Table of Contents
پردازش سیگنال دیجیتال ثابت (DSP) به طور گسترده ای در سیستم های جاسازی شده به دلیل کارایی و مصرف برق پایین استفاده می شود، با این حال، پیاده سازی الگوریتم های ثابت و دارای نقطه ثابت می تواند به چالش کشیدن و مستعد خطا باشد.
اشتباهات رایج در پیاده سازی های ثابت - نقطه ای
یک اشتباه مکرر مقیاس نادرست داده ها است. اعداد نقطه ثابت محدوده دینامیکی محدودی دارند و بدون مقیاس صحیح، ارزش ها می توانند پر یا جریان را پر کنند و منجر به نتایج نادرست می شوند.
خطای رایج دیگر، نادیده گرفتن اثرات اولویت بندی است. Quantization خطاها را به ویژه در الگوریتم های بازگشتی مانند فیلترهایی که می توانند عملکرد را جمع آوری و کاهش دهند، معرفی می کند.
علاوه بر این، بسیاری از توسعه دهندگان اهمیت انتخاب طول کلمه را نادیده می گیرند. انتخاب یک کلمه بسیار کوچک می تواند باعث از دست رفتن دقیق شود، در حالی که بیش از حد بزرگ افزایش پیچیدگی سخت افزار و مصرف انرژی است.
استراتژی های جلوگیری از خطای اجرای ثابت
مقیاس پذیری مناسب شامل تجزیه و تحلیل حداکثر و حداقل ارزش های مورد انتظار و تنظیم نمایندگی ثابت بر اساس آن است که این به جلوگیری از سرریز و جریان در طول محاسبات کمک می کند.
استفاده از ابزارهای شبیه سازی برای مدل سازی رفتار ثابت نقطه قبل از پیاده سازی سخت افزار می تواند خطاهای تعیین کننده را در اوایل شناسایی کند.این اجازه می دهد تا تنظیمات در مقیاس و طول کلمه.
انتخاب یک کلمه مناسب بر اساس الزامات دقیق برنامه و محدودیت های سخت افزاری ضروری است.اغلب، تعادل بین دقت و استفاده از منابع ضروری است.
بهترین تمرین های اضافی
- پیاده سازی اشباع ریاضی برای رسیدگی به شرایط پر سر و صدا با خیال راحت.
- از کتابخانه ها یا ابزارهای ثابت استفاده کنید که از تجزیه و تحلیل خودکار و مقیاس خطا پشتیبانی می کنند.
- الگوریتم های ثابت را در برابر مدل های شناور نقطه ای معتبر کنید تا از اصلاح اطمینان حاصل کنید.
- مقیاس پذیری مستند و تصمیم گیری طول کلمه برای مرجع آینده و اشکال زدایی.