DSP編程技巧-DSP里的數(shù)據(jù)類型，你都認(rèn)得它們么
加入技術(shù)交流群
表1 C28xC/C++支持的數(shù)據(jù)類型
本文引用地址：http://butianyuan.cn/article/201612/332404.htm
? 64位整數(shù)的處理
從上面的表中，可以看出C28x的編譯器是支持64位的整數(shù)類型的，這使得在處理某些高精度智能編碼器的反饋數(shù)據(jù)時(shí)特別方便，因?yàn)樵诟系牟恢С?4位整數(shù)類型的器件上編程時(shí)，需要我們自己定義64位類型，在運(yùn)算時(shí)要自己定義運(yùn)算規(guī)則才行。一個(gè)long long類型的整數(shù)需要使用ll或者LL前綴，才能被I/O正確處理，例如，我們使用下面的代碼才能正確把它們顯示在屏幕上：
printf("%lld", 0x0011223344556677);
printf("%llx", 0x0011223344556677);
需要注意的是，雖然編譯器支持了64位整數(shù)，但是實(shí)際的CPU的累加器還有相關(guān)的CPU寄存器還是32位的，在程序運(yùn)行時(shí)，64位整數(shù)類型是被CPU“軟支持”的。我們可以添加相關(guān)的實(shí)時(shí)運(yùn)行庫來提高效率，其中包含了llabs(), strtoll() 和strtoull()等函數(shù)。
? 浮點(diǎn)的處理
從表1中我們可以看出，C28x的編譯器支持32位的單精度浮點(diǎn)、64位的單精度和雙精度浮點(diǎn)運(yùn)算。在定義雙精度64位變量時(shí)，也要記得使用l或者L前綴，否則會(huì)被視為雙精度的32位變量，造成精度的損失。例如：
long double a = 12.34L; /* 初始化為雙精度64位浮點(diǎn) */
long double b = 56.78; /* 把單精度浮點(diǎn)強(qiáng)制類型轉(zhuǎn)換為雙精度浮點(diǎn) */
在I/O處理時(shí)，也要標(biāo)有相關(guān)的前綴，例如：
printf("%Lg", 1.23L);
printf("%Le", 3.45L);
需要注意的是，雖然編譯器支持了雙精度浮點(diǎn)，但是FPU只支持硬件的32位單精度浮點(diǎn)，在程序運(yùn)行時(shí)，雙精度浮點(diǎn)類型是被CPU“軟支持”的。特別是long double的操作，需要多個(gè)CPU寄存器的配合才能完成(代碼尺寸和執(zhí)行時(shí)間都會(huì)變長);在多個(gè)long double操作數(shù)的情況下，前兩個(gè)操作數(shù)的地址會(huì)傳遞到CPU輔助寄存器XAR4和XAR5中，其它的地址則被放置在棧中。例如下面的代碼中：
long double foo(long double a, long double b, long double c)
{
long double d = a + b + c;
return d;
}
long double a = 1.2L;
long double b = 2.2L;
long double c = 3.2L;
long double d;
void bar()
{
d = foo(a, b, c);
}
在函數(shù)bar()中調(diào)用foo的時(shí)候，CPU寄存器的值為：
CPU寄存器寄存器的值：
在C28x的浮點(diǎn)操作中，以加法為例，其匯編代碼是有區(qū)別的：
LCR FS$$ADD ; 單精度加法
LCR FD$$ADD ; 雙精度加法
一般情況下，沒有特殊的需要，完全可以不實(shí)用雙精度的浮點(diǎn)，例如在電機(jī)控制系統(tǒng)中，因?yàn)锳/D采樣的精度限制，整個(gè)系統(tǒng)的精度是無法實(shí)現(xiàn)那么高的精度的。
? 數(shù)據(jù)類型很多，使用時(shí)一定要小心
單精度與雙精度，有符號(hào)與無符號(hào)，一個(gè)大于65535的數(shù)賦給16位寬的類型……這些轉(zhuǎn)換都是隱患重重，使用一定要小心啊!例如：
如果你用Excel分析對比數(shù)據(jù)
記得Excel中浮點(diǎn)類型只能使用雙精度的浮點(diǎn)數(shù)。所以如果你把DSP中單精度的浮點(diǎn)數(shù)據(jù)取出放入Excel中，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)發(fā)生了變化，就不會(huì)覺得奇怪了。例如，單精度浮點(diǎn)的0.2放到Excel，就變成0.200000002980232了。
評論