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最近的工作涉及到Matlab 和C,对比发现,在数字处理方面存在一些不同,Golden 比较时问题多多啊 + N+ K! z8 `2 ~9 k; P& r W1 j
| | C | Matlab | | ceil | 向正无穷 | 向正无穷 | | fix | 向0 | 无 | | round | 向最近整数 | 无 | | floor | 向负无穷 | 向负无穷 | | 四舍五入 | floor(A+0.5) | floor(A+0.5) | | 整数除法 | truncate直接丢,向0方向取整 | double型 | | int转换 | truncate直接丢,向0方向取整 | int8/16等,向最近整数,round | | | | | 9 K* k S" @$ q# X! X; V+ _7 v2 m- B
, y' |6 @' m/ a
floor(0.5+0.5)=1 floor(-0.5+0.5)=0 Matlab: round(0.5)=1 round(-0.5)=-1 int8(0.5) = 1 int8(-0.5)=-1 C: int(2.9) = 2 int(-2.9) = -2 float d=5.0/2.0 = 2.5
; U. c" \# G) m9 I$ y [# z% Kfloat e=5/2=2.0
. s* q! v5 X- O* j8 e z$ x( [float f=(float)5/2=2.5 . W" ?7 t- l( Q: c, c
关于除法: 整数相除和浮点数相除有所不同。5 f6 z) q. y: L
浮点数相除得到浮点数,整数相除得到整数,混合除得到浮点数。C 语言规定,整数相除产生的小数部分一律被抛弃,这就是所谓的截断(truncation)。9 q% P3 H* f( e, h$ G! r
C99 之前,正整数和负整数相除,如果产生小数部分,则相除的结果是不确定的。
( G. w5 t, R6 }$ c& F" j X( O例如:7/-4 的结果可能是 -2,也可能是 -1。C99 规定,正整数和负整数相除,产生的小数部分一律被抛弃。- m l7 _' i- `( {" H$ i! m
运算符的优先级来算的.优先级float-> double <-long <-unsigned <-int <-char,short. c整数除整数,即使赋给float,也要先取整,取整方式是直接将小数部分丢掉,这个做法的结果就是向0方向取整,也相当于先用绝对值做除法,丢掉余数,加上符号。 $ J9 F% f( v( ^3 d; ~; l6 z' R0 N) `
关于移位操作: C语言移位直接移动bit位 / W! O9 {+ w! D
Matlab bitshift 先做除法,再truncate,即直接把小数部分丢掉,和C语言的整数除法操作相同 关于 模操作 Matlab 模的结果都是正值,[0,N-1], C的结果[-N+1,N-1] C语言 -1%4 = -1 -5%4 = -1 Matlab -1%4 = 3 -5%4 = 3
$ `, z$ T! X( W: ~1 E- M$ l6 A. \存储本身就会损失精度: float a=2.1 其实存储的只是2.0999999, a*100/10 = 20, - @, e3 ^% g, `$ M3 o5 q
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