最近在研究CNN的硬件实现，其中涉及到特征图像、权重和偏移文件的量化，需要研究浮点数、定点数之间的转化，如果权重浮点数转化为标准的定点数，则需要自己写定点数的乘法和加法运算，因为在C中，int，short等整形是用补码进行运算的，但是定点数（负数）和补码形式不一样，如果直接用加法，设计到负数运算时，出错。
一.浮点数
C语言中有3种浮点数，float型、double型和long double型，其中float型占4个字节，double型占8个字节，longdouble型长度要大于等于double型，本文档将以float型为例进行介绍，double型和long double型只是比float型位数长，原理都是一样的。
float型可以表示的范围是-3.402823466e38-3.402823466e38，而作为同为4个字节的定点数却只能表示-2147483648~2147483647的范围，使用同样的内存空间，浮点数却能比定点数表示大得多的范围，这是不是太神奇了？既然浮点数能表示这么大的范围，那么我们为何不使用浮点数来代替定点数呢？
先不说浮点数实现起来比较复杂，有些处理器还专门配置了硬件浮点运算单元用于浮点运算，主要原因是浮点数根本就无法取代定点数，因为精度问题。鱼和熊掌不可兼得，浮点数表示了非常大的范围，但它失去了非常准的精度。在说明精度问题前，我们先了解一下浮点数的格式。
ANSI/IEEEStd 754-1985标准
IEEE 754是最广泛使用的二进制浮点数算术标准，被许多CPU与浮点运算器所采用。IEEE754规定了多种表示浮点数值的方式，在本文档里只介绍32bits的float浮点类型。它被分为3个部分，分别是符号位S（sign bit）、指数偏差E（exponent bias）和尾数位F（fraction）。
单精度浮点数数据位宽共有 32 位，可以分为三个部分，其中符号位 S 只有 1 位，指数位E 为 8 位，尾数位 F 为 23 位，其代数形式为：
若一个浮点数为0x41040000，在计算机中存储的形式为0100 0001 0000 0100 0000 0000 0000 0000b，
符号位为：0
指数位为:1000 0010b = 130 130-127=3
尾数位为：000 0100 0000 0000 0000 0000
1.000 0100 0000 0000 0000 0000 = 1+(1/2^5) = 1.03125
1.03125*2^2 = 8.25
因此，该数据表示的浮点数为：8.25
二、定点数
参与数值运算的数为16位的整型数。但在许多情况下，数学运算过程中的数不一定都是整数。
应该说，运算芯片本身无法处理小数。关键就是由程序员来确定一个数的小数点处于16位中的哪一位。这就是数的定标。
｛通过设定小数点在16位数中的不同位置，就可以表示不同大小和不同精度的小数｝
数的定标有Q表示法和S表示法两种。下面列出了一个16位数的16种Q表示、S表示及它们所能表示的十进制数值范围：
Q表示 S表示 十进制数表示范围
Q15 S0.15 -1≤x≤0.9999695
Q14 S1.14 -2≤x≤1.9999390
Q13 S2.13 -4≤x≤3.9998779
Q12 S3.12 -8≤x≤7.9997559
Q11 S4.11 -16≤x≤15.9995117
Q10 S5.10 -32≤x≤31.9990234
Q9 S6.9 -64≤x≤63.9980469
Q8 S7.8 -128≤x≤127.9960938
Q7 S8.7 -256≤x≤255.9921875
Q6 S9.6 -512≤x≤511.9804375
Q5 S10.5 -1024≤x≤1023.96875
Q4 S11.4 -2048≤x≤2047.9375
Q3 S12.3 -4096≤x≤4095.875
Q2 S13.2 -8192≤x≤8191.75
Q1 S14.1 -16384≤x≤16383.5
Q0 S15.0 -32768≤x≤32767
2.1 定点表示示例：
同样一个16位数，若小数点设定的位置不同，它所表示的数也不同（首位为符号位）：
16进制数2000 H= 二进制数0 010 0000 0000 0000 B= 十进制数8192, Q0表示法
16进制数 2000 H= 二进制数0 010 0000 0000 0000 B= 十进制数0.25 , Q15表示法
三、 浮点定点转换：
不同的Q所表示的数不仅范围不同，而且精度也不相同。
Q越大，数值范围越小，但精度越高；相反，Q越小，数值范围越大，但精度就越低。
E.g.
Q0 的数值范围是-32768到+32767，其精度为1；而Q15的数值范围为-1到0.9999695，精度为1/32768=0.00003051。
因此，对定点数而言，数值范围与精度是一对矛盾。
一个变量要想能够表示比较大的数值范围，必须以牺牲精度为代价；而想精度提高，则数的表示范围就相应地减小。
在实际的定点算法中，为了达到最佳的性能，必须充分考虑到这一点。
3.2 转换关系：
浮点数与定点数的转换关系可表示为：
浮点数(Fx)转换为定点数(Ix)：Ix = (int)x* 2^Q
定点数(Ix)转换为浮点数(Fx)：Fx= (float)Ix*2^(-Q)
3.3 转换示例：
浮点数 Fx = 0.5，定标 Q = 15，则定点数：
Ix = floor(0.5*32768) = 16384
反之，一个用 Q = 15 表示的定点数Ix = 16384，其浮点数为：
Fx = 16384 * 2^(-15) = 16384 / 32768 = 0.5
浮点数转换为定点数时,为了降低截尾误差,可以在取整前可以先加上0.5，视情况而定。
四、程序验证
#define _CRT_NONSTDC_NO_DEPRECATE#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include <stdio.h>int main(){float value;float *var = &value;int value_int;int *var_int = &value_int;scanf("%f", var);scanf("%d", var_int);printf("%x\n", *((int*)var));//%x 16进制输出整数printf("%x\n", *var_int);return 0;}
结果如下：
可见，浮点数在计算机中的保存、数据处理是按照浮点数标准进行的，int，short等整形数据类型是按照二进制补码来表示的。
浮点数转定点数的程序如下：
Qn为浮点数定标；
short float2fixed_fun(float fdata, int Qn){short sdata;int temp;int integer = 2 << (Qn - 1);if (fdata > 0){temp = int((fdata * integer));sdata = (temp == short(temp)) ? temp : (temp >> 31) ^ 0x7fff;}else if (fdata < 0){fdata = -fdata;temp = int((fdata * integer));sdata = (temp == short(temp)) ? temp : (temp >> 31) ^ 0x7fff;sdata = sdata ^ SIGN_BIT;}elsesdata = 0;return sdata;}
定点数转浮点数程序如下：
float fixed2float_fun(short sdata, int Qn){int sign_flag = sdata & SIGN_BIT;//1->负数 0->正数float fdata,temp;short temp1;int integer = 2 << (Qn - 1);if(sign_flag == 0){ //该定点数为正fdata = float(sdata)/integer;}else{temp1 = sdata ^ SIGN_BIT;//temp = float(sdata ^ SIGN_BIT);直接使用此语句，结果不正确，不知为何temp = float(temp1);fdata = temp / integer;fdata = -fdata;}return fdata;}
C语言小白，从研究浮点数定点数到写好程序用了四天，发现网上的介绍很多，但是开源的代码不多，就把自己写的开源吧，包括浮点定点转换，定点乘法、加法运算等。供参考。
github源码地址：/alangaixiaoxiao/CNN-float-fixed-translation-
四、浮点定点转换（补码表示）
负数在计算机中是用补码的形式存储的，正数在计算机中是用原码的形式存储的。
正数求原码直接将十进制转二进制即可，负数的补码是在原码的基础上除符号位外其余位取反后+1。
之前是将数据用标准的定点数表示方法来进行表示和运算的，这样有一个问题，那就是运算的时候，还需要自己针对定点数的标准写乘法器和加法器，尤其是在硬件运算时，需要去优化。因此，也可以用补码的形式了表示负数定点数。转换代码如下：
//浮点数转定点数short fixed_data = (short)(float_data*pow(2.0,Qn));//定点数转浮点数float float_data = (float)(fixed_data*pow(2.0,-Qn));
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