FPGA的算法解析3：定点数与浮点数

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FPGA中的定点数和浮点数是进行数值计算的基础，让我们通过这个概述来理解它们。首先，参考《FPGA数字信号处理（第二版，高亚军）》一书，它对这些概念有详尽的讲解。这个链接提供了一个如何使用Matlab将浮点数转换为定点数的方法。

1. 浮点数

根据IEEE-754标准，浮点数由符号位、指数和尾数组成。单精度浮点数（32位）如float，由1位符号、8位指数和23位尾数组成，可分为规格化和非规格化形式。规格化浮点数的绝对值范围从1.1754e-38到3.4028e+38，而非规格化则有更大的范围。

2. 双精度浮点数与浮点数运算

双精度浮点数（64位）如double，拥有11位指数和52位尾数，其数值范围更大。对于浮点数运算，定点数的使用根据位宽确定，如2Q6（Fix9_6）就是一种例子。

3. 浮点数与定点数的比较

浮点数在精度需求高的领域如雷达成像和医学成像中更适用，而定点数在性能需求一般的情况下更常见。浮点数转换为定点数，可以借助Matlab的fi函数，如将3.103转换为8位宽度、3位小数的定点数。