1.1   初学者重要提示
  关于学习方法问题，可以看附件章节A。
% r) s4 L: I  F; K1 `  这几年单片机的性能越来越强劲，DSP芯片的中低端应用基本都可以用单片机来做。
  当前单片机AI也是有一定前景的，ARM一直在大力推进，很多软件厂商和研究机构也在不断的努力。通过此贴可以了解下:单片机AI的春天真的来了，ARM最新DSP库已经支持NEON
1.2   STM32H7的DSP功能介绍
STM32H7是采用的Cortex-M7内核，而DSP功能是内核自带的，下面我们通过M7内核框图来了解下：
  s# l7 b: O3 c

* M1 M; H  k" z7 y0 w3 z/ {
2 ~. ?4 c0 Y" [: F9 ~4 a8 @重点看如下两个设计单元：
  E$ J+ V* @; @/ ?; D  |
: _: S9 p2 F7 T- K! `; [; R, ]  DSP
" q* }  K5 r! |* O  Y, b* E' wDSP单元集成了一批专用的指令集（主要是SMID指令和快速MAC乘积累加指令），可以加速数字信号处理的执行速度。

. ?- G- w* t# l' V  FPU
Cortex-M7内核支持双精度浮点，可以大大加速浮点运算的处理速度。

  d# \; R2 J5 r8 i- A- x下面是Cortex-M3，M4和M7的指令集爆炸图：
- L. c; G* `( Y: {2 n& b
" ^% v$ G/ Q- p4 O: u4 K( e

7 e, j1 e$ ?* ]+ d
2 x2 K( p* ?' _, c通过这个图，我们可以了解到以下几点：
5 S2 S6 J* h1 A3 B! D
( T- t7 T9 A9 k+ _. S8 H- p& h  M4和M7系列有相同的DSP指令集。
1 u0 G6 z  C' g- Z( w6 p  M7相比M4系列要多一些浮点指令集。
  同时这里要注意一个小细节，浮点指令都是以字符V开头的。通过这点，我们可以方便的验证是否正确开启了FPU（MDK或者IAR调试状态查看浮点运算对应的反汇编是否有这种指令）。


不同M内核的DSP性能比较：

  Cortex-M7内核的DSP性能最强。
  Cortex-M3，M4和M33是中等性能，其中M3最弱。
  Cortex-M0，M0+和M23性能最弱。

/ J8 b0 b" O" D( w7 q8 Y0 s1.3   Cortex-M7内核的DSP和专业DSP的区别
5 T, B9 H9 y! [1 S& jM核的DSP处理单元与专业DSP的区别：

, g, Y4 z5 ^+ b% r( P0 h

- e+ h) N+ `  @7 F5 d! V
9 \5 k  }* p* m5 R- ]4 V( U' n+ |1.4   ARM提供的CMSIS-DSP库
+ S# w) m0 f% k为了方便用户实现DSP功能，ARM专门做了一个DSP库CMSIS-DSP，主要包含以下数字信号处理算法:
# [! E% Y4 X8 K0 c0 z7 g9 P- S& b
+ {+ [! s( |* D! U& S8 t  BasicMathFunctions
+ A  ]& H% n) ~$ Q6 @提供了基本的数据运算，如加减乘除等基本运算，以_f32结尾的函数是浮点运算，以_q8, _q15, _q31,结尾的函数是定点运算，下面是部分API截图：

& T2 \! o8 S. h) L
  FastMathFunctions
; o5 B/ z2 G# k$ M4 p主要提供SIN，COS以及平方根SQRT的运算。

  D% S. K3 I  B  N  ~0 A
: }& u# H& p- Q  ComplexMathFunctions
复杂数学运算，主要是向量，求模等运算。下面是部分API截图：

; g$ [2 \7 d, e  b! h, L
  FilteringFunctions
4 u; @5 T! A5 P1 d+ B* }主要是滤波函数，如IIR，FIR，LMS等，下面是部分API截图：
( ]6 n4 X5 ?/ p# {
/ \: ]( o- v8 s6 Y/ e- w

  I+ [. s, }. K* @5 B
. t8 g0 P8 t: p7 {6 r0 S% W  MatrixFunctions
主要是矩阵运算。

' `3 j' |4 ^/ I5 Y* u; V" R0 u, A% U

$ R9 i) d) Y9 x0 o+ v- n
  TransformFunctions
变换功能。 包括复数FFT（CFFT），复数FFT逆运算（CIFFT），实数FFT（RFFT），实数 FFT 逆运算，下面是部分API截图：
% `( f/ A0 g1 g2 }; a, {3 b

8 z, N* h& l; N: S6 ]2 Z- F  ControllerFunctions
0 i5 _, H- B% K; [" \0 y. `, E控制功能，主要是PID控制函数和正余弦函数。
) W+ a5 ?: q: z$ c5 W
+ u& p9 [3 X2 j/ V# b" D

& O5 ]4 J% Z6 L7 G$ V
- s2 z. y! }2 R: y% q' k4 c  StatisticsFunctions
统计功能函数，如求平均值，最大值，最小值，功率，RMS等，下面是部分API截图。
6 v8 ?" r. ]: t* [& O+ P# G2 s# v
, m) A& d/ i% V  V0 r

# k/ t/ \* V+ D- ]7 I
6 W/ o  u+ }- D  SupportFunctions
支持功能函数，如数据拷贝，Q格式和浮点格式相互转换。
% ?9 z3 W; p* `7 \+ E2 V" a' u

4 R' |7 i: O1 B. t
  CommonTables
arm_common_tables.c 文件提供位翻转或相关参数表。
. d, X: ~& t! s9 Q/ \( B8 v+ o

1.5   TI提供的32位定点DSP库IQmath
初次使用这个定点库，感觉在各种Q格式的互转、Q格式数值和浮点数的互转处理上更专业些，让人一目了然。

% F# `6 s- q; ^( Y8 ?6 H' B6 ?所以本次教程也会对IQmath做个介绍并配套一个例子。

1.6   ARM DSP软件替代模拟器件的优势
% h. A/ H& H, N9 N+ M( P3 U& s我们日常生活中用到DSP的地方很多，以生活中的设备为例：

9 C+ @; T# J: E) S& h2 p
通过ARM DSP软件替换模拟组件可以降低成本，PCB的面积和设计时间，同时提高灵活性和适应性。

7 M8 D* s* _& ~, `1 E  降低BOM成本
+ `5 \7 p6 P' g4 a$ o0 E将模拟电路转换为软件的最明显的好处是材料清单成本（BOM）减少。
6 I. \0 W7 M  g# F4 o! q6 d2 P8 U; @
  提高设计灵活性
/ `$ \2 u: `* ^: I6 I: L; Y使用模拟滤波器来不断调节电路以获得最佳性能时，这种情况并不少见。较小的电路板修改会导致新的电气特性突然改变寄生电容或电感，从而导致模拟电路达不到预期。将模拟电路转换为DSP算法不仅可以消除这种风险，还可以根据软件的需要进行调整，且更具灵活性。
- m( K6 e5 O2 `! {2 F5 u/ g
  减少产品尺寸
降低BOM成本具有额外的好处，也允许开发人员减少其产品的尺寸。

/ w' a7 [7 S0 D1 c6 y- V2 u% O4 p  缩短设计周期时间
. S) p+ B1 [* {0 Z+ n将模拟电路转换为软件有助于缩短设计周期。这有几个原因：
/ D- {! G5 G& G4 _, ^+ }2 ]
首先，有很多工具可供软件设计人员模拟和生成替换模拟电路所需的DSP算法。这通常比通过电路仿真和测试调整电路所需的时间快得多。
1 V9 r( y; j" I  i8 j  j其次，如果需要进行更改，可以在软件中进行更改，这可以在几分钟内完成，而不必重新调整电路板或进行硬件修改。

  现场适应性
在某些产品中，设计者很难预料用户在现场所遇到的各种情况。使用DSP算法，设计者甚至用户都可以进行实时调整，以适应现场条件，而无需进行大量硬件修改。

用数字信号处理算法替换模拟电路有很多好处。需要设计者在实际应用中权衡利益，选择最合适的方案。

1.7   Matlab安装
Matlab是学习DSP过程中非常重要的辅助工具，也是需要熟练掌握的，本教程的第2章到第5章进行了入门介绍。
( E3 k. @$ B8 \" e, R
1.8   总结
" [" g/ n- e8 W7 ?% `- x" t' l& e本期教程主要是做一些入门性的介绍，下期教程将开始实战。


9 D7 K6 l" v/ P% v
, Y2 b2 y, s3 P- w% x8 s