从表3.1可以看出，同样一个16位数，若小数点设定的位置不同，它所表示的数也就不同。例如：
16进制数2000H＝8192，用Q0表示
16进制数2000H＝0.25，用Q15表示
但对于DSP芯片来说，处理方法是完全相同的。
从表3.1还可以看出，不同的Q所表示的数不仅范围不同，而且精度也不相同。Q越大，数值范围越小，但精度越高；相反，Q越小，数值范围越大，但精度就越低。例如，Q0的数值范围是-32768到+32767，其精度为1，而Q15的数值范围为-1到0.9999695，精度为 1/32768 = 0.00003051。因此，对定点数而言，数值范围与精度是一对矛盾，一个变量要想能够表示比较大的数值范围，必须以牺牲精度为代价；而想提高精度，则数的表示范围就相应地减小。在实际的定点算法中，为了达到最佳的性能，必须充分考虑到这一点。
浮点数与定点数的转换关系可表示为：
浮点数(x)转换为定点数()：
定点数()转换为浮点数(x)：
例如，浮点数 x=0.5，定标 Q＝15，则定点数＝，式中表示下取整。反之，一个用 Q＝15 表示的定点数16384，其浮点数为16384×2-15
＝16384/32768=0.5。
Q表示        S表示        十进制数表示范围
Q15        S0.15        -1≤X≤0.9999695
Q14        S1.14        -2≤X≤1.9999390
Q13        S2.13        -4≤X≤3.9998779
Q12        S3.12        -8≤X≤7.9997559
Q11        S4.11        -16≤X≤15.9995117
Q10        S5.10        -32≤X≤31.9990234
Q9        S6.9        -64≤X≤63.9980469
Q8        S7.8        -128≤X≤127.9960938
Q7        S8.7        -256≤X≤255.9921875
Q6        S9.6        -512≤X≤511.9804375
Q5        S10.5        -1024≤X≤1023.96875
Q4        S11.4        -2048≤X≤2047.9375
Q3        S12.3        -4096≤X≤4095.875
Q2        S13.2        -8192≤X≤8191.75
Q1        S14.1        -16384≤X≤16383.5
Q0        S15.0        -32768≤X≤32767

这个关于定点运算的分享非常好的，我来参考。