01 DSP简介
$ |' n& ]' L  D0 X3 A' u提到DSP，作为电子专业的学生，大部分第一时间想到的是DSP芯片，DSP芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，广泛采用流水线操作，提供特殊的DSP指令，可以用来快速的实现各种数字信号处理算法。

: }7 \+ G9 ^5 X2 |8 x* ~: \
实际上，DSP的全称是数字信号处理（DigitalSignalProcessing，简称DSP）。在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛DSP技术图解的应用。


" V, n0 p" g- e# O% }" x( Y# N如下面ARM官方描述的，ARM处理器是支持DSP的。
# x7 I: d' ~/ Q& ~/ q" Q

主要是在cortex-R和Cortex-M内核支持。

Arm 的数字信号控制器Cortex-M4、Cortex-M7、Cortex-M33、Cortex-M35P和Cortex-M55处理器满足了对高性能通用代码处理以及数字信号处理应用的需求。
+ Z1 Y1 F* a( U' @

向Thumb 指令集添加DSP 扩展和可选浮点单元(FPU)，旨在提高数值算法的性能。此外，它们提供了直接在 Cortex-M处理器上执行信号处理操作的机会，同时保持Cortex-M程序员模型的易用性。

% q' ?5 q% F9 `' I7 K7 E. \6 T! k02 IAR中DSP Libary的使用


0 b# u9 |3 \0 \9 o2 `" iArmCortex-M3 /M4处理器提供信号处理指令，例如SIMD（单指令多数据）。特别是Cortex-M4专为DSP应用而设计，它支持高级SIMD，MAC（乘法和累加）指令。此外，Cortex-M4F器件具有FPU（浮点单元），用于处理浮点计算。
+ Z5 D* x% [" T9 K' P
# Z0 l; e; Y/ k1 i8 r6 |2 [
有几种方法可以使用这些指令，例如使用汇编程序例程或内部函数，但最实用的方法之一是使用ArmCortex微控制器软件接口标准（CMSIS）DSP库。CMSIS-DSP库专为Cortex-M处理器而设计，它为数字信号处理提供优化的功能，如矩阵函数，统计函数，高级数学函数等。


IAREmbedded Workbench forArm中提供了预构建的CMSIS-DSP库及其源代码，在本文中，我们将了解如何将CMSIS-DSP库与IAREmbedded Workbench for Arm一起使用以及如何改进性能。
, s5 l- G; M1 k, ?
3 r5 \& F9 T# P+ a
& G; r7 |& Q9 a- WConfiguringthe CMSIS-DSP library

+ m* _) p+ f- D7 z9 N) u
( k7 B% h. b) P5 }0 Z配置CMSIS-DSP库

让我们看看如何调用CMSIS-DSP功能及其性能。这里我们将使用sqrt（平方根）函数并与标准数学函数进行比较：
1 Q" y/ [/ w% \

1. 
   - [  s4 g3 H/ D) _' m: x3 ~
2. //#define DSP_Lib
   ! w, E( V1 v; \) g; G% g; K) C) Z
3. 
   
4. #ifdef DSP_Lib
   % }& {2 ]  X% n" b8 V
5. #include <arm_math.h>
   
6. #endif
   " W# g% y) S( v3 A) N
7. 
   
8. #include <math.h>
   " q; i2 w: i' h. \& w% W; L
9. #include <stdio.h>
   % o$ c2 \& D' \+ B# j
10. int main()
    ; p) m( v1 \: c
11. {
    
12. #ifdef DSP_Lib
    & Z9 |0 V, H8 \. h8 g
13.   float32_t f_input_cmsis_dsp = 2;
    
14.   float32_t f_result_cmsis_dsp;
      d8 Y) l; J' n3 ~; d9 ^  P8 \3 Z9 Z
15. #endif
    $ {7 [3 c4 Z6 o# J& u$ P2 w
16.   
    ) V: k. M$ |3 O' P) {& {) d
17.   float f_input = 2;
    
18.   float f_result;
    
19.   
    
20. 
    
21. #ifdef DSP_Lib
    
22.   /* Using CMSIS-DSP library */
    # \4 E# n* }( u8 F* U1 T/ P; E
23.   arm_sqrt_f32(f_input_cmsis_dsp,&f_result_cmsis_dsp);
    
24.   printf("f1: %f\n",f_result_cmsis_dsp);
    & \- ]1 u4 R- }2 o0 f! @! P
25. #endif
    . p+ e8 ?( B8 `8 p; e
26.   
    " K% M8 g# H  t" y+ r0 _
27.   /* Standard math function */
    - v7 W7 K& k3 B( f* w+ ^& h9 d
28.   f_result = sqrt(f_input);
    % U0 \; M3 s8 u2 `" o# W0 a
29.   printf("f2: %f\n",f_result);
    
30.   
    3 G" ~' ?7 L1 x9 a) W" H7 k/ G
31.   return 0;
    ! {; W9 n0 y, W% t2 Q
32. }

复制代码

结果如下

1. f1: 1.414214
   
2. f2: 1.414214

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接下来，让我们来看看性能。

+ _+ b/ V' I3 J8 g$ N
. y2 K8 _8 y( ?3 q. L; SIAREmbedded Workbench中的CYCLECOUNTER寄存器可用于检查正在运行的代码所消耗的周期数。在检查上次执行的C/ C ++源代码或汇编程序步骤期间的循环次数时，CCSTEP寄存器非常方便有用。

设置断点并记下sqrt函数的CCSTEP值：
5 H, w. V. C7 F9 P

在这种情况下，CMSIS-DSPsqrt功能比标准数学函数快10倍以上。

1. arm_sqrt_f32 :    52 cycles
   - l# ?3 R9 ~2 A: q% Q
2. sqrt :            752 cycles

复制代码

从这个简单的例子中，我们可以看到CMSIS-DSP非常易于使用，并且显着提高了性能。


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