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[導讀]用過DSP的應該都知道Q格式吧; 1 前言 Q格式是二進制的定點數(shù)格式,相對于浮點數(shù),Q格式指定了相應的小數(shù)位數(shù)和整數(shù)位數(shù),在沒有浮點運算的平臺上,可以更快地對浮點數(shù)據(jù)進行處理,以及應用在需要恒定分辨率的程序中(浮點數(shù)的精度是會變化的);需要注意的是

用過DSP的應該都知道Q格式吧;


1 前言

Q格式是二進制的定點數(shù)格式,相對于浮點數(shù),Q格式指定了相應的小數(shù)位數(shù)和整數(shù)位數(shù),在沒有浮點運算的平臺上,可以更快地對浮點數(shù)據(jù)進行處理,以及應用在需要恒定分辨率的程序中(浮點數(shù)的精度是會變化的);需要注意的是Q格式是概念上小數(shù)定點,通過選擇常規(guī)的二進制數(shù)整數(shù)位數(shù)和小數(shù)位數(shù),從而達到所需要的數(shù)值范圍和精度,這里可能有點抽象,下面繼續(xù)看介紹。

2 Q數(shù)據(jù)的表示

2.1 范圍和精度

定點數(shù)通常表示為,其中m為整數(shù)個數(shù),n為小數(shù)個數(shù),其中最高位位符號位并且以二進制補碼的形式存儲;

  • 范圍:

  • 精度:

無符號的用表示;

  • 范圍:

  • 精度:

2.2 推導

無符號Q格式數(shù)據(jù)的推導
這里以一個16位無符號整數(shù)為例,所能表示的最大數(shù)據(jù)的二進制形式如下圖所示;


所以不難看出, 的范圍大小和精度;
根據(jù)等比數(shù)列求和公式得到,整數(shù)域最大值如下:

小數(shù)域最大值如下:


因此的范圍滿足 ;

有符號Q格式數(shù)據(jù)的推導
這里以一個16位有符號整數(shù)為例,所能表示的最大數(shù)據(jù)的二進制形式如下圖所示;



所以不難求出, 的范圍大小和精度;
根據(jù)等比數(shù)列求和公式得到,整數(shù)域最大值如下:

小數(shù)域最大值如下:


因此最大能表示的數(shù)為:;

所能表示的最小數(shù)據(jù)的二進制形式如下圖所示;



可以從圖中看到,該數(shù)表示為 ;

補充一下:負數(shù)在計算機中是補碼的形式存在的,補碼=反碼+1,符號位為1則表示為負數(shù);
那么-4該如何表示呢?
8 bit數(shù)據(jù)為例,如下所示;
原碼:0B 0000 100
反碼:0B 1111 011
補碼:0B 1111 100

綜上,可以得到有符號的范圍是:

3 Q數(shù)據(jù)的運算

3.1 0x7FFF

最大數(shù)的十六進制為0x7FFF,如下圖所示;


3.2 0x8000

最小數(shù)的十六進制為0X8000,如下圖所示;



上述這兩種情況,下面都會用到。


3.3 加法

加法和減法需要兩個Q格式的數(shù)據(jù)定標相同,即滿足以下條件;

int16_t q_add(int16_t a, int16_t b)
{
    return a + b;
}

上面的程序其實并不安全,在一般的DSP芯片具有防止溢出的指令,但是通常需要做一下溢出檢測,具體如下所示;

//https://great.blog.csdn.net/
int16_t q_add_sat(int16_t a, int16_t b)
{
    int16_t result;
    int32_t tmp;

    tmp = (int32_t)a + (int32_t)b;
    if (tmp > 0x7FFF)
        tmp = 0x7FFF;
    if (tmp < -1 * 0x8000)
        tmp = -1 * 0x8000;
    result = (int16_t)tmp;

    return result;
}

3.4 減法

類似于加法的操作,需要相同定標的兩個Q格式數(shù)進行相減,但是不會存在溢出的情況;

//https://great.blog.csdn.net/
int16_t q_sub(int16_t a, int16_t b)
{
    return a - b;
}

3.5 乘法

乘法同樣需要考慮溢出的問題,這里通過sat16函數(shù),對溢出做了處理;

//https://great.blog.csdn.net/
// precomputed value:
#define K   (1 << (Q - 1))

// saturate to range of int16_t
int16_t sat16(int32_t x)
{
    if (x > 0x7FFFreturn 0x7FFF;
    else if (x < -0x8000return -0x8000;
    else return (int16_t)x;
}

int16_t q_mul(int16_t a, int16_t b)
{
    int16_t result;
    int32_t temp;

    temp = (int32_t)a * (int32_t)b; // result type is operand's type
    // Rounding; mid values are rounded up
    temp += K;
    // Correct by dividing by base and saturate result
    result = sat16(temp >> Q);

    return result;
}

3.6 除法

//https://great.blog.csdn.net/
int16_t q_div(int16_t a, int16_t b)
{
    /* pre-multiply by the base (Upscale to Q16 so that the result will be in Q8 format) */
    int32_t temp = (int32_t)a << Q;
    /* Rounding: mid values are rounded up (down for negative values). */
    /* OR compare most significant bits i.e. if (((temp >> 31) & 1) == ((b >> 15) & 1)) */
    if ((temp >= 0 && b >= 0) || (temp < 0 && b < 0)) {   
        temp += b / 2;    /* OR shift 1 bit i.e. temp += (b >> 1); */
    } else {
        temp -= b / 2;    /* OR shift 1 bit i.e. temp -= (b >> 1); */
    }
    return (int16_t)(temp / b);
}

4 常見Q格式的數(shù)據(jù)范圍

定點數(shù)和浮點數(shù)轉換的關系滿足以下公式:

其中m表示整數(shù)位數(shù),n表示小數(shù)位數(shù);

#include <stdio.h>
#include <stdint.h>
#include <math.h>


int main()
{
    // 0111 1111 1111 1111
    int16_t q_max = 32767// 0x7FFF
    // 1000 0000 0000 0000
    int16_t q_min = -32768// 0x8000
    float f_max = 0;
    float f_min = 0;
    printf("\r\n");
    for (int8_t i = 15; i>=0; i--) {
        f_max = (float)q_max / pow(2,i);
        f_min = (float)q_min / pow(2,i);

        printf("\t| Q %d | Q %d.%d| %f | %f |\r\n",
               i,(15-i),i,f_max,f_min);
    }

    return 0;
}

運行得到結果如下所示;



Q 格式 Qmn Max Min
Q 15 Q 0.15 0.999969 -1.000000
Q 14 Q 1.14 1.999939 -2.000000
Q 13 Q 2.13 3.999878 -4.000000
Q 12 Q 3.12 7.999756 -8.000000
Q 11 Q 4.11 15.999512 -16.000000
Q 10 Q 5.10 31.999023 -32.000000
Q 9 Q 6.9 63.998047 -64.000000
Q 8 Q 7.8 127.996094 -128.000000
Q 7 Q 8.7 255.992188 -256.000000
Q 6 Q 9.6 511.984375 -512.000000
Q 5 Q 10.5 1023.968750 -1024.000000
Q 4 Q 11.4 2047.937500 -2048.000000
Q 3 Q 12.3 4095.875000 -4096.000000
Q 2 Q 13.2 8191.750000 -8192.000000
Q 1 Q 14.1 16383.500000 -16384.000000
Q 0 Q 15.0 32767.000000 -32768.000000

5 0x5f3759df

Q格式雖然十分抽象,但是且看看這個數(shù)字0x5f3759df,感覺和Q格式有某種聯(lián)系,它是雷神之錘3中的一個算法的魔數(shù),畢竟游戲引擎需要充分考慮到效率,具體的由來可以看一下論文《Fast Inverse Square Root》,下面是源碼中剝出來的快速平方根算法;

float Q_rsqrtfloat number )
{
    long i;
    float x2, y;
    const float threehalfs = 1.5F;

    x2 = number * 0.5F;
    y   = number;
    i   = * ( long * ) &y;   // evil floating point bit level hacking
    i   = 0x5f3759df - ( i >> 1 ); // what the fuck?
    y   = * ( float * ) &i;
    y   = y * ( threehalfs - ( x2 * y * y ) ); // 1st iteration
    // y   = y * ( threehalfs - ( x2 * y * y ) ); // 2nd iteration, this can be removed

    #ifndef Q3_VM
    #ifdef __linux__
         assert( !isnan(y) ); // bk010122 - FPE?
    #endif
    #endif
    return y;
}  

6 總結

本文介紹了Q格式的表示方式以及相應的運算,另外需要注意在Q格式運算的時候,兩者定標必須相同,對于數(shù)據(jù)的溢出檢測也要做相應的處理。

本文授權轉載自公眾號“小麥大叔”,作者:小麥大叔

作者CSDN:小麥大叔


-END-




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