01 DSP简介
- V- L/ t; p8 R( U  T' h6 e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。


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。
0 o  u5 k4 T/ Z2 U3 b! Z) f( k" I
6 G/ t! }" O& G  j. {7 |6 }& |
如下面ARM官方描述的，ARM处理器是支持DSP的。
! [$ e" r8 ~* A! Q3 x0 l+ N

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。

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。

02 IAR中DSP Libary的使用


6 P- o: e" s# o  v$ g" uArmCortex-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。

9 l2 b" u( s5 S9 [6 M+ b  I% S
6 K0 U: `$ t8 ^/ M  K& H$ e9 q* w& D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。
& v/ ?/ l, U# e7 a2 \! h
4 L/ t6 E7 I3 R- V8 f. [  {5 b, H
% p: [; {7 |: {9 F  Z# P- qIAREmbedded 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。

6 G) x+ h1 e  n
+ H( Y, m1 _! c5 ~/ KConfiguringthe CMSIS-DSP library
1 e, c8 G  f: G3 x4 _

+ [7 e" i$ w: E: _配置CMSIS-DSP库
* w5 _3 a- N1 j  A0 B+ L, A; e

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. 
   : q9 W2 y5 h0 i, N8 z
2. //#define DSP_Lib
   / _0 P0 o0 R1 ?; i% X+ j! o( T
3. 
   
4. #ifdef DSP_Lib
   # T. F7 h6 E8 b2 f
5. #include <arm_math.h>
   
6. #endif
   6 J- ]$ Q4 v- f/ R
7. 
   0 \  u" ^. t% c
8. #include <math.h>
   ; o. k2 U3 y( q3 N: \
9. #include <stdio.h>
   1 r4 r; m- ?( u9 ~! `, x; v
10. int main()
    ) y) X. c& U: }9 R6 Q
11. {
    4 [  `( @& R, i# \. d
12. #ifdef DSP_Lib
    
13.   float32_t f_input_cmsis_dsp = 2;
    
14.   float32_t f_result_cmsis_dsp;
    
15. #endif
    4 a- ^+ Q; W& H
16.   
    
17.   float f_input = 2;
    3 H# `* g  t! i  |4 h" P) i  e) _
18.   float f_result;
    % Z  c+ j7 O3 M$ W# U# O
19.   
    
20. 
    
21. #ifdef DSP_Lib
    ( P5 n6 w7 f- G. [- j4 U; {
22.   /* Using CMSIS-DSP library */
    
23.   arm_sqrt_f32(f_input_cmsis_dsp,&f_result_cmsis_dsp);
    + W  X/ [$ j9 G& G. |2 W
24.   printf("f1: %f\n",f_result_cmsis_dsp);
    
25. #endif
    # o4 a/ ~4 G" ]# O# V# b: F
26.   
    ( t1 h9 V, X$ d# Y7 h) ^! G
27.   /* Standard math function */
    ) n* F  w8 ~- m' f. H$ X. N) W) @
28.   f_result = sqrt(f_input);
    
29.   printf("f2: %f\n",f_result);
    
30.   
    
31.   return 0;
    % ^; P! ^5 F, Y+ w: I0 J) Y4 U. x
32. }

复制代码

结果如下
1 C+ E/ b+ V/ {% K

1. f1: 1.414214
   5 G1 k3 y% h& `
2. f2: 1.414214

复制代码

接下来，让我们来看看性能。


IAREmbedded 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 z; m0 _& P) T* L# A: f) u, e

设置断点并记下sqrt函数的CCSTEP值：

在这种情况下，CMSIS-DSPsqrt功能比标准数学函数快10倍以上。
. U& T+ g  u2 M6 M/ ]! U

1. arm_sqrt_f32 :    52 cycles
   ; A% r1 Q9 X+ E8 F3 k+ f7 Z
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。
5 B  s9 C: H2 p; h

# C5 K0 A/ P6 }5 V6 G' U