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【MM32F5270开发板试用】浮点数学运算初体验

网友: 文档中心 2022-10-25 11:04:48

本篇文章来自极术社区与灵动组织的MM32F5270开发板评测活动，更多开发板试用活动请关注极术社区网站。作者：Jearion

非常有幸参加本次灵动MM32F5270开发板的试用活动，感谢技术社区与厂家给予的宝贵机会。
本次测试着眼于对芯片的浮点及DSP运算的性能及应用评估。

1、开发板上手

利用开发板附带的USB Type-C线、PWLINK即可实现电源供给和基本的调试需要。

【MM32F5270开发板试用】浮点数学运算初体验

在安装MindMotion.MM32F5277E_DFP.0.0.6.pack遇到如下的报错，更新MDK版本后重新安装，问题得以解决。

【MM32F5270开发板试用】浮点数学运算初体验

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2、测试准备

与其它M系列芯片数学运算应用类似，应当找到相应的数学库，添加头文件，方可进行下一步操作。

【MM32F5270开发板试用】浮点数学运算初体验

如下图所示，新建了math文件夹，将数学库和头文件添加进去。

【MM32F5270开发板试用】浮点数学运算初体验

一般情况下，在进行其它型号M系列芯片数学运算开发时，还要添加必要的FPU和MATH宏，但这里却并不必要，实际测试下来，并没有什么影响。

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3、测试说明

测试工程是基于MindSDK的plus-f5270_uart_basic_mdk进行的。
首先添加了SysTick相关配置，以保证能够统计相应计算的ticks消耗。
void delay_1ms(uint32_t count)
{

delay =count;while (0U != delay){}

}

void delay_decrement(void)
{

if(0U != delay){    delay--;}

}

void SysTick_Init(void)
{

if(SysTick_Config(CLOCK_SYS_FREQ/1000U)){    while (1)    {    } }NVIC_SetPriority(SysTick_IRQn, 0x00U);

}

void SysTick_Handler(void)
{

delay_decrement();

}
对正弦余弦的运算进行了编码测试，取10次循环运算的效果进行比对。

void SinCosTest(){    int i;    int n = 10;    volatile uint32_t start;    float32_t res;    float32_t fix = PI / 3.0;    printf("test arm_cos_f32 tick:\r\n");    start = SysTick->VAL;    for (i = 0; i VAL;    for (i = 0; i VAL;    for (i = 0; i VAL;    for (i = 0; i < n; i++)    { res = sin(PI * i / n);    }    PrintCostTicks(start);    }

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另外对FFT运算，DFT运算，Park矩阵变换，滤波运算都进行了编码测试。

void TestAlgorithm(){    InitPark32Matrix();    InitAlgorithmData();    FFTCalcu();    DFTCalcu(testBuf,TEST_BUF_SIZE,TEST_BUF_SIZE/2,sComplexDFT);    arm_cmplx_mag_f32((float32_t *)&sComplexDFT,harmanicDFT,TEST_BUF_SIZE);    InitPark22Matrix(testRad);    Park32Conversion(testI,testIOut);    Park23Conversion(testIPQIn,testIOut);    LPFFilter(testBuf,testLPFOut,TEST_BUF_SIZE);}

//FFT

void FFTCalcu(void){    arm_cfft_instance_f32 s;    switch (TEST_BUF_SIZE)    {    case 64: s = arm_cfft_sR_f32_len64; break;    case 128: s = arm_cfft_sR_f32_len128; break;    case 256: s = arm_cfft_sR_f32_len256; break;    case 512: s = arm_cfft_sR_f32_len512; break;    case 1024: s = arm_cfft_sR_f32_len1024; break;    case 2048: s = arm_cfft_sR_f32_len4096; break;    default: s = arm_cfft_sR_f32_len256; break;    }    arm_cfft_f32(&s,(float32_t *)&sComplexFFT,0,1);    arm_cmplx_mag_f32((float32_t *)&sComplexFFT,harmanicFFT,TEST_BUF_SIZE / 2);}

//LPF滤波

void LPFFilter(float32_t *pSrc,float32_t *pDst,uint32_t blockSize){    uint32_t i;    //初始化滤波器    arm_biquad_cascade_df1_init_f32(&sLPFFilter,LPF_STAGE,coeffLPF,stateLPF);    //使用滤波器    arm_biquad_cascade_df1_f32(&sLPFFilter,pSrc,pDst,blockSize);    for (i = 0; i < blockSize; i++)    { *(pDst + i) *= scaleLPFCoeff;    }    }

其中，取一周波256点的数据做FFT运算，cost ticks: 33457。需要说明的是，这些测试采用的都是0级优化条件下进行的。
另外，芯片提供了CORDIC算法用于三角函数的计算，对此也做了相应的编码测试。
//采用CORDIC IP进行atan计算

uint32_t AtanCordic(uint32_t x,uint32_t y){    //写入CR寄存器    CORDIC->CR &= ~(CORDIC_CR_ENABLE_MASK | CORDIC_CR_START_MASK | CORDIC_CR_STARTMODE_MASK | CORDIC_CR_WORKMODE_MASK);     CORDIC->CR |= CORDIC_CR_ENABLE(1) | CORDIC_CR_START(0)     | CORDIC_CR_WORKMODE(0) | CORDIC_CR_STARTMODE(0);    //CORDIC->CR = (uint32_t)0x00000008;    //CORDIC_CR_ENABLE(1);    //DY值写入    CORDIC->DYR = (uint32_t)y;    //DZ写入    CORDIC->DZR = (uint32_t)0;    //查询状态,等待空闲    while(CORDIC->SR == 1);    //DX写入    CORDIC->DXR = (uint32_t)x;    while (CORDIC->SR == 1);    return CORDIC->RZR;}

//采用CORDIC计算sin,cos

void SinCosCordic(uint32_t x,uint32_t y,uint32_t z,uint32_t *reslutSin,uint32_t *resultCos){    CORDIC->CR = 0x0E;    CORDIC->DXR = x;    CORDIC->DYR = y;    CORDIC->DZR = z;    while(CORDIC->SR == 1);    CORDIC->CR = 0x0F;    while(CORDIC->SR == 1); *reslutSin = CORDIC->RYR;    *resultCos = CORDIC->RXR;}

4、测试结论

该款MM32F5270与市场上使用较广的TI 28335频率相同，但运算性能、片内资源和可扩展性上均有较大的竞争优势，是国产化替代的又一强有力产品，应用前景十分值得期待。

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