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          基于MATLAB在FPGA 算法上浮點(diǎn)定點(diǎn)轉(zhuǎn)換的實(shí)現(xiàn)

          作者: 時(shí)間:2010-12-10 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          確定變量的初始量化值和隨后對該值的細(xì)化改進(jìn)的過程,非常適合自動(dòng)化。AccelDSP Synthesis 綜合工具包括自動(dòng)化,該功能將在仿真過程中對 模型進(jìn)行分析,以確定輸入數(shù)據(jù)和常量的動(dòng)態(tài)范圍要求。這些值提供了自動(dòng)量化過程的起點(diǎn),然后該過程將利用從 6,000 多個(gè)設(shè)計(jì)中獲得的大量內(nèi)置經(jīng)驗(yàn),確定下游變量的最佳字長。
            
          通過自動(dòng)量化而獲得的初始模型提供了一個(gè)良好的起點(diǎn),但一般需要對該模型進(jìn)行細(xì)化改進(jìn)。
            
          提供了一種開發(fā)數(shù)學(xué)模型的高效環(huán)境,這種通常只需使用一組較少的仿真矢量就可完成。
            
          該過程高度反復(fù),且緊密耦合至數(shù)據(jù)作用 (data effect) 的分析。為了最大程度地縮短這一反復(fù)循環(huán)時(shí)間,AccelDSP Synthesis 綜合工具提供了一種加速仿真流程。
            
          分析定點(diǎn)數(shù)據(jù)作用
            
          提供了一種開發(fā)數(shù)學(xué)模型的高效環(huán)境,這種算法通常只需使用一組較少的仿真矢量就可完成。但是,當(dāng)把該算法應(yīng)用到定點(diǎn)硬件時(shí),您將需要增加數(shù)據(jù)集,以精確地確定真實(shí)世界的環(huán)境響應(yīng)。MATLAB 是一種解釋型仿真器,可能無法為這些較大的、CPU 強(qiáng)度較高的定點(diǎn)仿真提供必需的性能。因此,開發(fā)者常常轉(zhuǎn)向 C/C++。
            
          加速定點(diǎn)仿真
            
          AccelDSP Synthesis 綜合工具的 M2C-Accelerator 自動(dòng)生成一個(gè)硬件精確的定點(diǎn) C++ 模型和測試基準(zhǔn),以加快定點(diǎn)仿真。
            
          消除手動(dòng)記錄步驟節(jié)省了開發(fā)時(shí)間,大程度地減小了誤差的引入。由于 C++ 是編譯式的,因此可提供高達(dá) 1000 倍的仿真性能優(yōu)勢(圖 6)。這種性能水平通常是那些要求理解定點(diǎn)數(shù)據(jù)作用的大型矢量集所必需的。

            

          如果您想繼續(xù)使用 MATLAB 可視化環(huán)境,包括其繪圖功能,M2C-Accelerator 還可生成一個(gè)可用于原 MATLAB 測試基準(zhǔn)腳本文件仿真的定點(diǎn) C/C++ dll。 當(dāng)您已經(jīng)獲得初始定點(diǎn)結(jié)果時(shí),分析和細(xì)化改進(jìn)的過程就可以開始了。AccelDSP Synthesis 綜合工具提供了一組圖形工具,包括表格化報(bào)告、變量探查和繪圖等,以便在這一過程中提供輔助。
            
          觀測定點(diǎn)位增長
            
          一個(gè)設(shè)計(jì)必須從整體上考慮,以有效地將算法為定點(diǎn)模型。
            
          如果從早期開始就一直未對數(shù)據(jù)路徑進(jìn)行檢查,位增長可能會(huì)快速增長而產(chǎn)生過度的硬件,而過度約束位增長則可能造成無法接受的數(shù)值精度損失。獲得對位增長進(jìn)展情況較好觀測性的一種通用技巧是向一個(gè)電子表格中輸入變量。AccelDSP Synthesis 綜合工具通過生成一個(gè)表格化、格式化的定點(diǎn)報(bào)告(圖 7)而提供了此類級(jí)別的觀測性。

            

          在優(yōu)化硬件之前,您必須獲得一個(gè)可以接受的定點(diǎn)響應(yīng)。如果一個(gè)輸出的信噪比 (SNR) 不在所需的技術(shù)規(guī)格之上,則必須對推斷的量化值進(jìn)行調(diào)整。這一過程通常由查找因變量上溢出和下溢出導(dǎo)致的重大誤差開始。
            
          上溢出和下溢出
            
          關(guān)于輸入數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)范圍的不良假設(shè)可能會(huì)引起由于變量的最高有效位 (MSB) 上溢出和最低有效位 (LSB) 下溢出而導(dǎo)致較大的定點(diǎn)誤差的問題。您需要在觀測和糾正更細(xì)微的定點(diǎn)誤差之前先解決這些誤差。
            
          上溢出和下溢出報(bào)告,是 MATLAB

          定點(diǎn)數(shù)據(jù)類型的固有屬性,但不是 C/C++ 所固有的,且常常在模型重寫過程中被省掉。但是,由 M2C-Accelerator 生成的 C++ 模型中包含了反映在仿真期間發(fā)生的所有上溢出和下溢出的量化例程。當(dāng)這些情況發(fā)生時(shí),它們將被匯總在“驗(yàn)證定點(diǎn)報(bào)告”中(圖 8)。



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