基于FPGA的数字信号处理（14）--定点数的舍入模式（5）向上取整ceil_fpga ceil

前言

在之前的文章介绍了定点数为什么需要舍入和几种常见的舍入模式。今天我们再来看看另外一种舍入模式：向上取整ceil。

10进制数的ceil

ceil：也叫 向上取整 或 向正无穷方向取整。它的舍入方式是数据往正无穷的方向，舍入到最近的整数，比如1.75 ceil到2，-0.25 ceil到0等。以-2到1.75之间的16个数据（步长0.25）为例，它们的ceil结果是这样的：

从上图可以看到：

• 正数的ceil，分为两个部分：

  • 小数部分不为0时就是把小数部分（或者约定精度外的部分）丢掉然后加1。例如1.5 >> 1>> 1+1 >> 2，0.5 >> 0 >> 0 +1 >> 1 等
  • 小数部分为0时就是把小数部分（或者约定精度外的部分）丢掉。例如1>> 1，2 >> 2 等

• 负数的ceil，也分为两个部分：

  • 小数部分不为0时就是把小数部分（或者约定精度外的部分）丢掉。例如-1.5 >> -1，-0.5 >> 0 等
  • 小数部分为0时就是把小数部分（或者约定精度外的部分）丢掉。例如-1>> -1，-2 >> -2 等

• 0的ceil，就是直接丢掉小数部分

2进制数的ceil

2进制数的ceil和10进制的ceil类似，但是对于负数部分的处理是不同的。以Q4.2格式的定点数（字长4位，小数2位的有符号数）为例，对于负数的小数部分的处理：

• -2(d) = 10_00(b) ceil后的值为 -2，等价于 10，即舍弃小数部分后的值（10）
• -1.75(d) = 10_01(b) ceil后的值为 -1，等价于 11，即舍弃小数部分后的值（10）再加1
• -1.5(d) = 10_10(b) ceil后的值为 -1，等价于 11，即舍弃小数部分后的值（10）再加1
• -1.25(d) = 10_11(b) ceil后的值为 -1，等价于 11，即舍弃小数部分后的值（10）再加1
• -1(d) = 11_00(b) ceil后的值为 -1，等价于 11，即舍弃小数部分后的值（11）
• -0.75(d) = 11_01(b) ceil后的值为 0，等价于 00，即舍弃小数部分后的值（11）再加1
• -0.5(d) = 11_10(b) ceil后的值为 0，等价于 00，即舍弃小数部分后的值（11）再加1
• -0.25(d) = 11_11(b) ceil后的值为 0，等价于 00，即舍弃小数部分后的值（11）再加1

总结一下，就是：

• 小数部分不为0时就是把小数部分（或者约定精度外的部分）丢掉再加1。
• 小数部分为0时就是把小数部分（或者约定精度外的部分）丢掉（或再加0）。

对于正数的处理和10进制的方式相同，都是：

• 小数部分不为0时就是把小数部分（或者约定精度外的部分）丢掉然后加1。
• 小数部分为0时就是把小数部分（或者约定精度外的部分）丢掉。

对于0的处理：就是直接丢掉小数部分。

综上可以发现，2进制的ceil可以分为两种情况：

• 整数的ceil，相当于直接丢弃小数部分。
• 非整数的ceil，相当于先丢小数部分，然后把剩余的整数部分+1。

因此，ceil的实现可以简化为：

首先舍去小数部分，然后剩余整数部分加上一个进位。当该数是整数时，进位为0；否则为1。

下面以 用ceil的方式来实现Q4.2格式定点数转Q2.0格式定点数为例，Verilog代码如下：

module test(
    input	[3:0]	data_4Q2,				//有符号数，符号1位，字长4位，小数2位	
    output	[1:0]	data_2Q0				//有符号数，符号1位，字长2位，小数0位	
);

wire	carry;

assign	carry = |data_4Q2[1:0];				//是整数时进位为0，非整数进位为1
assign	data_2Q0 = data_4Q2[3:2] + carry;	//舍弃低位（即整个小数部分）后再加进位

endmodule
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

因为一共只有16个数，所以我们可以用穷举的方式来测试，TB如下：

`timescale 1ns/1ns
module test_tb();

reg	 [3:0]	data_4Q2;			//有符号数，符号1位，整数2位，小数2位	
wire [1:0]	data_2Q0;			//有符号数，符号1位，整数2位，小数0位	
	
integer i;						//循环变量

initial begin
	data_4Q2 = 0;				//输入赋初值	
	for(i=0;i<16;i=i+1)begin	//遍历所有的输入，共16个	
		data_4Q2 = i;						
		#5; 
		$display("data_4Q2:%h		data_2Q0:%h",data_4Q2,data_2Q0);
	end
	#20 $stop();				//结束仿真
end

//例化被测试模块
test	test_inst(
	.data_4Q2	(data_4Q2),	
	.data_2Q0	(data_2Q0)
);

endmodule
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

同时，我们也用matlab来实现同样的功能，观察两者的输出是否一致：

%--------------------------------------------------
% 关闭无关内容
clear;
close all;
clc;

%--------------------------------------------------
% 生成数据并做ceil处理
x = -2:0.25:1.75;
F = fimath('RoundingMethod','Ceiling');     % 设定舍入模式为ceil
data_4Q2 = fi(x,1,4,2,F);                   % 生成Q4.2格式的定点数
data_2Q0 = fi(data_4Q2,1,2,0,F);            % 从Q4.2格式转换成Q2.0格式

% 打印数据
for i=1:length(data_4Q2)
    fprintf('data_4Q2:%s    data_2Q0:%s\n',hex(data_4Q2(i)),hex(data_2Q0(i)))
end
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

下图是2者分别输出的数据（16进制），可以看到有几个数是对不上的：

这几个数的输入分别是0101/0110/0111，即10进制数1.25/1.5/1.75，它们ceil结果应该是2。从上图来看，好像是matlab错了，而RTL对了，但实际情况恰恰相反。现在想想结果是什么格式的？Q2.0！它能表示的最大的数是多少？是10进制的1！所以结果溢出了！

那为什么RTL的结果又 ”对“ 了呢？这纯属是乌龙。因为打印结果是16进制的，并不表示10进制数值，结合结果的2位位宽，可知 ”2“，实际上就是10，它是01的溢出产生的，这个数在Q2.0格式的定点数中并不表示 ”数字2“，而是数字 ”-1“。

matlab是有溢出处理进制的（saturate），它把溢出值把都饱和在了最大值，即01（10进制的1），所以为了防止这种情况的发生，我们也要设计对应的溢出处理机制。因为是向上取整，所以结果只会是正向的溢出，那么就只要限定最大值即可，把Verilog代码改一下：

module test(
    input	[3:0]	data_4Q2,				//有符号数，符号1位，字长4位，小数2位	
    output	[1:0]	data_2Q0				//有符号数，符号1位，字长2位，小数0位	
);

wire			carry;
wire	[2:0]	data_temp;					//扩展1bit，防止溢出

assign	carry = |data_4Q2[1:0];											//是整数时进位为0，非整数进位为1
assign	data_temp = {data_4Q2[3],data_4Q2[3:2]} + {2'b00,carry};		//中间变量，舍弃低位（即整个小数部分）后再加进位
assign	data_2Q0 = (data_temp[2:1]==2'b01) ? 2'b01 : data_temp[1:0];	//data_2Q0的高2位为01说明产生了正向的进位，即溢出

endmodule
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

这样结果就是正确的了：

定点数从Q4.2格式转Q2.0格式是一个比较特殊的例子，因为它相当于把小数部分全部舍弃掉了，如果舍入要求不是全部小数位，而是部分小数位，那么处理方式是一样的吗？

是一样的。对于其他情况则相当于把小数点移动到了对应的位置。例如Q5.3格式的定点数转Q3.1格式，则只需要把最后两位小数舍弃并加上进位即可即可，例如：

00.001 是0.125，向上距离它最近的Q3.1格式的数是0.5即00.1，即00.111 >> 00.0 + 1 >> 00.1

00.100 是0.5，向上距离它最近的Q3.1格式的数就是它自身0.5即00.1，即00.100 >> 00.1

01.111 是1.875，向上距离它最近的Q3.1格式的数就是它自身2，但是这个数超出了范围，所以只能饱和在最大的数01，即1.5

其他类似，不赘述了。