關於IQMATH和浮點數在DSP的深入理解
使用了一段時間IQmath來處理浮點數，發現對其的理解還是不夠，只是限於根據其resolution/precison來選取不同的IQ形式來處理浮點數。今天就遇到了一個比較棘手的問題，如果我想把一個整數Uint16型賦給IQ15類型的，發現再轉換回整數的時候賦值已經不對了，我通過先將Uint16賦給FLOAT32型，再使用語句，temp=_IQ(float32);（此語句的作用是將浮點類型轉換為定點IQ15的格式）發現這樣處理后，再換回整數時賦值和原始賦值是相同的。可是，為了一個賦值運算，我將要多申請多少FLOAT32型的變量！ 我想一定有辦法可以直接賦值，我深入理解了下float32型的構造，float和int都是固定長度的，4字節（32位機子）。int是精確的，超出范圍就溢出了。數據錯誤了。 而float並不是單純的101010這樣存儲，是把4個字節划分為 符號位，指數位，尾數位 比如1.123123*10^35;3個部分固定的，因為有指數，存儲的范圍當然比int大了。 但是3個部分也有范圍限制，所以當你精度值越大時，越不精確了。取了例子，眾所周知單精度浮點型的有效數字長度為7位（不知道的小朋友要好好復習C語言了），那么比如一個數字2.1234567891*10^14，那么賦給float后他就變成了2.1234567*10^14，后面都是精確的了，那么這個數字的無效范圍就變成了21345670000000---2134567999999999，可見其多么不精確了。 那么IQmath是不是可以用同樣的方法理解呢，答案是類似的，IQmath的IQ型不像FLOAT32分成3個部分，而是分成了2個部分，整數（符號位包括其中）位和小數位，我仔細看了下IQmath官方的手冊，其實每個IQ都是個LONG型，通過不同的位數的定標（其實就是定小數點的位置），來實現不同精度的小數和取值范圍，那么IQ15就是用低15位來表示小數位，用來表示整數的部分就是高（32-15）位了，那么照這個思路，我們要把一個整形Uint6直接賦給IQ15也是很容易的了，只要賦值后，再將IQ值向左移位15位就好了。經過實驗發現果然是這樣的。這樣的話，以后IQ和整型的轉換就變得非常簡單了，如果你願意的話，都可以替IQmath補充函數這類函數進去，這樣對各種數據的處理會變得更加游刃有余。