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基于MATLAB在FPGA 算法上浮点定点转换的实现浮点定点转换是在 FPGA 上实现算法时最困难的地方（图 1）。 虽然 MATLAB 是一种强大的运算开发工具，但其许多优点却在浮点定点转换过程中被降低了。例如，由于定点算术中精度较低，新的数学误差被引入算法。您必须重写代码，使用能够反映实际硬件宏架构的低级模型来替换高级函数和运算符。而仿真运行时间将可能长达 50 倍之久。基于这些原因，MATLAB，这一算法开发的优势选择，却经常遭到遗弃，转而使用 C/C++ 进行定点建模。 4 U1 Z, W0 | s, \% q5 g
% Q/ j, y4 \! w$ u8 T
生成定点模型, `1 T, {) u' L, q. S1 j" s
, W. Z+ z) r2 I) q
如果未将高级函数和运算符替换为硬件精确的宏架构，浮点 MATLAB 算法的定点表示将不会真正反映最终硬件的响应（图 2）。 3 t+ k; }' p# ]# O
' j, H$ u. {9 Y) H6 P) g/ E' c9 g
图 3 对此进行了突出显示，该图使用一组量化为 8 位有符号二进制补码的随机输入矢量，对 MATLAB 除法运算符与工具硬件 CORDIC 除法算法的定点响应进行了比较。: k y8 Y& E# h% Z$ g4 x* Z
3 V( F5 f' h8 C1 _% b u! E
根据数据数值，计算输出之间将存在巨大分歧。 ! c l' {. S# O$ x) n+ X: p' F/ H1 M
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发表于 2018-11-15 11:09
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