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，它是关于用数字表示来近似真实世界的值，这对值的精度和范围造成了限制。量化在算法中引入了各种误差来源，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和计算出的数值行为之间的数值差异。

为了管理量化的影响，您需要选择正确的数据类型来表示真实世界的信号。您需要考虑用于编码信号的数据类型的精度、范围和比例，还需要考虑量化对您的算法的数值行为的非线性累积影响。当您拥有诸如反馈循环这样的结构时，这种累积效应会进一步加剧。

为什么量化问题

嵌入式硬件的设计转换过程需要考虑量化误差。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

在信号处理的应用中，量子化误差会产生噪声并使系统性能下降信噪比(信噪比)。信噪比的测量单位是分贝，通常用每增加一个比特降低x分贝来表示。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，例如数据类型和舍入模式。

控制系统中的量子化

在设计控制系统时，特别是为低功耗微控制器设计时，可以使用整数或定点算法来平衡实时性能要求和低功耗约束。在这样的设计中，您需要选择数据类型来适应来自输入传感器的信号的动态范围和精度，同时满足输出信号的精度要求，所有这些都不会因为量化而遇到数值差异。

在FPGA、ASIC和SoC开发中的量化

将设计从浮点数转换为定点可以通过降低FPGA资源利用率、降低功耗、满足延迟需求等来帮助最小化功耗和资源消耗。但是，这种转换会引入量化错误，因此在转换设计时必须适当地预算量化噪声。

深度学习中的量化

量化对于优化深度学习模型非常重要，因为它有助于在部署到嵌入式系统时加速推理。您可以使用8位整数进行混合精度推理，目前正在进行学术研究，探索4位和6位整数的量化。

量化的工作方式

量化误差是非线性操作的累积效应，如信号小数部分的舍入或信号动态范围的溢出。在转换嵌入式硬件设计时，您可以通过观察设计中的关键信号或变量，并对量化错误进行预算，从而使数值差异在可接受的范围内，从而将量化错误考虑在内。

用MATLAB和Simulink进行量化金宝app

使用MATLAB和Simulin金宝appk，你可以:

• 探索和分析量化误差传播
• 自动量化您的设计，以有限的精度
• 调试量子化导致的数值差异

探索和分析量化误差

您可以通过自动模型范围内的工具收集模拟数据和统计数据。此数据的MATLAB可视化使您能够探索和分析您的设计，以了解数据类型的选择如何影响底层信号。

自动量化您的设计

您可以通过选择特定的数据类型来量化您的设计，或者您可以迭代地探索不同的定点数据类型。使用有指导的工作流，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优的异构数据类型配置，以满足对系统数值行为的容忍约束。

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
• 使用定点工具迭代地转换Simul金宝appink模型
• 自动转换使用定点优化

调试量子化造成的数值差异

使用MATLAB，您可以识别、跟踪和调试由于量化而导致的数值问题的来源，如设计中的溢出、精度损失和范围或精度的浪费。