數字信號處理器 （DSP） 對于實時處理真實世界的數字化數據至關重要，可執行從基本消費電子產品到復雜工業儀器儀表等廣泛應用所需的高速數值計算。DSP 可通過軟件進行編程以實現最大的靈活性，并由易于使用的低成本開發工具提供支持，使設計人員能夠為其產品構建創新功能和差異化價值，并快速、經濟高效地將這些產品推向市場。

系統開發人員在為其應用選擇數字信號處理器時會權衡許多因素。需要考慮的關鍵因素包括應用程序所需的計算能力、處理器和系統成本、性能屬性以及易于開發。通過平衡這些因素，設計人員可以確定最適合應用的DSP。

定點與浮點

數字信號處理可分為兩類 - 定點和浮點。這些名稱是指用于存儲和操作數據的數字表示形式的格式。定點 DSP 設計用于通過至少 16 位來表示和操作整數（正整數和負整數），產生多達 65，536 種可能的位模式 （216).浮點 DSP 以類似于科學記數法的方式通過至少 32 位表示和操作有理數，其中數字用尾數和指數表示（例如，A x 2B，其中“A”是尾數，“B”是指數），產生多達 4，294，967，296 個可能的位模式（232).

術語“不動點”是指表示數字的相應方式，在小數點之后，有時在小數點之前有固定數量的數字。使用浮點表示，小數點的位置可以相對于數字的有效數字“浮點”。例如，具有統一小數點放置約定的定點表示可以表示數字 123.45、1234.56、12345.67 等，而浮點表示還可以表示 1.234567、123456.7、0.00001234567、1234567000000000等。因此，浮點可以支持比定點更廣泛的值范圍，能夠表示非常小的數字和非常大的數字。

使用定點表示法時，相鄰數字之間的間隙始終等于 1 的值，而在浮點表示法中，相鄰數字之間的間隙間距不均勻——任何兩個數字之間的間隙大約比數字值小一千萬倍（ANSI/IEEE Std. 754 標準格式），大數字之間的間隙很大，小數字之間的間隙很小。

動態范圍和精度

浮點計算中固有的冪確保了更大的動態范圍 - 可以表示的最大和最小數字 - 這在處理非常大的數據集或范圍可能無法預測的數據集時尤其重要。因此，浮點處理器非常適合計算密集型應用。

在精度（數字之間的差距大小）的上下文中考慮定點和浮點格式也很重要。每次DSP通過數學計算生成新數字時，該數字必須四舍五入到可以通過使用的格式存儲的最接近的值。在信號處理過程中對數字進行舍入和/或截斷自然會產生量化誤差或“噪聲”，即實際模擬值與量化數字值之間的偏差。由于與浮點處理相比，定點處理的相鄰數字之間的間隙可能要大得多，因此舍入誤差可能更加明顯。因此，浮點處理比定點處理產生更高的精度，當計算精度是關鍵要求時，將浮點處理器區分為理想的DSP。

關鍵考慮因素 – 成本、易于開發和性能

動態范圍和精度考慮因素通常定義了設計人員用來確定定點或浮點處理器是否非常適合應用的標準 - 計算需求高，浮點更受歡迎。但是，在兩種格式之間進行選擇時，還有許多其他重要的相互關聯的因素需要考慮。

處理器成本：設計人員降低產品物料清單 （BOM） 成本的能力直接影響有競爭力的定價、市場滲透率和盈利能力。定點DSP比浮點DSP用于更多的大批量應用，因此由于制造規模大，定點DSP通常比浮點DSP便宜。片上系統 （SOC） 變量（包括板載存儲器、集成專用外設和連接選項）也會影響定點處理器和浮點處理器的成本和功能。

易于開發：設計師開發產品越容易，產品就越有可能在競爭之前推向市場。開發浮點DSP算法通常更容易，因為定點算法需要更多的操作來補償量化噪聲。因此，設計人員在實現復雜算法時通常會選擇浮點DSP。同樣，SOC變量可以縮短產品開發周期，相關產品開發工具和第三方支持軟件的生態系統也可以。

性能：DSP 在應用程序中執行操作的速度是一個關鍵考慮因素。設計人員應實現DSP格式，以最高效率處理算法。雖然可以為浮點處理器編程定點代碼，反之亦然，但可能會出現明顯的性能限制。性能效率也會影響電源效率。例如，在實現浮點處理器以執行定點任務的情況下，功耗可能大于實現定點處理器時的功耗，這可能會影響電源和冷卻要求以及相關的 BOM 成本。

總之，浮點 DSP 針對專門的計算密集型應用進行了優化，而定點 DSP 針對大批量通用應用進行了優化。由于算法實現的相對難度，定點的開發成本可能更高，但最終產品的成本通常會降低。由于處理器成本和較低的制造量，利用浮點DSP的應用的產品成本可能更高，但設計人員將實現易于開發的優勢和更高的整體系統精度。最終，與目標應用程序相關的數據集要求將決定對定點或浮點處理的需求。

審核編輯：郭婷