TI公司的C28x+FPU架构以其高速的数据处理能力和简单易用的编程方法，必将成为后续高性能电机控制的发展趋势之一。上次讲了TI公司常用浮点单元函数库fastRTS的一些内容，一些常用的函数，如正余弦、正切、反正切、平方根等都可以供我们直接调用，不用费时去自己编写、优化了。同时，TI还提供了可供我们直接调用的、已经高度优化的傅立叶变换、反变换函数，包括RFFT_f32、RFFT_f32u、RFFT_f32_mag、RFFT_f32s_mag、RFFT_f32_phase以及RFFT_f32_sincostable。其具体的使用方法描述如下：
在TI网站下载《C28x Floating Point Unit Library》并安装。切换到:\data\tidcs\c28\C28x_FPU_fastRTS\V100\doc文件夹，其结构与传统库的路径形式相同，仍然有doc、include、lib、source几个文件夹。在doc下有各函数的说明
在ccs的build选项中打开“-g -o3 -d"_DEBUG" -d"LARGE_MODEL" -ml -v28 --float_support=fpu32”
如果使用浮点格式，则引用FPU.h 这个头文件，其中包含的数据类型有：
#ifndefDSP28_DATA_TYPES
#defineDSP28_DATA_TYPES
typedefint int16;
typedeflong int32;typedeflong long int64;typedefunsignedint Uint16;typedefunsignedlong Uint32; typedefunsignedlonglongUint64;typedef float float32;typedeflong double float64;
#endif
如果使用定点格式，则引用IQmath格式
然后就可以调用了。以单精度浮点的快速傅里叶变换FFT为例，其具体调用方法为：
首先声明函数，即voidRFFT_f32(RFFT_F32_STRUCT*)
其结构体内部的定义为：
typedefstruct{
float32 *InBuf;float32 *OutBuf; float32 *CosSinBuf; float32 *MagBuf;float32 *PhaseBuf;Uint16 FFTSize; Uint16 FFTStages;
}RFFT_F32_STRUCT;
实际的调用为：
#includeFPU.h
#defineFFT_SIZE 128 /*32,64,128,256,etc */
#defineFFT_STAGES 7 /*log2(FFT_SIZE) */
/*AligntheINBUFsectionto2*FFT_SIZEinthelinkerfile */
#pragmaDATA_SECTION(Inbuf,"INBUF");
float32InBuffer[FFT_SIZE];
float32OutBuffer[FFT_SIZE];float32 TwiddleBuffer[FFT_SIZE];RFFT_F32_STRUCT fft;
main()
{
fft.InBuf=InBuffer; /*Inputdatabuffer */ fft.OutBuf =OutBuffer; /*FFToutputbuffer */ fft.CosSinBuf=TwiddleBuffer;/*Twiddlefactorbuffer*/ fft.FFTSize=FFT_SIZE; /*FFTlength */ fft.FFTStages=FFT_STAGES; /*FFTStages */
…………………
RFFT_f32_sincostable(&fft)/*Initializetwiddlebuffer*/
RFFT_f32(&fft); /*Calculateoutput */
}
最终的性能测试为：
FFTSize
C-CallableASM
32
608cycles
64
1278cycles
128
2784cycles
256
6170cycles
512
13672cycles
上面的性能指标中，所有的缓存区与堆栈都是放在DSP的片内RAM中的（零等待）。曾经为了节省片内资源，放在片外扩展的RAM中做过测试，发现结果总是不对。后来才发现每次调用片外RAM的数据都需要几十个ns，几千次读写下来这个总延时已经远远超过了中断周期，自然不能正常执行了。现在想想，像28335这样的高性能大容量芯片，其片内存储再多放几个fft的缓冲区也没有关系啊。
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