양자화
고정소수점 데이터형의 정밀도, 범위 및 스케일링
부동소수점 연산방식을 사용하여 동적 시스템을 개발할 경우 부동소수점 데이터형이 높은 정밀도와 범위를 가지므로 일반적으로 수치적 제한 사항에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 반대로 고정소수점 연산방식을 사용할 경우에는 동적 시스템을 개발할 때 다음과 같은 요소를 고려해야 합니다.
양자화
고정소수점 값은 반올림됩니다. 따라서 플랜트에 대한 출력 신호와 제어 시스템에 대한 입력 신호는 이상적 이산시간 신호와 동일한 특성을 갖지 않습니다.
오버플로
너무 큰 두 개의 음수 값이나 양수 값을 더하면 표현에 적합하지 않은 결과가 생성될 수 있습니다.
계산 잡음
구현 내에서 개별 항의 반올림으로 인해 발생하는 누적 오차는 잡음을 유발합니다.
극한 주기 궤도
이상적 시스템에서 안정적인 전달 함수(디지털 필터)의 출력은 상수 입력에 대한 일부 상수에 도달합니다. 양자화를 사용하면 출력이 정상 상태의 두 값 사이에서 진동할 경우 극한 주기 궤도(limit cycle)가 발생합니다.
도움말 항목
스케일링, 범위, 정밀도
- 스케일링
워드 크기가 같을 경우, 고정소수점 숫자의 동적 범위는 부동소수점 숫자의 동적 범위보다 훨씬 더 작습니다. 오버플로 조건이 발생하지 않도록 방지하고 양자화 오차를 최소화하려면 고정소수점 숫자를 스케일링해야 합니다. - 기울기 및 편향 계산하기
기울기-편향 스케일링과 그 계산 방법을 설명합니다. - Net Slope and Net Bias Precision
Net slope and bias precision, detecting precision loss, underflow, and overflow. - Determine the Range of Fixed-Point Numbers
Fixed-point variables have a limited range because digital systems represent numbers with a finite number of bits. - Recommendations for Arithmetic and Scaling
Scaling in your fixed-point design based on the limitations of fixed-point arithmetic. - Maximize Precision
To maximize precision, make the slope as small as possible while keeping the range adequately large. - Detect Fixed-Point Constant Precision Loss
This example shows how to detect fixed-point constant precision loss.
양자화
- Arithmetic Operations
Choose data types and scaling for best results when performing fixed-point arithmetic. - 반올림 모드
Fixed-Point Designer™에서 사용 가능한 다양한 반올림 모드에 대해 알아봅니다. - Choose a Rounding Mode
What to consider when choosing a rounding mode.
오버플로
- Saturation and Wrapping
Saturation and wrapping describe a particular way that some processors deal with overflow conditions. - Underflow and Overflow Logging Using fipref
Examples of usingfiprefobjects to set logging preferences forfiobjects. - Simulink 모델에서 오버플로 처리하기
모델에서 오버플로가 발생할 경우 받게 되는 경고 메시지를 제어합니다. - 가드 비트
이진 워드에 적절한 가드 비트 수를 추가하여 오버플로 가능성을 없앱니다.
추천 예제
Compute Quantization Error
Compute and compare the statistics of the signal quantization error when using various rounding methods.
