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        SAM4E單片機之旅――24、使用DSP庫求向量數量積

        作者: 時間:2018-07-31 來源:網絡 收藏

        DSP(Digital Signal Processing,數字信號處理)中會使用大量的數學運算。Cortex-M4中,配置了一些強大的部件,以提高DSP能力。同時CMSIS提供了一個DSP庫,提供了許多數學函數的高效實現。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/201807/384738.htm

        這次就先做一個簡單的嘗試,求兩個向量的數量積。

        一、 硬件

        MAC單元

        MAC(Multiply-ACcumulate,乘積累加),是DSP中常用的一種運算。Cortex-M4配置了一個32位的MAC單元,它能在1個周期里實現最高難度為32位乘32位再加64位的運算,或是兩個16位乘16位的運算。Cortex-M4支持的MAC指令如下,這些指令都能在1個周期內完成:

        SIMD

        SIMD(Single Instruction Multiple Data,單指令多數據),可以提高DSP時的計算效率。這在Cortex-M3中不可用的。使用Cortex-M4的SIMD指令,可以在一個周期內并行地完成4個8位數的加減,或是2個16位數的加減。

        FPU

        FPU是Cortex-M4增加的可選的部件(SAM4E配備了FPU)。其實現了單精度的浮點數運算,包括一些MAC運算:

        二、 使用CMSIS的DSP庫

        CMSIS中,提供了一個DSP庫。這里對DSP中常用的數學運算做了很高效的實現。而對于Cortex-M4,其實現也針對SIMD進行了優化。

        在CMSISInclude文件夾中,頭文件ARM_math.h 聲明了這些函數。而在CMSISLibGCC 中,有針對各平臺編譯好了的靜態庫文件。在CMSISDSP_LibSource 中,有DSP的實現源碼。

        而在使用arm_math.h 文件的過程中,需要根據目標平臺預定義宏ARM_MATH_CM4,ARM_MATH_CM3 或ARM_MATH_CM0 。而若需要使用FPU,則需要在設備頭文件(如sam4e16e.h)中將宏__FPU_PRESENT 的值定義為1。

        在AS6中,默認已經添加了DSP的支持。

        進入工程屬性的toolchain選項卡,可以在ARM/GNU C Complier的Directories中選擇編譯時搜索頭文件的路徑。AS6在建立工程時,就會一些需要的頭文件拷貝到工程目錄下,同時做好了路徑設置。比如AS6已經把arm_math.h 拷貝到下圖中方框指出的路徑了:

        在ARM/GNU Linker的Libraries選項中,可以選擇鏈接時使用的庫以及庫的路徑。同樣,AS6已經把靜態庫文件拷貝到了工程目錄下,且設置好了文件:

        在ARM/GNU C Complier的Symbols選項中,可以設置預定義的宏??梢栽谶@里聲明說明DSP的目標平臺的宏ARM_MATH_CM4:

        在設備頭文件件中聲明__FPU_PRESENT 的值。如果有FPU,則將該宏定義為1,否則定義為0。CMSIS已經做好了定義:

        //File: …srcASFsamutilscmsissam4eincludesam4e16e.h

        //Line: 266

        /** SAM4E16E does provide a FPU */

        #define __FPU_PRESENT 1

        另外,如果不使用AS6提供的startup文件,或者需要在自己的代碼中使用FPU的話,還需要做額外的設置。相關內容在FPU的示例中做了說明。

        三、 簡單示例

        DSP庫里有計算向量數量積的函數。DSP庫的函數支持多種類型的定點數,且對于配備了FPU的部件,也支持浮點數。所以只需要簡單地調用下所需函數即可:

        // 向量為(0.0, 1.1, 2.2, ..., 16.5)

        const int VEC_SIZE = 16;

        float32_t vec[VEC_SIZE];

        for (int i = 0; i VEC_SIZE; ++i)

        vec[i] = 1.1f * i;

        // 計算向量與自身的數量積

        float32_t result = 0;

        arm_dot_prod_f32(vec, vec, VEC_SIZE, result);

        // result == 1500.4

        查看arm_dot_prod_f32() 的實現,發現其已經為了效率進行了循環展開。而查看另外一些有關定點數的運算,可以發現其實現已經使用了SIMD等特殊指令;有些甚至針對內存訪問的延遲進行了優化。不難看出,這個庫的實現進行了細致優化的。

        另外,除了基本的數學函數,DSP庫也實現了快速數學函數(三角函數、開平方等)、實數相關、矩陣運算、統計、濾波、變換(FFT等)、馬達控制等功能。arm_math.h 中,已經對各個函數的功能、參數意義等做了詳細的說明。



        關鍵詞: 單片機

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