浮点和定点

本文将讨论浮点和定点。

中文说明请参阅网站

浮点

IEEE754 32 位浮点(单精度)由 1 位符号、8 位指数和 23 位尾数表示。

示例:
十进制 85.125
浮点 0x42AA4000
这里不解释转换方法,但转换需要大量处理。

定点

不同公司使用定点数时有各自的规则。在这里,32 位定点由 1 位符号、15 位整数和 16 位小数点(1/65536)表示。

示例:
十进制 85.125
定点 85.125×65536 = 0x00552000

FPU (Floating Point Unit)

FPU是搭载于MCU核心的单元。当程序中声明浮点类型(float)时,搭载FPU的MCU与未搭载FPU的MCU存在以下差异。

FPU处理速度代码值价格
搭载MCU(含FPU指令代码)
未搭载MCU(不含FPU指令代码)

浮点数与定点数之间的区别

浮点运算和定点运算的区别如下。

标准计算表达范围计算精度
浮点数标准困难广
定点数每个公司的情况不同简单

即使使用了搭载FPU的MCU,若仍存在旧的遗留代码,则可能残留固定小数点代码,请务必注意。

OSS-ECAL website:

是电子元件抽象层开源软件的缩写。Open-Source Software for Electronic Components Abstraction Layer

我将为您提供对您有用的电子元件的OSS,请随意使用。
此致,敬礼。

【多种改进粒子群算法进行比较】基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究【边缘计算】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多种改进粒子群算法比较的深度神经网络卸载策略研究”展开,聚焦于边缘计算环境下的计算任务卸载优化问题。通过引入多种改进的粒子群优化(PSO)算法,并与其他启发式算法进行对比,旨在提升深度神经网络模型在资源受限边缘设备上的推理效率与系统性能。文中详细阐述了算法设计、模型构建、优化目标(如延迟、能耗、计算负载均衡)以及在Matlab平台上的代码实现过程,提供了完整的仿真验证与结果分析,展示了不同算法在卸载决策中的表现差异。; 适合人群:具备一定编程基础优化算法知识,从事边缘计算、人工智能部署、智能优化等相关领域的科研人员及研究生;熟悉Matlab仿真工具的开发者。; 使用场景及目标:①研究边缘计算环境中深度学习模型的任务卸载机制;②对比分析多种改进粒子群算法在复杂优化问题中的性能优劣;③为实际系统中低延迟、高能效的AI推理部署提供算法选型与实现参考; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与参数设置,通过复现仿真结果深入理解不同启发式算法在卸载策略中的适用性与局限性,同时可拓展至其他智能优化算法的对比研究。
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