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大家好，我有一个在PIC32MX系列中运行的姿态计算算法，声明的矢量和矩阵的格式是双重的，并且来自该算法的操作是矩阵运算，如乘积、加法、矩阵指数……一切都很好，但是太慢了（我想在一半的时间里执行它）。因此，在尝试PIC32MZ（有点贵的启动器套件加上用于启动器套件扩展板的适配器板）之前，我想优化代码，其中许多操作可以在DSP单元中进行，并且我查看了微芯片DSP和浮点库，但是DSP功能ons被声明为int32_t或int16_t格式……问题是，我不知道如何使用这些库，以便更有效率或加速算法，而所有内容都采用双格式……也许唯一的解决办法是跳转到有一个FPU单元的PIC32 MZ……不是吗？提前感谢
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13个回答
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我想这就是主要问题，最终的结果是在这个范围[-180.0，+180.0]内只有一个小数位数的欧拉度。关键是要得到这个结果，有很多运算，而且数目很小，而且最后的结果必须尽可能精确，而且不确定性很小。因此，我不知道如何才能将正确的格式设置得足够精确，并且不使用火箭筒来杀死苍蝇……对于整数情况（修复）d点），我想你的建议是把所有的数字乘以尽可能大的数字，在任何情况下不超过2_，不是吗？这样做，我可以使用微芯片优化的DSP库。
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…一旦你做到了，你就可以得到你需要的所有速度增长：
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也许规模为2 ^ N而不是10 ^ N/ Ruben
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我猜缩放只用于线性运算，所以我认为一种可能性是在执行最繁重的运算之前缩放数字，例如作为矩阵/数组乘积，而在将非线性运算转换为cos、sin后缩放为double之后……但是，我如何选择正确的sca？如果每一个数字在1到1之间，那么LIN值？像这样的东西吗？（1）& 2；30 - 1 -＞2 ^ 31。还有一个问题只是出于好奇，如果使用带有FPU单元的微控制器作为PIC32MZ，我可以将一切声明为浮点或双点，剩下的由编译器和处理器来完成？谢谢你的帮助，问候，安德鲁
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安德烈斯，听起来你正在做AHRS或其他惯性/组合导航系统，你可能想保持四元数的姿态，只是为了输出而转换为欧拉角，因为欧拉角可以在姿态更新中引入奇点。使整个计算脱轨。根据我在文献中看到的，即使使用适当的实现，由于动态范围（至少在LLH帧实现中，可能不是ECEF），float32也常常没有足够的数值精度。ER成本。200MHz的原始（有缺陷的）MZ芯片可以足够快地模拟双精度浮点，以便机械化在~125Hz的惯性，同时为几个传感器流（GPS，baro）在1Hz的22状态卡尔曼滤波器更新留下CPU功率。新的带有浮点单元的PIC32MZEF芯片可以在我的基准测试中更快地运行此代码。在我个人看来，这是手头问题足够复杂而不必担心完善定点实现的情况之一。
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嗨，艾登，实际上这就是我的目标，我在Matlab开始我的代码，在我把它导出到MPLAB之后，一切都正常，但是它运行太慢了，特别是指数矩阵的计算。在使用PIC32 MZEF的情况下，如果满足时间约束，仍然可以将变量声明为双变量吗？谢谢！
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嗨，从matlab开始进行调试是个好主意。我还建议你为每个函数编写一个测试脚本，其中包含一组输入和预期输出，这样你就可以在PIC目标上运行相同的测试，并确保你得到的输出是位准确的。在PIC32MZECH上，我声明了双精度的东西，但是您可能希望参照这个线程http://www.micro..com/for./m683940.aspx。添加-fno-.-double参数非常重要，否则XC32编译器会很高兴地将所有内容转换为32位浮点数，如详细解释的那个论坛。我强烈建议跳过第一代PIC32MZ设备，因为它们充满了bug，只要直接使用FPU转移到PIC32MZEF即可。在这个实现中，使用64位浮点而不是32几乎没有速度损失（换句话说，FPU不支持SIMD，因此除了高速缓存/带宽方面的考虑之外，使用浮点32没有性能优势，这非常小）。当使用软浮点时，可以尝试对PIC32MZECH工作得很好的PIC32MX进行优化，其中之一是针对密集矩阵和稀疏矩阵分别具有矩阵乘法/加法等函数，并根据代码中每个点预期的需要调用它们。在PIC32MZEC（也可能是PIC32MX）上，浮点运算需要很多周期，因此当使用稀疏矩阵显式检查每个元素以查看它是否是0而不是进行乘法时，它实际上更快。如果我还记得，使用稀疏矩阵时，吞吐量几乎翻了一番（比如卡尔曼滤波中的phi矩阵）：当乘以稀疏矩阵时，使用软浮点时，在旧版本的XC32下，这实际上更快。可能需要双重检查以确保情况仍然如此。
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这是一个非常有用的信息。我必须说我的矩阵不是真正的矩阵，我已经将它们声明为向量，数据按列主次序存储（即“double MatrixA[3*3]”），我想这没什么关系（不是吗？）你说Mult/Addio的单独功能是什么意思？实际上，我有一个函数用于矩阵相加，另一个函数用于乘法，你的意思是先计算乘法后计算矩阵相乘？这就是我如何计算矩阵乘法：
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嗨，关于矩阵和向量的声明，我确信存在差异，但幸好在C语言中，可以把它们看成几乎可以互换的。处理稀疏矩阵与处理密集矩阵的单独函数。例如，这里是用于基准和验证数字正确性的测试程序的一部分：
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我看到你也使用向量代替矩阵。稀疏函数和稠密函数有什么区别？我猜你检查值是否为零，以避免当前的操作，正如上面提到的稀疏函数，但是稠密？它像正常乘法而不检查零点吗？
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是的，我像你一样使用向量，并传入每个矩阵的维数。如果维数是有效的，还要检查函数，如果维数无效，函数返回错误。不同之处在于，不是在我上一篇文章中发布的代码，而是在它之前的代码，它只检查每个元素任何一个元素都是零。这很简单，但帮助很大。
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好的，谢谢你的帮助，现在我想我会成功解决这个问题！
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嗨，我在另一个线程中为用户做了一些测试，用户正在询问PIC32ZEF的近似FLOP性能是什么，我重新运行了对密集函数和稀疏函数的比较。在XC32 v1.40下，这个间隙比我过去记得的要小得多，这意味着软浮点代码必须从XC32 v1.32开始优化。现在我的密集函数和稀疏函数之间的改进只有8%——与我去年注意到的2x因子相差很远！我测试了一个MX目标，结果是相同的软浮动。这个8%的改进真的不再值得了，因为我正在测试的稀疏矩阵中只有3个元素，但是由于零检查开销，它仍然勉强领先。我建议不要做这个检查，因为矩阵必须非常稀疏地填充，否则它最终会花费更多的周期而不是更少的周期。
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