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。
/ H( N7 V; F* n4 H
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。

2 e' x4 }' q2 ?- {7 D如下面ARM官方描述的，ARM处理器是支持DSP的。
9 G, ]* W, e) [! [( A) Y: z9 ?* q


1 v' t  E* E& G* [1 [5 M! ~主要是在cortex-R和Cortex-M内核支持。
# J+ I  c2 l) F- S% T9 h2 b+ H


! e' G7 s& u6 y7 @* Q$ bArm 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 J9 y1 k5 n6 ]* {! Q2 a


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。
: X; X" \6 Y$ O$ @9 E
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 A1 n* \, g; i% ?
Configuringthe CMSIS-DSP library
3 _& p/ G% h' A% w* E  E$ j
; T2 d) J$ Q, }1 F1 t1 j配置CMSIS-DSP库

% t6 N; `) U# w4 z: i9 @
; P. i" W5 t- a; \' ]' k
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：

( c' @* ~( O5 L7 H

1. //#define DSP_Lib
   ) J* g# t5 |  E7 J# a
2. 
   
3. #ifdef DSP_Lib
     @. i6 C+ B" l: ?
4. #include <arm_math.h>
   
5. #endif
   
6. 
   , r/ w0 A$ H7 M$ f8 R
7. #include <math.h>
   
8. #include <stdio.h>
   5 |- g  K2 K& L3 M8 v- g
9. int main()
   
10. {
    % D$ d6 p! d# L: T; Q. J: k
11. #ifdef DSP_Lib
    / R" Q# w8 O# U3 _9 G# J8 q
12.   float32_t f_input_cmsis_dsp = 2;
    - @- F. C% `; w5 ?" a
13.   float32_t f_result_cmsis_dsp;
    
14. #endif
    6 R9 |& b+ _  C' I+ t
15. 
    
16.   float f_input = 2;
    
17.   float f_result;
    
18. 
    / u1 C' J# [5 P9 Q7 b' f& S* k
19. 
    0 C. l$ Q8 @' \. z
20. #ifdef DSP_Lib
    ! z$ i% l% m9 e0 f
21.   /* Using CMSIS-DSP library */
    
22.   arm_sqrt_f32(f_input_cmsis_dsp,&f_result_cmsis_dsp);
    
23.   printf("f1: %f\n",f_result_cmsis_dsp);
    
24. #endif
    
25. 
    
26.   /* Standard math function */
    
27.   f_result = sqrt(f_input);
    % p* i. n5 a# v$ l
28.   printf("f2: %f\n",f_result);
    
29. 
    1 h2 t# L9 V; s& O3 V# I" i
30.   return 0;
    
31. }

复制代码

结果如下
" r- ~6 F+ n0 v  E& R: h  g/ [

1. 
   % y" x, n; l1 o
2. f1: 1.414214
   
3. f2: 1.414214

复制代码

接下来，让我们来看看性能。
$ q" r5 `* |' E0 e& v0 R
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。
5 X  F5 {. E# g6 h/ C2 P
' B6 Y6 z+ b( j" }1 v
! K' \6 ]. r' o+ V% ]& B3 K! n! [
% E5 C8 p  K. z# D. K设置断点并记下sqrt函数的CCSTEP值：
, _* y) ^) x' \
  L# i8 \& U( ]3 k& M2 r
( N' z8 S9 o& D! h+ J# t
在这种情况下，CMSIS-DSPsqrt功能比标准数学函数快10倍以上。

2 ?( W7 w' k% c1 Y1 q

1. arm_sqrt_f32 :    52 cycles
   : B: H. B# J$ n7 h2 Y. \$ @: x# g
2. sqrt :            752 cycles

复制代码

/ n7 `6 ?- r- p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。
- x: X, n& }" Y% R+ a$ S. X
8 _# q6 E2 X3 b+ w0 }
! I' u, h6 s/ I; k6 ~