01、DSP简介
" G  E* O: r3 |: l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。
: Q( }0 I5 I, p9 p# T: @
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。
; _: `1 }$ w2 o; F
- @' Y, r1 x2 ?# j& T
: a! ~/ T# {& }) L4 E+ b
主要是在cortex-R和Cortex-M内核支持。
+ L1 N* J( T0 S# z) T

" V& x" h5 v; R) \3 `% U
2 }' b) X6 C7 |3 |! }/ I) f0 K- V( GArm 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。
3 t; |' p  n1 y- I0 Z
( ^5 Z* v$ }4 V5 ~2 ]

/ `( Q" l. j1 F$ E4 {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
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。

0 Y  W( ?# I$ ]2 y( c, k6 a, a! ^/ 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。

Configuringthe CMSIS-DSP library
7 o; Z7 K! ]& ?- n# t
- r  k3 g& F  Y$ F* p) `配置CMSIS-DSP库



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：

3 S% R; m- j1 l+ H9 W: R; z

1. //#define DSP_Lib
   0 ?3 ?' t1 m& r5 J/ x! U
2. 
   ( l* A; C6 y" W+ H" g/ l
3. #ifdef DSP_Lib
   
4. #include <arm_math.h>
   
5. #endif
   6 B& S2 p: D/ }( F$ C. a4 S
6. 
   
7. #include <math.h>
   
8. #include <stdio.h>
   
9. int main()
   
10. {
    
11. #ifdef DSP_Lib
    ; ?1 F% c% L6 K" ~
12.   float32_t f_input_cmsis_dsp = 2;
    # \; p7 ^! w4 l" M. C4 g
13.   float32_t f_result_cmsis_dsp;
    4 _1 U9 ^/ P& {* E5 R
14. #endif
    * O' h0 E- d% x( W7 _
15. 
    % ?: m% w# l8 t# m
16.   float f_input = 2;
      W* s! ?' X* M+ x
17.   float f_result;
    
18. 
    
19. 
    
20. #ifdef DSP_Lib
    ) a, Z$ d' V, M7 s. _; q# H
21.   /* Using CMSIS-DSP library */
    4 r/ C1 C- O% W. G0 g% ^9 b6 a- U
22.   arm_sqrt_f32(f_input_cmsis_dsp,&f_result_cmsis_dsp);
    
23.   printf("f1: %f\n",f_result_cmsis_dsp);
    
24. #endif
    
25. 
    # I  A0 }9 }- t4 U( f) p
26.   /* Standard math function */
    0 H( m, |, f5 Y
27.   f_result = sqrt(f_input);
    9 \5 a9 g9 K3 L4 t" S
28.   printf("f2: %f\n",f_result);
    % K" q" }  W  i7 N7 b* Q1 s
29. 
    * v* z, C# P' n# W3 q
30.   return 0;
    5 P, T. Y# p4 ^, j
31. }

复制代码

3 ], X% a  [+ g) N% z
0 R, m# D( o2 y) z4 j+ I0 }2 U/ x( I结果如下

1. 
   $ ^% z, n1 s" e0 H$ I
2. f1: 1.414214
   3 ]$ Q% r- o5 s
3. f2: 1.414214

复制代码

# R4 i$ g6 k2 {' b" X接下来，让我们来看看性能。

$ ]; ?2 s4 p% H, P# m+ i# B& }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。
7 P0 m. @8 }# x. ~; |


. H9 B; S  ^  z  C2 l4 g+ _3 ~: c4 H设置断点并记下sqrt函数的CCSTEP值：


9 P! N( ?2 g% l7 t& ]# I0 U8 j
在这种情况下，CMSIS-DSPsqrt功能比标准数学函数快10倍以上。
8 `( @% P- _; w' d6 ]
9 N0 c* f, y& p) y0 Z6 A) \# n3 O" d

1. arm_sqrt_f32 :    52 cycles
   
2. sqrt :            752 cycles

复制代码

) @/ s/ m* ]  N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。