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。
; `  @' x3 b8 H- a7 f  ^, G

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。
/ l; W) W6 j3 K+ q7 z) k0 e8 ?" U# Y

主要是在cortex-R和Cortex-M内核支持。
/ c4 ^: k+ F# p, ]* A; X5 ~1 J) a- d

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。
# S& Z; Q" r( b. y
02 IAR中DSP Libary的使用

! G, X. q" z2 W; V2 u2 a6 h
ArmCortex-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 M+ Y: v1 C: ^8 M$ x' a
5 b: ?) S- H7 N1 d9 Q9 F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。

. ]7 ?) B" U% E0 v# N5 ~
; [( A+ L) @6 v1 f( ZConfiguringthe CMSIS-DSP library


配置CMSIS-DSP库
. H. j) T. q7 b3 D# n; [! T  g

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. 
   
2. //#define DSP_Lib
   
3. 
   + I1 t, u! G) S1 c+ z
4. #ifdef DSP_Lib
   & I' g8 Z& b% Y2 Z6 j! A) e3 z
5. #include <arm_math.h>
   & m9 i  [, p! A& q+ I
6. #endif
   
7. 
   * b( H0 U/ P& R( I# U& ?; v
8. #include <math.h>
   
9. #include <stdio.h>
   
10. int main()
    
11. {
    
12. #ifdef DSP_Lib
    " l! G/ ~  G/ q- L2 y7 d
13.   float32_t f_input_cmsis_dsp = 2;
    
14.   float32_t f_result_cmsis_dsp;
    
15. #endif
    ( f- P! L; p) `
16.   
    3 H9 Z7 X5 j2 O( A$ b/ j& \6 L
17.   float f_input = 2;
    
18.   float f_result;
    : z( b% `; s$ {- k& D  H9 q
19.   
    
20. 
    
21. #ifdef DSP_Lib
    & @! A0 w. f' {
22.   /* Using CMSIS-DSP library */
    
23.   arm_sqrt_f32(f_input_cmsis_dsp,&f_result_cmsis_dsp);
    / W: B( B) H% q
24.   printf("f1: %f\n",f_result_cmsis_dsp);
    1 ]* ~( M( ?3 s0 I
25. #endif
    % I7 ?4 R4 c2 @8 q' @, ~/ w
26.   
    6 g* [3 Z" J+ n0 W2 e
27.   /* Standard math function */
    $ K* B7 j1 ?0 L# ]  R! U! Q
28.   f_result = sqrt(f_input);
    ) q5 @0 s8 _- [' G7 z
29.   printf("f2: %f\n",f_result);
    
30.   
    7 w9 V  P( V/ F8 l9 K
31.   return 0;
    6 m, X! [7 r) T" p( F
32. }

复制代码

结果如下
# R6 ^9 E- L1 q# {3 M4 `

1. f1: 1.414214
   
2. f2: 1.414214

复制代码

接下来，让我们来看看性能。
# A+ X1 b% y$ y) Q
1 ?# L( R. F' \0 z$ F( }! C2 m
4 u8 u+ a. \, GIAREmbedded 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：
  C& |. N" |+ K; w: d

在这种情况下，CMSIS-DSPsqrt功能比标准数学函数快10倍以上。
& F. n. A! ^/ F" l4 H& s

1. arm_sqrt_f32 :    52 cycles
   : |2 p* H1 g" M* _* N  ]
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 M" Y. @$ {8 r; V; l0 r' p