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在FPGA或ASICS中实现浮点算法
浮点是最受欢迎的数据类型,可以保证算法建模和仿真的高精度计算。传统上,当您想将这些浮点算法部署到FPGA或ASIC硬件时,您的唯一选择是将算法中的每一个数据类型转换为固定点,以节约硬件资源并加速计算。转换到固定点降低了数学精度,有时在转换过程中在数据类型的字数长度和数学精度之间实现正确的平衡是很困难的。对于需要高动态范围或高精度的计算(例如设计有反馈环),定点转换可能需要几个星期或几个月的工程时间。另外,为了达到数字精确度,设计师必须使用大的固定字形。
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DSP内核+ARM核成高性能实时应用首选
高速、高密集的数据处理需求不断挑战着DSP的性能极限，顺应这些需求，DSP未来将如何发展?日前，在与ADI工业部门市场经理陆磊的交流中，笔者找到了些许答案。DSP 呈现五大发
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高性能实时应用：DSP内核+ARM核成首选
高速、高密集的数据处理需求不断挑战着DSP的性能极限，顺应这些需求，DSP未来将如何发展?日前，在与ADI工业部门市场经理陆磊的交流中，笔者找到了些许答案。DSP 呈现五大发
