大家有用过什么量化的方法推荐下

比如说，有100个有符号数，A[99:0]。
需要通过某种就算，把数据压缩到[-4,3]这个整数范围内，简单说就是同比例缩小。
我考虑了一种方法，就是先对这组数据取绝对值，再取其最大值，然后用这组数据分别处以这个最大值，最后乘以4。
存在问题是，当这组数据很大的时候，要取其最大值就必须考虑到大数据的存取和等待时间，
求大神指导，推荐好的量化方法。考虑数据处理的实时性。

这种比较算法可以在一个时钟周期内完成，不过时序可能比较差；也可以一个周期比较一个，但时间可能等不及，或者兼顾，一个周期内比较多个数据，总共在多少周期内完成。
根据你一次性来的数据量，和下一次数据来的间隔时间，在小于这次间隔时间的安全时间里比较完成并变化好数据，
另外数据比较也可以pipeline地完成，比如128个数据，分成8组，用逻辑同时并发处理每组16个数据比较得到总共8组最大值，第二个周期就可以直接比较这8个数据，两次就完成，而一次逻辑只比较16个数据，时序上也有保证。

   你这里指的比较算法是?我上面求最大值时，用的比较法，还是?
我考虑的那种方法，由于要求一组数中的最大值，还涉及浮点数除法，所以实现起来有问题。
请问，关于类似于这种对数据进行压缩还有没有其他比较好的方法。谢谢~

就是最简单的比较法，
for(int i=0;i<=15;i++)
if(max_value < data[i])
max_value <= data[i];