算法中常常會到浮點數(shù)運算，而浮點數(shù)的處理常常是Verilog初學(xué)中常常遇到的問題。以下將就一個簡單的例子說明Verilog中浮點數(shù)運算處理。

在JPEG圖像壓縮時遇到色彩空間變換的問題，將YCbCr轉(zhuǎn)換到RGB會遇到浮點數(shù)的運算，這個實現(xiàn)復(fù)雜，以攝氏溫度轉(zhuǎn)換為華氏溫度為例  ：F = C x 1.8  + 32

R = 1.164(Y-16) + 1.596(Cr-128)

G = 1.164(Y-16) - 0.391(Cb-128) - 0.813(Cr-128)

B = 1.164(Y-16) + 2.018(Cb-128)

module C2F( iclk,irstn,ic,of); input iclk; input irstn; input[7:0]  ic; output[10:0]  of;  reg[7:0] c; reg[10:0] of; always@(posedge iclk or negedge irstn) begin  if(!irstn)  begin  c <= 0; of <= 0; end  else begin  c <= ic;  of <= c * 1.8 + 32; // 直接處理，在ISE中綜合時會報出錯  end //ERROR:Xst:850 - "C2F.v" line 31: Unsupported real constant.  endendmodule

上面直接用浮點數(shù)進行乘法運算顯然是會出錯的?。?

//以下為改正后的程序

module C2F( iclk,irstn,ic,of); input iclk; input irstn; input[7:0]  ic; output[10:0]  of;  reg[7:0] c; reg[10:0] of; reg[10:0] sum; always@(posedge iclk or negedge irstn) begin  if(!irstn)  begin  //c <= 0; of <= 0; sum <= 0; end  else  begin  // c    <= ic;  sum <= ic * 7+ 128; of <= (sum >>2);      //實際是 近似計算：of=(ic*7+128)/4=ic*1.75+32， end  endendmodule

將浮點數(shù)乘以相同的擴展倍數(shù)，然后再將所得結(jié)果除以擴展位，這樣可以達到近似精確的效果?。?

謂定點小數(shù)，就是小數(shù)點的位置是固定的。我們是要用整數(shù)來表示定點小數(shù)，由于小數(shù)點的位置是固定的，所以就沒有必要儲存它（如果儲存了小數(shù)點的位置，那就是浮點數(shù)了）。既然沒有儲存小數(shù)點的位置，那么計算機當(dāng)然就不知道小數(shù)點的位置，所以這個小數(shù)點的位置是我們寫程序的人自己需要牢記的！

先以10進制為例：如果我們能夠計算12+34=46的話，當(dāng)然也就能夠計算1.2+3.4 或者 0.12+0.34了。所以定點小數(shù)的加減法和整數(shù)的相同，并且和小數(shù)點的位置無關(guān)。乘法就不同了。12*34=408，而1.2*3.4=4.08。這里1.2的小數(shù)點在第1位之前，而4.08的小數(shù)點在第2位之前，小數(shù)點發(fā)生了移動。所以在做乘法的時候，需要對小數(shù)點的位置進行調(diào)整？！可是既然我們是做定點小數(shù)運算，那就說小數(shù)點的位置不能動?。≡趺唇鉀Q這個矛盾呢，那就是舍棄最低位。 也就說1.2*3.4=4.1，這樣我們就得到正確的定點運算的結(jié)果了。所以在做定點小數(shù)運算的時候不僅需要牢記小數(shù)點的位置，還需要記住表達定點小數(shù)的有效位數(shù)。上面這個例子中，有效位數(shù)為2，小數(shù)點之后有一位。

現(xiàn)在進入二進制：我們的定點小數(shù)用16位二進制表達，最高位是符號位，那么有效位就是15位。小數(shù)點之后可以有0 - 15位。我們把小數(shù)點之后有n位叫做Qn，例如小數(shù)點之后有12位叫做Q12格式的定點小數(shù)，而Q0就是我們所說的整數(shù)。

Q12的正數(shù)的最大值是 0 111 . 111111111111，第一個0是符號位，后面的數(shù)都是1，那么這個數(shù)是十進制的多少呢，很好運算，就是 0x7fff / 2^12 = 7.999755859375。對于Qn格式的定點小數(shù)的表達的數(shù)值就它的整數(shù)值除以2^n。在計算機中還是以整數(shù)來運算，我們把它想象成實際所表達的值的時候，進行這個運算

反過來把一個實際所要表達的值x轉(zhuǎn)換Qn型的定點小數(shù)的時候，就是x*2^n了。例如 0.2的Q12型定點小數(shù)為：0.2*2^12 = 819.2，由于這個數(shù)要用整數(shù)儲存， 所以是819 即 0x0333。因為舍棄了小數(shù)部分，所以0x0333不是精確的0.2，實際上它是819/2^12 =0.199951171875

我們用數(shù)學(xué)表達式做一下總結(jié)：

x表示實際的數(shù)（一個浮點數(shù)）， q表示它的Qn型定點小數(shù)（一個整數(shù)）。
q = (int) (x * 2^n)
x = (float)q/2^n

由于/ 2^n和* 2^n可以簡單的用移位來計算，所以定點小數(shù)的運算比浮點小數(shù)要快得多。下面我們用一個例子來驗證一下上面的公式：
用Q12來計算2.1 * 2.2，先把2.1 2.2轉(zhuǎn)換為Q12定點小數(shù)：
2.1 * 2^12 = 8601.6 = 8602
2.2 * 2^12 = 9011.2 = 9011
(8602 * 9011) >> 12 = 18923
18923的實際值是18923/2^12 = 4.619873046875 和實際的結(jié)果 4.62相差0.000126953125，對于一般的計算已經(jīng)足夠精確了；

FPGA小數(shù)乘法

計算內(nèi)容

5.555*4.444=24.68642

第一步：將被乘數(shù)乘以256

5.555*256 = 1422.08   = 20’d1422 = 20’h5_8E;  (存在誤差0.0056%)

4.444*256 = 1137.664 = 20’d1137= 20’h4_71;   (存在誤差0.058%)

第二步：中間運算

20’h5_8E * 20’h4_71 = 20’h18_ABAE;

第三步：中間結(jié)果除以256

20’h18_ABAE >> 8 = 20’h18_AB;

第四步：轉(zhuǎn)換為實際小數(shù)比較

20’h18_AB = 24.171(存在誤差2%)

注：1、中間乘法操作時，不存在誤差。

2、如果想降低取整導(dǎo)致的誤差，可以加大位寬

加減法運算

如果兩個小數(shù)點的位置不相同，比如說分別為0△0101、00△110，代表的十進制數(shù)分別是0.3125和0.75。兩個數(shù)不經(jīng)過處理，直接相加，Verilog HDL的編譯器按照二進制規(guī)則逐位相加，結(jié)果為01011。如果小數(shù)點位置與第一個數(shù)相同，則表示0.6875。如果小數(shù)點位置與第二個數(shù)相同，則表示1.375，顯示結(jié)果是不正確的。為了進行正確的運算，需要在第二個末位補0，為00△1100，兩個數(shù)再直接相加，得到“01△1001”，轉(zhuǎn)換成十進制數(shù)為1.0625，得到正確的結(jié)果；

綜上所述，如果對于未對齊的二進制數(shù)，需要補齊最低位使得小數(shù)位的位寬相同才能進行加減法運算；如果將數(shù)據(jù)均看成無符號整數(shù)，則不需要進行小數(shù)位擴展，因為Verilog HDL編譯器會自動將參與運算的數(shù)據(jù)以最低位對齊進行運算；

module CP_3_1_alt_calculate_add(input [3:0] d1,input [3:0] d2,output [3:0] unsigned_out, //無符號加法輸出output signed [3:0] signed_out //有符號加法輸出  ); //無符號加法運算assign unsigned_out=d1+d2;  //有符號加法運算wire signed [3:0] s_d1;wire signed [3:0] s_d2;assign s_d1=d1;assign s_d2=d2;assign signed_out=s_d1+s_d2; endmodule

乍眼一看，我們的signed_out及unsigned_out的輸出結(jié)果完全相同，相同的輸入數(shù)據(jù)，進行無符號數(shù)運算和有符號數(shù)運算的結(jié)果竟然沒有任何區(qū)別！對于加減法來說，無論是否為符號數(shù)運算，其結(jié)果均完全相同，因為二進制的運算規(guī)則相同，如果將二進制數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成十進制數(shù)據(jù)，我們就可以看出兩者的差別了：

浮點數(shù)的表示方法

一個浮點數(shù)A由兩個數(shù)m和e來表示，即A=m×b^e. 在任意一個這樣的系統(tǒng)中，我們選擇一個基數(shù)b（計數(shù)系統(tǒng)的基）和精度B（使用多少位來存儲）。m（即尾數(shù)）是B位二進制數(shù)，如±d.ddd…ddd。（其中第一個d必然是1，除非你要表示特別小的數(shù)才是0）

大部分計算機采用了二進制（b=2）的表示方法，位是衡量浮點數(shù)所需存儲空間的單位，通常為32位或64位，分別叫做單精度和雙精度。單精度擴展（>=43位，不常用）、雙精度擴展（>=79位，通常采用80位進行實現(xiàn)），實際上，現(xiàn)在很多計算機都遵循這個標(biāo)準(zhǔn)；

符號位占1bit，指數(shù)位E（Exponent）占8bit，其取值范圍為0~255（無符號整數(shù)）(注意：E為無符號整數(shù)，實際數(shù)值e=E-127,這一點務(wù)必注意)，尾數(shù)位M占23bit。尾數(shù)也叫做有效數(shù)字位、系數(shù)位、甚至被稱作小數(shù)；

浮點數(shù)的定點化

轉(zhuǎn)成定點數(shù)要定義小數(shù)需求多少位,整數(shù)需求多少位

例:16位的定點數(shù)(MAX:16’d32767 MIN:-32768)
3位整數(shù)位寬,12位的小數(shù)位,最高位的符號位
取低15位,其中第14,13,12位最大能表示7,
小數(shù)最大12位能表示的最大精度:1/4096=0.000244140625
(0.000244140625*4095 = 0.999755859375)
極限最大值表示:7.999755859375