浮点 转换为定点是嵌入式软件开发中的一个重要步骤，这项工作非常繁琐，需要大量人力并且容易产生错误。用浮点数学设计的算法表示理想的算法行为，经常必须转换为定点数学，才能用于更加经济的、只支持整数的大规模生产的硬件。转换后，位精确的定点仿真使您在将该设计嵌入到硬件之前就能够研究定点数据类型的行为。
本文使用具有容错能力的燃料系统模型作为示例，描述了将浮点模型定点化并生成产品级代码的工具和工作流程。涵盖的主题包括：
* 准备模型和数据
* 分析、改进以及优化定点定标
* 生成优化代码
此处描述的方法采用 Simulink Fixed Point 中的两种工具：Fixed-Point Advisor 和 Fixed-Point Tool。
准备模型和数据进行转换
容错燃料系统模型包含三个主要组件： ECU 控制器、发动机气动力学设备以及几个 传感器 。在本文中，我们着重讲述 ECU 控制器。
Fixed-Point Advisor 是一个交互式工具，旨在加速模型准备过程
图1： 通过 Fixed-Point Advisor 准备模型。
使用 Fixed-Point Advisor，我们可完成下列步骤（在下面会详细讨论）：
* 替换不支持的模块。
* 设置信号记录并创建初始参考数据。
* 指定目标硬件特性。
* 准备数据类型和定标。
* 执行初始数据类型和定标。
* 检查模型对于产品级代码部署的适宜性。
替换不支持的模块
Fixed Point Advisor 会检查模型里是否有不支持定点数据类型的模块。连续的模块将被离散的模块替换。Simulink 模块支持的数据类型列表表明大多数模块支持定点数据类型。与成百个嵌入式 MATLAB 函数（包括嵌入式算法设计中通常使用的函数）一样，Stateflow 完全支持定点数据类型。
设置信号记录并创建初始参考数据
在仿真过程中，会记录诸如输入和输出信号等感兴趣的信号，以用于与浮点模型的等值比较以及代码生成。我们可以记录所有信号，或者从模型子系统层级中选择信号，包括未命名的信号。
指定目标硬件特性
Fixed Point Advisor 会提醒我们为字符型、整型、长字节和其他对特定 处理器 而言独特的属性指定正确的字长，以避免仿真或代码生成时产生错误结果。
准备数据类型和定标
在初始设计中，工程师通常使用继承数据类型传递，以加速原型设计并快速迭代几个设计。当项目接近产品化时，他们会调整并指定每个数据类型并定标，以优化定点结果。
Fixed-Point Advisor 通过自动执行下列步骤，可加速此工作流程：
* 去除输出数据类型的继承，以帮助避免数据类型传递冲突。
* 放宽可能导致数据类型传递错误的输入数据类型的设置或限制。
* 确定需要我们指定用于定点转换的设计最小值和最大值的模块。
执行初始数据类型和定标
依据我们的初始输入，Fixed-Point Advisor 可为输入模块、常数、参数以及具有中间数据类型的模块（例如求和模块）建议数据类型和初始定标。该工具使用设计或仿真浮点数据的最小值和最大值，建议初始定点数据定标。该工具可报告定标冲突并提出解决冲突的方法。然后，检查数值错误并分析记录的信号。
于是生成了初步定标的定点模型，以及比较浮点到定点模型结果的方案。
检查模型对于产品级代码部署的适宜性
我们使用 Fixed-Point Advisor 来运行最终检查，以确定该模型对于产品级代码部署的适宜性。包括：
* 指出可生成昂贵的饱和和舍入代码的模块。
* 指出有问题的定点操作，例如确保定点查找表有足够的空间，以最大化代码效率。
分析、改进以及优化定点定标
使用 Fixed-Point Tool 可在您的模型中互动地分析、改进以及优化定点定标。该工具首先确定溢出和/或饱和的定点值。然后，通过临时将所有信号转换为浮点精度并执行另一个仿真运行，找到定标的合适动态范围。合适的动态范围用于计算对于每个模块而言更合适的定点定标。然后，我们接受或拒绝每个信号的建议定标。我们还可配置该工具，以忽略所选的模块，使您能够对单独定标的模块使用自动定标。
图2：利用 Fixed-Point Tool 对容错燃料系统模型进行自动定标。
显示了用于容错燃料系统模型的工具及其建议的定标。注意，上述步骤可用于相同的模型，使您能够对于 浮点 设计和定点设计使用一个模型，并减少在设计迭代过程中维护独立模型的需求。
在整个过程中，比较图提供快速且简单的方法，分析和对比定点设计和浮点设计的行为
图3：比较当前定点结果与参考浮点结果，以及这些结果之间的差别。
生成优化代码
我们可使用 Real-Time Workshop Embedded Coder 生成针对不同目标的代码。如果我们选择默认 ANSI/ISO C 代码选项，可在具有指定字长的任何目标上部署可移植代码。我们还通过使用目标函数库来利用 处理器 优化的代码，以将生成的数学函数、数学运算符以及内存分配函数（例如 mEMCpy）自动替换为特定于目标的形式。图 4：定点 ANSI C 代码与为 Infineon TrICore 处理器优化的使用目标函数库定点代码的比较。 比较具有饱和逻辑的 32 位整数定点相加的 ANSI C 代码与 Infineon TriCore 优化代码。
图4：定点 ANSI C 代码与为 Infineon TriCore 处理器优化的使用目标函数库定点代码的比较。
位精确的定点仿真可帮助您在 Simulink 环境内对设计建模。Simulink Fixed Point 提供的工具可让您自动化定点转换工作流程的耗时部分，并研究设计以进一步改进定点性能。Real-Time Workshop Embedded Coder 对产品级代码部署提供一种自动化途径。
