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On my mbed LPC1768 I have an ADC on a pin which when polled returns a 16-bit short number normalised to a floating point value between 0-1. Document here.

Because it converts it to a floating point number does that mean its 32-bits? Because the number I have is a number to six decimal places. Data Types here

I'm running Autocorrelation and I want to reduce the time it takes to complete the analysis. Is it correct that the floating point numbers are 32-bits long and if so is it correct that multiplying two 32-bit floating point numbers will take a lot longer than multiplying two 16-bit short value (non-demical) numbers together?

I am working with C to program the mbed.

Cheers.

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我应该能够非常准确地对此发表评论。我曾经做过 DSP 处理工作，我们会“整合”代码，这实际上意味着我们将采用信号/音频/视频算法，并用定点算法替换所有浮点逻辑（即：Q_mn 表示法等）。

在大多数现代系统上，与浮点运算相比，使用整数运算通常可以获得更好的性能，但代价是您必须编写更复杂的代码。

您使用的芯片（Cortex M3）没有专用的基于硬件的 FPU：它只模拟浮点运算，因此浮点运算会很昂贵（需要很多时间）。

在您的情况下，您可以通过 读取 16 位值read_u16()，然后将值右移 4 次，就完成了。如果您正在处理音频数据，您可能会考虑研究压扩算法（a-law、u-law），这将提供比简单地切断 4 个LSB以从 16 获得 12 位数字更好的主观性能-位号。

是的，该系统上的浮点数是 32bit，并且可能以IEEE754 格式表示。将一对 32 位值与一对 16 位值相乘可能需要相同的时间，具体取决于所使用的芯片以及 FPU 和 ALU 的存在。在您的芯片上，将两个浮点数相乘在时间上会非常昂贵。此外，如果您将两个 32 位整数相乘，它们可能会溢出，因此如果您不想实现定点算法，则有一个潜在的理由使用浮点逻辑。

于 2016-04-16T13:28:44.243 回答
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如果处理器中不存在特殊硬件（浮点单元），则假设乘以两个 32 位浮点数将比乘以两个 16 位短值花费更长的时间是正确的。

于 2016-04-16T13:23:20.543 回答