量化是什么?

量化是将连续的无限值映射到更小的离散有限值集合的过程。在模拟和嵌入式计算的上下文中，它是关于接近真实世界的值，用数字表示引入了一个值的精度和范围的限制。量化会在算法中引入各种各样的误差源，例如舍入误差、下溢或溢出、计算噪声和极限环。这导致了理想系统行为与计算数值行为之间的数值差异。

要管理量化的效果，您需要选择正确的数据类型来表示现实世界的信号。您需要考虑用于编码信号的数据类型的精度、范围和缩放，还需要考虑量化对算法的数值行为的非线性累积效应。当您构建了反馈循环之类的结构时，这种累积效应会进一步加剧。

为什么量化问题

在嵌入式硬件的设计转换过程中，需要考虑量化误差。量化误差影响信号处理、无线、控制系统、FPGA、ASIC、SoC、深度学习等应用。

信号处理和无线应用中的量化

在信号处理应用中，量化误差有助于噪声并降低信号噪声比(信噪比)。信噪比的测量单位是dB，通常描述为每增加一个比特的x分贝的降低。为了管理量化噪声并将其保持在可接受的水平，您需要选择正确的设置，比如数据类型和舍入模式。

量化的控制系统

在设计控制系统，特别是对低功耗微控制器，你可以使用整数或定点算术来平衡与低功耗限制的实时性能要求。在这样的设计，就需要选择容纳来自输入传感器来同时满足的输出信号，所有的精度要求，而不运行到由于量化数值差的信号的动态范围和精度的数据类型。

量化的FPGA，ASIC和SoC开发

将设计由浮点转换为定点可以通过降低FPGA资源利用率、降低功耗、满足延迟要求等实现功耗和资源消耗的最小化。但是，这种转换会引入量化误差，因此在转换设计时必须适当地控制量化噪声。

深度学习中的量化

量化已成为优化深度学习模型很重要，因为它有助于部署到嵌入式系统时加速推理。您可以使用混合精度推论使用8位整数，并有持续的学术研究探索4位和6位整数进行量化。

如何量化工作原理

量化误差是非线性操作的像的信号的动态范围的信号或溢出的舍入小数部分的累积效果。在你的设计中观察的关键信号或变量和预算编制的量化误差，这样的数值差异是可以接受的容差范围内转换设计，嵌入式硬件时，您可以采取的量化误差考虑在内。

用MATLAB和Simulink进行量化万博1manbetx

随着MATLAB和Simulin万博1manbetxk，您可以：

• 探讨和分析量化误差的传播
• 自动量化设计精密有限
• 调试量化产生的数值差异

探索和分析量化误差

您可以通过自动型号全仪器采集的模拟数据和统计数据。这个数据的可视化MATLAB让你去探索和分析你的设计，以了解数据类型的选择如何影响潜在信号。

自动量子化您的设计

您可以通过选择特定的数据类型来量化设计，也可以迭代地探索不同的定点数据类型。使用一个有指导的工作流，您可以看到量化对系统的数值行为的总体影响。

或者，您可以解决优化问题，并为您的设计选择最佳的异构数据类型配置，以满足系统的数值行为的容忍度约束。

了解更多关于定点转换:

• 手动将MATLAB代码转换为定点的最佳实践
• 转换您的Simulink模型反复万博1manbetx使用定点工具
• 采用定点优化的自动转换

调试由于量化而产生的数值差异

使用MATLAB，您可以识别、跟踪和调试由量化引起的数值问题的根源，例如溢出、精度损失和设计中的范围或精度浪费。