什么是定點(diǎn)數(shù)
顧名思義，在運(yùn)算中小數(shù)點(diǎn)始終不會(huì)發(fā)生移動(dòng)的數(shù)就是定點(diǎn)數(shù)。對(duì)于定點(diǎn)數(shù)，我們定義了其一共占有的bit位數(shù)以及小數(shù)點(diǎn)的位置，不同格式的定點(diǎn)數(shù)可以表達(dá)的數(shù)據(jù)范圍和數(shù)據(jù)精度也會(huì)隨之不同。
通常采用<s ,m ,n>這樣的一種規(guī)范來表示定點(diǎn)數(shù)。其中s表示符號(hào)位，m表示字長，n表示整數(shù)字長。LabVIEW中定點(diǎn)數(shù)存儲(chǔ)空間，最大限定為64bit。
圖：有符號(hào)定點(diǎn)數(shù)表示方法
比如一個(gè)字長為8，整數(shù)字長為4的無符號(hào)定點(diǎn)數(shù)，其表示方法為<+,8,4>，表示范圍從0—15.9375，增量值為0.0625。
圖：LabVIEW對(duì)于定點(diǎn)函數(shù)的即時(shí)幫助
為什么選擇定點(diǎn)數(shù)？
【效率高，占用資源較少】
一般說來，定點(diǎn)數(shù)的運(yùn)算在計(jì)算機(jī)中實(shí)現(xiàn)起來比較簡單，效率較高；而浮點(diǎn)數(shù)的運(yùn)算在計(jì)算機(jī)中實(shí)現(xiàn)起來比較復(fù)雜，效率相對(duì)較低。
圖：定點(diǎn)數(shù)以及單精度浮點(diǎn)數(shù)加乘運(yùn)算占用資源
【執(zhí)行時(shí)間短】
定點(diǎn)數(shù)的運(yùn)算可以在FPGA一個(gè)單周期定時(shí)循環(huán)(SCTL)中完成，但是如若想在單周期定時(shí)循環(huán)中執(zhí)行浮點(diǎn)運(yùn)算則會(huì)編譯失敗
定點(diǎn)數(shù)的max、min和delta的計(jì)算
定點(diǎn)數(shù)的max和min是由符號(hào)位，字長和整數(shù)字長共同決定的，而delta的大小卻與符號(hào)位無關(guān)。
我們定義一個(gè)定點(diǎn)數(shù)表示為<+,m,n>，當(dāng)m個(gè)全部字長都為1的時(shí)候，該值有最大取值；當(dāng)m個(gè)全部字長都為0的時(shí)候，該值為最小值。
圖：無符號(hào)定點(diǎn)數(shù)delta值表示
一個(gè)無符號(hào)定點(diǎn)數(shù)的最大值為 
，最小值為0，其增量值Delta為
。相似的，對(duì)于有符號(hào)的定點(diǎn)數(shù)來說，符號(hào)位為0，其余所有位為1時(shí)取最大值；符號(hào)位為1，其余所有位為0時(shí)，此時(shí)取最小值；其增量值Delta依然為。
定點(diǎn)數(shù)的運(yùn)算
【加法】
定點(diǎn)數(shù)在進(jìn)行相加的時(shí)候，對(duì)于<+, m, n> 與<+, m, n>進(jìn)行相加，用<+, m+1, n+1>是完全可以包含其所有可能結(jié)果的。也就是分?jǐn)?shù)部分位數(shù)不變，整數(shù)由于可能進(jìn)位，所以整數(shù)部分位數(shù)加1，字長也相應(yīng)加1。
圖：兩個(gè)相同配置的無符號(hào)定點(diǎn)數(shù)相加
如果Add節(jié)點(diǎn)兩端的定點(diǎn)數(shù)配置不同，分?jǐn)?shù)部分位數(shù)取A與B中較大值，整數(shù)部分位數(shù)取A與B中較大值+1，字長等于分?jǐn)?shù)位數(shù)與整數(shù)位數(shù)之和。
圖：兩個(gè)不同配置的無符號(hào)定點(diǎn)數(shù)相加
【減法】
無論減數(shù)和被減數(shù)是否有符號(hào)，其結(jié)果必然為有符號(hào)定點(diǎn)數(shù)。也就是兩配置為<+, m, n>的定點(diǎn)數(shù)相減，結(jié)果為<±,m+1, n+1>，當(dāng)然兩配置為<±,m, n>的定點(diǎn)數(shù)相減，結(jié)果依然為<±,m+1, n+1>。
圖：定點(diǎn)數(shù)的減法
【乘法】
定點(diǎn)數(shù)的乘法規(guī)則是<+, m, n>與<+, a ,b>相乘，結(jié)果為<+, m+a, n+b>。
圖：定點(diǎn)數(shù)的乘法
【除法】
被除數(shù)為最大值，且當(dāng)除數(shù)整數(shù)部分全為0，分?jǐn)?shù)部分為0….01這種形式的時(shí)候，能夠得到具有最大整數(shù)部分的結(jié)果，結(jié)果即為：
這個(gè)結(jié)果的整數(shù)部分位數(shù)為n+a-b。
綜上極限法判斷，得到結(jié)果的最大整數(shù)部分位數(shù)為n+a-b，最大分?jǐn)?shù)部分位數(shù)為m-n+b，字長即為二者之和為m+a。因此<+, m, n>與<+, a, b>相除的大結(jié)果的表達(dá)法為<+, m+a, n+a-b>。
同理，對(duì)于兩個(gè)有符號(hào)的定點(diǎn)數(shù)<±,m, n>與<±,a, b>進(jìn)行相除，結(jié)果表示為<±,m+a+1, n+a-b+1>。
圖：定點(diǎn)數(shù)的除法
定點(diǎn)數(shù)的溢出和湊整？
圖：定點(diǎn)數(shù)的溢出和湊整設(shè)置
【溢出】
當(dāng)定點(diǎn)數(shù)運(yùn)算后得到的值超過我們所配置的范圍，則會(huì)發(fā)生溢出。定點(diǎn)數(shù)運(yùn)算的溢出模式有飽和模式(Saturate)和繞回模式(Wrap)兩種。
飽和－如輸出值大于輸出類型可接受范圍的最大值，LabVIEW將強(qiáng)制將該值四舍五入至指定的最 大值。如該值小于可接受范圍的最小值，LabVIEW將值強(qiáng)制轉(zhuǎn)換為指定的最小值。
繞回－如輸出值在輸出類型可接受范圍之外，LabVIEW將舍棄輸出值的有效位，直到輸出值位于輸出類型的可接受范圍內(nèi)。該選項(xiàng)要求輸出值符合指定的編碼方式。如選擇該選項(xiàng)便無法指定可接受范圍，因?yàn)長abVIEW將自動(dòng)使范圍符合編碼方式。
圖：定點(diǎn)數(shù)的溢出
飽和模式下需要完成一次數(shù)值的比較。這也是為什么選擇飽和模式將會(huì)占用FPGA額外的資源，也正是因?yàn)檫@個(gè)原因，飽和模式下的運(yùn)算將會(huì)降低最大時(shí)鐘速率。但是不難看出，飽和模式下的計(jì)算往往能夠獲得更加準(zhǔn)確的結(jié)果。
【湊整】
當(dāng)輸入值或運(yùn)算結(jié)果的精度大于輸出類型的精度時(shí)，將發(fā)生湊整。這種情況較多的發(fā)生在諸如除法，求倒數(shù)和平方根這些運(yùn)算上。
截?cái)嗌崛?Truncate)－向下湊整到輸出類型能表示的最近值。LabVIEW將舍棄該值的最低有效位。湊整模式的性能最佳，但得到的輸出值精度最低。
圖：截?cái)嗌崛?/strong>
半值向上(Round-Half-Up)－湊整到輸出類型能表示的最近值。如該值正位于兩個(gè)有效值之間，該模式將值湊整為兩個(gè)有效值中較大的一個(gè)。LabVIEW在輸出值上加上最低有效位的一半，然后截?cái)嘣撝怠＿@種湊整模式比截?cái)嗄Ｊ降妮敵鲋蹈鼫?zhǔn)確，但對(duì)性能影響較大。
圖：半值向上
奇偶舍入(Round-Half-Even)－取整到輸出類型能表示的最近值。如取整的值剛好在兩個(gè)有效值之間，LabVIEW將檢查該值中湊整后將成為最低有效位的位。如該位為0，該模式將把值湊整到兩個(gè)值中輸出類型能表示的較小的值。如該位不為0，該模式將值湊整到兩個(gè)有效值中較大的值。這種湊整模式對(duì)性能的影響最大，但其輸出值比截?cái)嗄Ｊ礁鼫?zhǔn)確。該模式也將中和進(jìn)行多次半值向上的取整后可能出現(xiàn)的趨向較大值的傾向。該模式為默認(rèn)的湊整模式。
圖：奇偶舍入
截?cái)嗌崛胧窍鄬?duì)效率最高的一種模式，但是往往得不到最佳的精度。半值向上模式和奇偶舍入模式對(duì)比來看，二者精度可以說旗鼓相當(dāng)，但是奇偶舍入模式能夠有效避免多次湊整可能會(huì)帶來的結(jié)果一直趨向較大值得趨勢(shì)，這種模式也是LabVIEW默認(rèn)的湊整模式。
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