Matlab定点量化

发布网友发布时间：2024-10-12 01:16

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热心网友时间：2024-10-12 02:08

使用quantizer和quantize函数在Matlab中可以将浮点数转换为定点数。

quantizer函数用于定义数据的量化属性。

quantize函数则根据quantizer定义的量化属性对浮点数据进行量化。

以下是一个示例：

x = [3.5 1.5 6 20.8 -128.25 127.75]; qpath = quantizer('fixed','round','saturate',[10,2]); fix_x = quantize(qpath,x);

运行后，fix_x的结果为：

fix_x =

3.5000 1.5000 6.0000 20.7500 -128.0000 127.7500

其中，-128.25由于溢出，设置为饱和输出，因此结果为-128。

关于quantizer和quantize函数的具体使用方法，请查阅Matlab的help文件。

假设一个浮点数为10.765，用一个总位宽为8bit，小数位宽为3bit的有符号数进行表示，对应的最接近的二进制数为01010.110，对应的十进制数为10.75，量化误差为0.015。小数位宽越宽，对应的小数部分精度就越高。

对于一个数据总位宽为10bit，小数位为2bit，则量化的范围为：-128.0 ~ 128.75，量化的最小精度为0.25。

小数部分位数的选取通常是通过对比定点仿真与浮点仿真的结果得出的，一般最大设置为12bit，精度可以达到0.000244140625。