点数和定点数是常用的数据类型之一。
浮点数表示实数，而定点数表示固定精度的实数。
浮点数转定点是一种常见的数值计算操作，它可以将浮点数转换为定点表示。
定点数具有固定的小数位数，因此可以在计算中减少舍入误差。
下面将介绍如何在Matlab中进行浮点数转定点的操作。
我们需要明确浮点数和定点数的概念。
浮点数是一种用于表示实数的数据类型，它由尾数和指数组成。
尾数表示实数的小数部分，指数表示实数的指数部分。
浮点数的表示方式可以是规格化的或非规格化的。
规格化浮点数的尾数通常是一个小于1的实数，而非规格化浮点数的尾数可以是一个大于或等于1的实数。
定点数是一种固定精度的实数表示方式，它由整数部分和小数部分组成。
定点数的小数部分有固定的位数，因此可以在计算中减少舍入误差。
定点数的表示方式可以是有符号的或无符号的。
有符号定点数的整数部分可以表示正数或负数，而无符号定点数的整数部分只能表示正数。
在Matlab中，我们可以使用round、floor、ceil等函数将浮点数转换为定点数。
这些函数可以根据指定的精度将浮点数四舍五入、向下取整或向上取整。
例如，round函数可以将浮点数四舍五入到
指定的小数位数，而floor函数可以将浮点数向下取整到指定的小数位数。
除了使用内置函数，我们还可以使用自定义函数将浮点数转换为定点数。
自定义函数可以根据需求进行定制，具有更高的灵活性和扩展性。
例如，我们可以编写一个函数，将浮点数乘以一个倍数，然后将结果四舍五入到指定的小数位数。
在进行浮点数转定点的操作时，我们需要考虑精度损失的问题。
由于浮点数和定点数的表示方式不同，进行转换时可能会损失一部分精度。
因此，我们需要根据实际需求选择合适的精度，以平衡精度和性能的需求。
浮点数转定点是一种常见的数值计算操作，在Matlab中可以使用内置函数或自定义函数实现。
通过将浮点数转换为定点数，可以减少舍入误差，并提高计算的精度和性能。
在进行转换时，我们需要考虑精度损失的问题，并选择合适的精度。
希望本文对您了解浮点数转定点有所帮助。