01 DSP简介
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。
# H2 ]& Q) D  _. f! b) g$ P2 ~

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。


如下面ARM官方描述的，ARM处理器是支持DSP的。

主要是在cortex-R和Cortex-M内核支持。
, C7 [: s5 o5 [' b& f+ R- i: m

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。

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。
6 J+ k8 D. W6 p6 d, ~
02 IAR中DSP Libary的使用


- B: \6 M& K! u# y. HArmCortex-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。
3 n5 A2 ~9 e& Z; j( ]& O: U

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。
. h7 e; t: t: E) W: P

' b) C6 G+ K+ m* z) C* y% `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。
) U# S( M" o( U8 v, U

Configuringthe CMSIS-DSP library


配置CMSIS-DSP库
7 T( I! F! l. K) M9 T$ ^9 [* o4 t  q

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：
- w0 ?5 u5 A6 d" {' O

1. 
   
2. //#define DSP_Lib
   
3. 
   + }3 R: @0 g0 e$ @: y& q' x  o; _
4. #ifdef DSP_Lib
   : ?2 P% J/ E: N5 u/ h
5. #include <arm_math.h>
   3 x$ _# U. B( v& V0 e
6. #endif
   3 {& M9 @! u8 k" Y
7. 
   
8. #include <math.h>
   ; M4 q8 \2 w2 R' x
9. #include <stdio.h>
   
10. int main()
    0 d4 m" |; X6 [  T% t9 C9 U7 U
11. {
    4 B5 `- L) J) D- k8 T. b  H
12. #ifdef DSP_Lib
    
13.   float32_t f_input_cmsis_dsp = 2;
    
14.   float32_t f_result_cmsis_dsp;
    
15. #endif
    
16.   
    8 x4 X1 [/ q. I" i
17.   float f_input = 2;
    ; b$ t) S9 v! j4 O7 T% r$ ^) y
18.   float f_result;
    # ~" Y' n1 |% O. j5 o2 O  A
19.   
    6 @$ |4 {* A$ r
20. 
    
21. #ifdef DSP_Lib
      A  z1 _" \5 W
22.   /* Using CMSIS-DSP library */
    
23.   arm_sqrt_f32(f_input_cmsis_dsp,&f_result_cmsis_dsp);
    
24.   printf("f1: %f\n",f_result_cmsis_dsp);
    
25. #endif
    + l* G  y* R& I$ n5 y# U, Q
26.   
    
27.   /* Standard math function */
    
28.   f_result = sqrt(f_input);
    
29.   printf("f2: %f\n",f_result);
    
30.   
    
31.   return 0;
    
32. }

复制代码

结果如下

1. f1: 1.414214
   & F2 Y& _; a' j6 v1 C- b* A" R% k
2. f2: 1.414214

复制代码

接下来，让我们来看看性能。


5 c4 ~5 g+ U. `% h9 }, L  h5 KIAREmbedded 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。
8 c+ c0 z0 t& p5 k

设置断点并记下sqrt函数的CCSTEP值：
3 q& j( [2 P' }+ L- X" M

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
   8 u8 ~) H9 t6 S6 w
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。
" n' E. ]* [8 u0 Y) z' ?

6 n- P$ S' A( B  X, c  B) R* F$ R