[APM32F0] Cortex-M0+单片机(APM32F030)如何实现更快的数**算

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 楼主| david-lau 发表于 2024-11-1 06:21 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 david-lau 于 2024-11-1 06:26 编辑

引言
在嵌入式系统开发中,特别是使用Cortex-M0+这样的小型MCU时,数**算性能往往成为系统性能的瓶颈。本文将以APM32F030为例,详细介绍几种实用的数**算优化技巧,帮助你提升系统性能。
1. 查表法优化三角函数
三角函数的计算通常需要大量的浮点运算,这对于没有硬件FPU的Cortex-M0+来说是很大的负担。通过查表法,我们可以显著提升计算速度。

  1. <div>const uint16_t sin_table[91] = {</div><div>    0, 174, 348, 523, 697, 871, 1045, 1218, 1391, 1564,</div><div>    // ... 省略中间值</div><div>    9998, 9999, 10000</div><div>};</div><div>
  2. </div><div>uint16_t fast_sin(uint16_t angle) {</div><div>    angle = angle % 360;  // 角度归一化</div><div>    </div><div>    if (angle > 180) {</div><div>        angle = 360 - angle;  // 利用对称性</div><div>    }</div><div>    if (angle > 90) {</div><div>        angle = 180 - angle;</div><div>    }</div><div>    </div><div>    return sin_table[angle];</div><div>}</div>



优化要点:
  • 使用整数放大1万倍存储,避免浮点运算
  • 利用三角函数的对称性减少表大小
  • 只需存储0-90度的值即可计算任意角度
2. 位运算优化
位运算是提升性能的利器,特别是在进行除法等耗时运算时。
  1. // 除以16的优化
  2. uint32_t fast_divide_by_16(uint32_t x) {
  3.     return x >> 4;  // 比 x / 16 更快
  4. }

  5. // 快速求绝对值
  6. int32_t fast_abs(int32_t x) {
  7.     int32_t mask = x >> 31;
  8.     return (x + mask) ^ mask;
  9. }
优化要点:
  • 用位移替代除以2的幂次的除法运算
  • 位运算实现绝对值避免分支判断
  • 注意数据类型的范围限制
3. 定点数运算
对于没有FPU的MCU,浮点运算是非常耗时的。使用定点数是一个很好的替代方案。
  1. typedef int32_t fixed_point_t;
  2. #define FIXED_POINT_SCALE 1000

  3. fixed_point_t fixed_multiply(fixed_point_t a, fixed_point_t b) {
  4.     int64_t result = (int64_t)a * b;
  5.     return (fixed_point_t)(result / FIXED_POINT_SCALE);
  6. }

优化要点:
  • 选择合适的放大倍数(SCALE)平衡精度和范围
  • 注意中间结果可能的溢出问题
  • 可以根据实际需求调整定点数的位数
4. 快速算法实现
对于一些特殊的数**算,我们可以使用专门的快速算法。
  1. // 快速平方根计算
  2. uint32_t fast_sqrt(uint32_t x) {
  3.     uint32_t result = 0;
  4.     uint32_t bit = 1 << 30;
  5.    
  6.     while (bit > x) {
  7.         bit >>= 2;
  8.     }
  9.    
  10.     while (bit != 0) {
  11.         if (x >= result + bit) {
  12.             x -= result + bit;
  13.             result = (result >> 1) + bit;
  14.         } else {
  15.             result >>= 1;
  16.         }
  17.         bit >>= 2;
  18.     }
  19.    
  20.     return result;
  21. }

  22. // 2的幂次方快速计算
  23. uint32_t fast_pow2(uint32_t x) {
  24.     return 1 << x;
  25. }

优化要点:
  • 避免使用循环和递归
  • 利用位运算提升性能
  • 针对特定场景选择合适的算法
5. 实际应用建议
在实际项目中应用这些优化技巧时,需要注意以下几点:
  • 性能与精度平衡
    • 根据实际需求选择合适的优化方案
    • 在关键点进行精度验证
  • 代码可维护性
    • 添加必要的注释说明优化原理
    • 可以通过宏定义切换优化前后的代码
    1. #ifdef USE_OPTIMIZATION
    2.     result = fast_sin(angle);
    3. #else
    4.     result = sin(angle);
    5. #endif

  • 内存使用
    • 查表**占用ROM空间
    • 评估优化方案对内存的影响
  • 测试验证
    • 进行全面的边界测试
    • 验证优化前后的性能提升

总结
在Cortex-M0+这样的资源受限平台上,合理的数**算优化可以显著提升系统性能。通过本文介绍的查表法、位运算、定点数运算等方法,我们可以在保证精度的前提下获得更好的性能。在实际应用中,建议根据具体场景选择合适的优化方案,并进行充分的测试验证。
参考资料
  • Cortex-M0+ 技术参考手册
  • APM32F030 数据手册
  • ARM 优化指南

我想看大海 发表于 2024-11-20 20:40 | 显示全部楼层
M0计算就是慢,没办法,只能想办法尽量快一点
菜鸟的第一步 发表于 2024-11-24 19:21 | 显示全部楼层
我只能知道用位移替代除以2的幂次的除法运算
lgm_sz 发表于 2025-7-28 13:40 | 显示全部楼层
这样确实快了不少!
雾里闲逛 发表于 2025-7-29 07:20 | 显示全部楼层
M0这个级别的MCU就不要拿来搞计算了。
做一个终端控制才是其典型应用场景。
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