我正在做一个简单的信号处理项目，我在输入信号上应用 fft，在频率范围内找到一个峰值，围绕该峰值频率进行滤波，然后在生成的通带中绘制信号。我已经在 python 中完成了这项工作，现在我被要求在 C 中使用整数算法。
我正在寻找一些说明，说明为什么通常需要或需要整数算法。我可以假设性能和内存开销会大大提高，但是任何关于为什么细节的指导都会很棒。此外，哪些硬件应用程序实际上很重要？ Arduino，手机？
感谢任何提示或信息指针。
【问题讨论】：
在当今几乎所有的硬件应用程序中，设计一个纯整数算法都是可取的，主要是为了提高性能。 传统上，任何通用数字处理器都包含专用电路来执行整数运算。现在想象一下，如果您必须在纸上进行任何单个浮点数学运算（假设数字不是整数），您最终会使用某种技术将运算分解为多个整数运算。这是一个简单的例子：
1.1 * 2.0 =
(1 * 2) + (0.1 * 2) =
(1 * 2) + (1 * 2) * 0.1 =
(1 * 2) + (1 * 2) / 10
所以这里一个浮点乘法变成了 2 个整数乘法，一个除法和一个加法。您现在可以想象，任何编译器都会为您执行此转换，以便整数处理电路可以完成工作，并且每次完成此操作时 CPU 指令的总量都会增加很多。
现代处理器将具有专用的浮点电路，但即使如此，与整数处理电路相比，该电路也更加复杂，并且需要更多时间来完成指令。
【讨论】：
具有较少晶体管的处理器（例如在 Arduinos 中的 AVR 芯片中）没有浮点运算硬件，并且浮点运算的软件仿真速度要慢很多，而且能效也低得多。几十年前，当编写许多 DSP 教科书时，此类处理器更为普遍（即使对于机柜大小的小型计算机也是如此）。如今，旨在使用单个纽扣电池甚至更小的电池（助听器等）运行的小型 FPGA 和物联网处理器可能仍然存在这种有源晶体管数量限制。
【讨论】：
我正在考虑进行整数 FFT，因为我必须将我的 RTL2832 加密狗的输出从 8 位无符号数提升为浮点数，这样我才能进行 FFT。看起来有点傻，每秒采样 200 万次。
但除此之外，我认为浮点处理器更像计算器而不是计算机。他们可能在内部使用 BCD 而不是二进制，它们使用以 10 为底的数字（就像我们一样）而不是以 2 或 16 为底。
【讨论】：