（1）小数的表达
参考：
https://www.cnblogs.com/woshitianma/archive/2013/05/19/3087258.html
x表示实际的数（*一个浮点数）， q表示它的Qn型定点小数（一个整数）。
q = (int) (x * 2^n)
x = (float)q/2^n
以Q12为例：
假设定点小数用16位二进制表达，最高位是符号位，那么有效位就是15位。小数点之后可以有0 - 15位。
我们把小数点之后有n位叫做Qn，例如小数点之后有12位叫做Q12格式的定点小数，而Q0就是我们所说的整数。
Q12的正数的最大值是 0 111 . 111111111111，第一个0是符号位，后面的数都是1
那么这个数表示的小数为0x7fff / 2^12 = 7.999755859375。
对于Qn格式的定点小数的表达的数值就它的整数值除以2^n。
那么把一个实际所要表达的值x转换Qn型的定点小数的时候，就是x*2^n了。
例如 0.2的Q12型定点小数为：0.2*2^12 = 819.2，由于这个数要用整数储存， 所以是819 即 0x0333。
因为舍弃了小数部分，所以0x0333不是精确的0.2，实际上它是819/2^12 =0.199951171875。
（2）xilinx FPGA实现定点数转小数
选用Floating-point IP核，这个IP核很强大，可以实现求解绝对值、加减乘除、定点浮点互转等。我们选择定点转浮点Fixed-to-float.
第二部设置输入信号的精度表达，我们的输入是16bit的有符号数，因此选择Custom，设置整形位宽为16，小数位宽为0
第三步设置需要的输出格式，再此我们选择单精度的浮点数，exponent width设置为8，小数部分设置为24
在此，有必要详细的说明一下单精度浮点数的表达方式：
标准的单精度浮点数，总位宽为32 bit，其中包含
1个符号位，表示正负
8个指数位，决定表示的最大值，
23个小数位，决定表示的精度，单精度数的尾数用23位存储，加上默认的小数点前的1位1，2^(23+1) = 16777216。因为 10^7 < 16777216 < 10^8，所以说单精度浮点数的有效位数是7位。
第四步，其他选项设置为默认即可
(3)仿真验证
设置输入的16bit数为有符号数，初始值为0
reg signed [15:0] s_axis_a_tdata = 0;
运行仿真后查看，右键设置s_axis_a_tdata显示为signed Decimal模式，可以看到从0逐渐递增
查看IP核的输出，设置m_axis_result_tdata为单精度浮点模式，我们可以看到IP核输出递增，数字正确，同时和输入相比延迟了7个时钟
