1.1   初学者重要提示
" Q0 [* Q' }% J: \  关于学习方法问题，可以看附件章节A。
) j4 \9 h  ^5 x, a$ v  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。
6 r5 Q) A! D* w$ y5 P/ |1 ^  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
- |# k' B8 b: k3 J% O* d+ D1 J9 E1.2   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：
/ Z' ?( S8 N- T8 i
( u* D" J! h3 _4 y- a! g" Q3 i; x3 X

7 V1 X# H5 P6 c
! Q( Q1 e) t6 Z) o重点看如下两个设计单元：

  DSP
& @$ G/ k4 M$ T- S3 C% Z; VDSP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。

  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。

: ?3 s7 l4 g  q下面是Cortex-M3，M4和M7的指令集爆炸图：

. F7 K$ T3 c5 p9 M' y5 O/ B* b通过这个图，我们可以了解到以下几点：
  v9 @3 T8 v8 P: h
  M4和M7系列有相同的DSP指令集。
: U3 m8 |" X$ o: z3 l8 G$ s8 u3 v  M7相比M4系列要多一些浮点指令集。
2 S) Y+ }, X/ j/ r! v' x  _  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）。

, b. j: |: n3 n# D2 B& v
1 v9 S0 h( J* y! K. m不同M内核的DSP性能比较：
3 g9 Z: ]3 E& W2 C

$ ]& i8 p, `/ T% M) W3 e  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。
) B( @+ j% Z- Q- w6 n  Cortex-M0，M0+和M23性能最弱。

1.3   Cortex-M7内核的DSP和专业DSP的区别
M核的DSP处理单元与专业DSP的区别：

- B3 g1 d! e$ C

. `& Q$ S8 |$ O5 L* A1 H
1.4   ARM提供的CMSIS-DSP库
+ O) ~' a; m% }$ u3 ?! B4 W; R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:

  BasicMathFunctions
8 ^3 j  \' y& V2 |1 C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：
4 A1 T& s& H1 g3 U1 T, e

. A/ {# K2 Z. e. V( j4 d: ]5 i6 v  FastMathFunctions
主要提供SIN，COS以及平方根SQRT的运算。
! H! ^1 O1 E; T* D( {

5 |$ q8 B& p4 W- ]  ComplexMathFunctions
: }* l3 `+ t# h# x. `, f# ?复杂数学运算，主要是向量，求模等运算。下面是部分API截图：

$ W1 y4 }; B. Q2 E8 ^4 z
8 N: a9 [. `% t  FilteringFunctions
& c! n6 F$ N7 H主要是滤波函数，如IIR，FIR，LMS等，下面是部分API截图：
& E* C& B( y; s* g

) r' s( I! [9 E" t
7 M, {+ S6 }1 ~! w; u( I5 P2 k% d  MatrixFunctions
& t, }! D! m$ w$ j* ]5 V! J/ K* h主要是矩阵运算。

, `1 |0 Y+ f# i. o
6 b! t3 f4 k6 ]5 F5 c  TransformFunctions
* T3 l- y, Y. z) j* j, P  t1 y+ I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：
/ C8 j/ T$ D" b) r4 [2 I

6 K) }4 }  I) T
  ControllerFunctions
控制功能，主要是PID控制函数和正余弦函数。
( b8 l& E3 {' P1 X6 j
& y# N: S* l6 `/ M

  StatisticsFunctions
* g9 y; e! Q, u4 F8 I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。

/ R" f5 B; Q9 s& A& P" t  SupportFunctions
4 e5 m( `# p5 z5 x支持功能函数，如数据拷贝，Q格式和浮点格式相互转换。

) I/ \; l3 ~. C- g* Z

: J! [8 O2 r& c$ d2 ?
  _8 z. q- r0 a8 L7 u# l  CommonTables
5 Q4 H. a1 ^8 S9 aarm_common_tables.c 文件提供位翻转或相关参数表。
5 _' E) J  r$ {9 V# L2 Y& h0 z( k
' ?* i' r/ f# u* K) p& E- D9 o$ v

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。

% p) ~+ x+ W% g# t- K所以本次教程也会对IQmath做个介绍并配套一个例子。
5 E1 C. t% ]% d* g
1.6   ARM DSP软件替代模拟器件的优势
) n. J$ S9 C2 B我们日常生活中用到DSP的地方很多，以生活中的设备为例：

% b7 P5 S- W+ W* ^

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。
$ L4 D; f2 j* T- ?; b
1 i5 U( Y) A  K# c+ {  降低BOM成本
* p+ E: Z! U3 F4 H' D" f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。
% X% a. @6 p( D- @7 ^, W& `
  提高设计灵活性
3 [2 X9 ]- @) `0 z; ?% i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。
; R+ U: W" k; x# H
* o* x$ i% d! K3 M& b  减少产品尺寸
; }: K; W, N. ?6 v4 P) b. E$ M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。
+ k7 B4 l0 r( v4 A
7 q6 T+ }2 ?+ S$ e  缩短设计周期时间
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：

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。
# K, s# P3 Y, n* [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。
  p# t7 p  z- I9 f; ?" D  ?! _
) Z6 t' g) L4 e% d2 a  现场适应性
0 W2 E' l8 z9 N- B! X+ O: N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。
0 G  v& u- g7 b! a7 P  T, I0 j
: a6 q# k: S( L9 [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。
* K' P5 R+ T) ]( `
1.7   Matlab安装
$ p! c0 y3 p% B$ O) [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。
3 b" W" `  w8 Y3 Q9 ?* ^: O) D
1.8   总结
$ p! F+ M$ V- ^; j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。

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