A. DSP定點化： 非線性函數如何定點化
自己做個表（數據是手算某些個數量點的值） 之後插值 計算
B. 大家覺得dsp演算法定點化難不難啊
比浮點慢，還用它幹嘛啊 沒有意義，我定點化的目的，就是想讓速度提升的啊這種基礎演算法，你能想到的優化別人肯定都想過，如果沒有廣泛傳播開來的話說明這辦法本身優化不了多少甚至更慢。整數FFT最大的問題是必須要有取模運算。取模一下子就比浮點加乘要慢很多了。 定點的話，如果沒有硬體支持，肯定要比有硬體支持的浮點加乘要慢。現在浮點加法乘法的速度又不比整數差多少。定點對於FFT的實際意義並不大，卻又要犧牲精度。所以一般沒人這么干。
C. 如何用定點DSP處理器來實現浮點運算
就是要 先把浮點運算定點化了，關於定點化要經過一定學習才能比較好地自己完成了。
如：浮點0.5 用16位定點 0.5*32768 =16384 了。 當然這個比較簡單的了。
D. 2，dsp演算法的實現方法有哪些
dsp：英文原名叫digital signal processing，簡稱DSP。數字信號處理就是用數值計算的方式對信號進行加工的理論和技術。另外DSP也是digital signal processor的簡稱，即數字信號處理器
數字信號處理的目的是對真實世界的連續模擬信號進行測量或濾波。因此在進行數字信號處理之前需要將信號從模擬域轉換到數字域，這通常通過模數轉換器實現。而數字信號處理的輸出經常也要變換到模擬域，這是通過數模轉換器實現的。即將事物的運動變化轉變為一串數字，並用計算的方法從中提取有用的信息，以滿足我們實際應用的需求。
E. 淺談如何學習DSP軟體開發
對於學習DSP重要的是理清外設的工作 構架，相應的寄存器如何設置，沒有必 要對寄存器花太多的時間去研究，用的 時候能找到（寄存器的名稱都是英文的 縮寫，很好理解的）。學習DSP，先找 本中文教材入個門，之後你會發現好多 地方、尤其是真正要用的，往往也是最 復雜的地方書上都找不到，更談不上做 什麼項目了，這時候就要開始深入研究 Data Sheet，以及官網的源代碼示例 有了之前的中文教材基礎看起來就快多 了；學習DSP重要的不是會編程，而是 演算法的研究（Matlab/Simulnk模擬就不
F. 怎樣實現DSP演算法
不是高手, 但可以說下自己的對這個的想法. 以前也有過同樣的疑惑.
後來發現一些想法: DSP它的主要作用就是用來運算.大量的運算,如矩陣乘法之類的.主要用處多媒體的處理等.
既然這樣的話,DSP追求的就是高速,高效.所以在運算數據的時候都通過硬體來實現.如乘法運算在普通CPU中是很耗時鍾周期的,所以DSP中加入硬體乘法器.
定點DSP也可以實現浮點數, 但要消耗更多的CPU寄存器和時鍾周期,為了進一步提前效率,所以設計了專門的浮點運算DSP. 但對應用來說,除了慢了一點.基本上沒什麼區別.
另外,演算法一般也都是TI或IC廠商提供.也可單獨去買或自己設計.一般也用C.編程來說不用考慮太多DSP內部處理的情況, 不過要多研究下編譯原理,這樣才會寫出更高效精練的代碼.
G. dsp的演算法指的是計算機演算法嗎
通常意義來說，DSP是指Digital Signal Processing，還可以指Digital Signal Processor。
前者是數字信號處理的意思，後者是用於數字信號處理的數字信號處理器。《演算法導論》一書還是有必要看一看的，因為無論你將來要從事軟體還是硬體的研發，這門課程都會起到良好的基礎作用。當然，這門課是「軟」的。此書沒有直接的東西，但是會滲透出一種軟體設計的邏輯思想，一些常用的演算法的理論。
要是將來想從事DSP的相關工作，可以再看一門《數字信號處理》的書，兩者雖然不是直接耦合，就如你自己所說，多儲備一些總是好的。
還有，進一步的深入研究可以研究FPGA，這是數字信號處理的利器。要是用專用處理器的話，可以看德州儀器的相應資料，它是DSP器件領域的老大。
祝學業順利。
H. 為什麼在FPGA實現需要演算法定點化
用FPGA實現演算法，簡單理解就像用C語言實現演算法一樣。不過FPGA用硬體描述語言，如verilog
等。可以根據演算法先用C實現，然後再用verilog實現。C和verilog有種一一對應的關系。綜合之後有需要可以進行布局，約束和優化等。因為FPGA可以並行執行，所以實現演算法要比CPU類型的器件（如DSP、MCU等）有優勢。
I. 大家覺得DSP演算法定點化難不難
關鍵在於理解演算法,確定用到的變數的取值范圍這樣就可以用合適的數據結構,實現原來的演算法當然定點化是不可避免的有精度損失的,要作好取捨,然後就是用C/C++重新描述演算法了
J. DSP的演算法移植問題
移植：
1）如果你的演算法是基本opencv這樣的基本上開發的，你需要脫離opencv的環境。
2）如果你的演算法是C++語言，請你改成標準的C語言。雖然DSP的開發環境是支持C++的，但是不建議你這么做。
3）修改你演算法的內存分配，盡量內存一次分配好，DSP在演算法不斷的申請和釋放時會有隱患。優先使用靜態數組，會減輕很多工作量。
4）在CCS下建立工程，來調試你的演算法，內存分配函數需要使用TI提供的函數。如果你的演算法能夠長期穩定的運行，那麼恭喜你，你的演算法移植就完成了。
優化：
演算法優化，需要你能懂演算法，也懂DSP。如果你只會寫DSP程序，而不會演算法，這對整個產品來說，是不能達到最優的。有些公司怕演算法泄密，給優化人員一段或幾段程序讓其優化。我覺得這樣做是很不合理的。除非你自己能控制大局，精通優化，這樣才可行。
1）你需要對演算法原理做一個深刻苦的理解，閱讀相關的文章。
2）對你拿到的演算法做全方位的熟悉。
3）做好上面的准備工作後，你要對演算法的結構做重新的整理。依據DSP的特點，比如內存的分布。演算法結構調整完成後，你的演算法在DSP上速度應該有一個明顯的提高了。
4）結構調整完成後，找到演算法中比較費時的部分。確定我們需要優化的重點，這部分內容多是每張圖像都要處理一次或多次的部分。對於演算法啟動時初始化部分的內容，一般不需要優化。
5）確定優化內容後，你首先考慮從語言結構上去做優化，這個時候應該還是C語言的。我不建議大家用TI提供的在C語言中使用優化嵌入的C庫函數。
6）你把需要優化的函數改寫為線性匯編或匯編函數。不斷的調整軟體流水，提高速率。