实验平台

硬件：银杏科技GT7000双核心开发板-ARM-STM32H743XIH6，银杏科技iToolXE仿真器
软件：最新版本STM32CubeH7固件库，STM32CubeMX v6.10.0，开发板环境MDK v5.35，串口工具putty
网盘资料包：链接: https://pan.baidu.com/s/1Y3nwaY4SMxfoUsdqPm2R3w?pwd=inba 提取码: inba

DSP

  STMH32H7采用Cortex-M7内核，相比Cortex-M3系列除了内置硬件FPU单元，在数字信号处理方面还增加了DSP指令集，支持诸如单周期乘加指令（MAC），优化的单指令多数据指令（SIMD），饱和算数等多种数字信号处理指令集。相比Cortex-M3，Cortex-M4在数字信号处理能力方面得到了大大的提升。Cortex-M7执行所有的DSP指令集都可以在单周期内完成，而Cortex-M3需要多个指令和多个周期才能完成同样的功能。

DSP库使用

获取DSP库
  在前面CubeMX新建HAL库MDK工程章节我们生成了STM32H7工程文件，在其目录/Template/Dirvers/CMSIS/DSP/Lib/ARM下包含ST提供的标准库—DSP库

DSP库介绍
ST提供了.lib格式的文件，方便使用这些库。这些.lib文件就是由Source文件夹下的源码编译生成的，如果想看某个函数的源码，可以在Source文件夹下面查找。

DSP库编程环境搭建

1. 首先添加库文件。在工程目录下新建DSP_LIB文件夹用于存放库文件。然后把arm_cortexM7lfdp_math.lib和相关头文件(Template\Drivers\CMSIS\DSP\Include)拷贝到DSP_LIB文件夹中。

2. 然后打开工程，新建DSP_LIB分组，并将arm_cortexM7lfdp_math.lib添加到工程里面。
3. 添加好文件之后，需要添加头文件包含路径，将第一步拷贝的Include文件夹和DSP_LIB文件夹，加入头文件包含路径。打开工程属性设置面板，然后点击”C/C++“选项卡，点击对号处，弹出include path设置面板。添加”…\DSP_LIB“和“…\DSP_LIB\Include“两个路径。
   
   

DSP指令

  接下来我们来看看Cortex-M7的两个DSP指令：MAC指令（32位乘法累加）和SIMD指令。
  32位乘法累加（MAC）单元包括新的指令集，能够在单周期内完成一个32×32+64→64的操作或两个16×16的操作，其计算能力，如下表所示：

  Cortex-M7支持SIMD指令集，这在Cortex-M3/M0系列是不可用的。上述表中的指令，有的属于SIMD指令。与硬件乘法器一起工作（MAC），使所有这些指令都能在单个周期内执行。受益于SIMD指令的支持，Cortex-M4处理器能在单周期内完成高达32×32+64→64的运算，为其他任务释放处理器的带宽，而不是被乘法和加法消耗运算资源。
  比如一个比较复杂的运算：两个16×16乘法加上一个32位加法，如图所示：

STM32CubeMX生成工程

我们参考前面章节STM32H743-结合CubeMX新建HAL库MDK工程，打开CubeMX软件，重复步骤不再展示。

实验代码

1. 主函数

int main(void)
{
    int i,j;
    int res;
    int time[2];
    static int error_flag = 0;
    MPU_Config();
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    MX_GPIO_Init();
    MX_USART6_UART_Init();
    
    uart6.initialize(115200);
    uart6.printf("\x0c");                                       //清屏
    uart6.printf("\033[1;32;40m");                              //设置终端字体为绿色  
    uart6.printf("Hello, I am GT7000!\r\n\r\n");
    uart6.printf("DSP BasicMath TEST......\r\n\r\n");   
    
    //通过两个嵌套的for循环对testInput_f32数组中的元素进行遍历
    uwTick = 0;
    for(j = 0;j < 10000;j++)
    {
        for(i = 0;i < MAX_BLOCKSIZE;i ++)
        {
            res = SinCos_Test(testInput_f32[i],0);
//调用SinCos_Test函数对当前元素进行处理
            if(res != 0)error_flag ++;
        }
    }
    time[0] = HAL_GetTick();//调用HAL_GetTick函数获取当前的系统时间（未使用DSP）
    
    //循环思路与上同理
    uwTick = 0;
    for(j = 0;j < 10000;j++)
    {
        for(i = 0;i < MAX_BLOCKSIZE;i ++)
        {
            res = SinCos_Test(testInput_f32[i],1);//调用SinCos_Test函数时，传入的第二个参数为1，表示使用DSP数学库进行处理
            if(res != 0)error_flag ++;
        }
    }
    time[1] = HAL_GetTick();//调用HAL_GetTick函数获取当前的系统时间（使用DSP） 
    
    //如果error_flag为0，表示没有错误发生，将使用UART输出两个运行时间
    //如果error_flag不为0，表示出现了错误，使用UART输出错误信息
    if(error_flag == 0)
    {
        uart6.printf("The test is successful, and the following is the operation time comparison!\r\n\r\n");
        uart6.printf("*NO DSP MATHLIB runtime:%dms  *USE DSP MATHLIB runtime:%dms\r",time[0], time[1]);
    }
    else
    {
        uart6.printf("Error\r");            
    }
    while (1)
    {

    }

2. SinCos_Test函数

//比较不使用DSP数学库和使用DSP数学库计算正弦和余弦函数的结果，并判断它们与理论值的差异是否在可接受的范围内。
int SinCos_Test(float testInput,unsigned char mode)
{
    float Sinx,Cosx;
    float Result;
    
    switch (mode){
        case 0://不使用DSP MATH库
            Sinx = sinf(testInput);
            Cosx = cosf(testInput);
            Result = Sinx*Sinx + Cosx*Cosx;
            Result = fabsf(Result-1.0f);//计算差值
            if(Result > DELTA)return -1;
            break;
        case 1://使用DSP MATH库
            Sinx = arm_sin_f32(testInput);
            Cosx = arm_cos_f32(testInput);
            Result = Sinx*Sinx + Cosx*Cosx;
            Result = fabsf(Result-1.0f);//计算差值
            if(Result > DELTA)return -1;        
            break;
        
        default://如果mode不等于0或1，则函数直接结束
            break;
    }
    return 0;
}

实验现象

  本实验进行进行DSP浮点运算测试，分别测试出不使用DSP MATH和使用DSP MATH的运算时间，进行对比。测试在终端上显示不使用DSP MATH和使用DSP MATH的运算时间；测试失败在终端上显示“Error”。