基于MATLAB在FPGA 算法上浮點定點轉(zhuǎn)換的實現(xiàn)

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，非常適合自動化。AccelDSP Synthesis 綜合工具包括自動化浮點定點轉(zhuǎn)換，該功能將在仿真過程中對浮點 MATLAB 模型進(jìn)行分析，以確定輸入數(shù)據(jù)和常量的動態(tài)范圍要求。這些值提供了自動量化過程的起點，然后該過程將利用從 6,000 多個設(shè)計中獲得的大量內(nèi)置經(jīng)驗，確定下游變量的最佳字長。
　　
通過自動量化而獲得的初始定點模型提供了一個良好的起點，但一般需要對該模型進(jìn)行細(xì)化改進(jìn)。
　　
MATLAB 提供了一種開發(fā)算法數(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。
　　
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)時間，AccelDSP Synthesis 綜合工具提供了一種加速定點仿真流程。
　　
分析定點數(shù)據(jù)作用
　　
MATLAB 提供了一種開發(fā)算法數(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)用到定點硬件時，您將需要增加數(shù)據(jù)集，以精確地確定真實世界的環(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++。
　　
加速定點仿真
　　
AccelDSP Synthesis 綜合工具的 M2C-Accelerator 自動生成一個硬件精確的定點 C++ 模型和測試基準(zhǔn)，以加快定點仿真。
　　
消除手動記錄步驟節(jié)省了開發(fā)時間，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 還可生成一個可用于原 MATLAB 測試基準(zhǔn)腳本文件仿真的定點 C/C++ dll。 當(dāng)您已經(jīng)獲得初始定點結(jié)果時，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。
　　
觀測定點位增長
　　
一個設(shè)計必須從整體上考慮，以有效地將浮點算法轉(zhuǎn)換為定點模型。
　　
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電子表格中輸入變量。AccelDSP Synthesis 綜合工具通過生成一個表格化、格式化的定點報告（圖 7）而提供了此類級別的觀測性。

在優(yōu)化硬件之前，您必須獲得一個可以接受的定點響應(yīng)。如果一個輸出的信噪比 (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)動態(tài)范圍的不良假設(shè)可能會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)致較大的定點誤差的問題。您需要在觀測和糾正更細(xì)微的定點誤差之前先解決這些誤差。
　　
上溢出和下溢出報告，是 MATLAB

定點數(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，它們將被匯總在“驗證定點報告”中（圖 8）。