【STM32】FPU的启用和基于ARM-DSP库函数的实时信号RMS计算

概述

最近，由于项目需要，学习了一下f4的fpu浮点数运算单元的使用方法和dsp库函数的建立使用，在此简单总结记录。

项目背景分析：

• mcu：stm32f446ret6
• 信号链：由传感器采集所需模拟信号，经前端放大、滤波等电路处理后，用24bit adc采样，通过spi传送至mcu。
• 模拟信号主要特征：①信号电压范围为1.7v-3.4v；②频率变化范围为10hz-50hz；③峰峰值变化范围为0.3v-1v。
• 需求：获取该信号的rms值，用于后续进一步处理。

目标与流程梳理：

• 目标：实时信号采集、处理
• 启用fpu运算单元
• 搭建dsp库函数运行环境
• 编写信号处理程序
• 处理结果测试

下面基于stm32f446ret6，使用标准库函数（版本：v1.8.0），在keil mdk 5.26环境下，完成上述需求。

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一、fpu的启用

fpu 即浮点运算单元（float point unit）。浮点运算，对于定点 cpu（没有 fpu 的 cpu）来说必须要按照 ieee-754 标准的算法来完成运算，是相当耗费时间的。而对于有 fpu 的 cpu来说，浮点运算则只是几条指令的事情，速度相当快。

stm32f4 属于 cortex m4f 架构，带有 32 位单精度硬件 fpu，支持浮点指令集，相对于cortex m0 和 cortex m3 等，高出数十倍甚至上百倍的运算性能。

打开system_stm32f4xx.c文件，在systeminit函数中，已规定了fpu的启用条件，即486行所示：

• __fpu_present == 1
• __fpu_used == 1

前者是要检查mcu是否拥有fpu，后者使能fpu，二者需同时满足。

打开stm32f4xx.h头文件，如下图第190行所示，文件已经在编译时将__fpu_present置为1，意思是该mcu存在fpu，那么下面只需关注如何将__fpu_used置1即可。

使能fpu的方法有很多，对于keil mdk环境，最方便的方法是在code generation中将floating point hardware配置为single precision，如下图所示：

经过这个设置，编译器会自动加入标识符__fpu_used为 1。 这样，遇到浮点运算就会使用硬件fpu相关指令，执行浮点运算，从而大大减少计算时间。

在调试窗口，可以看到对于进行浮点运算的指令，反汇编代码中存在xxx.f32的指令，说明fpu已开启，如下图所示。

需要注意，当运算中有浮点的数字时，数字后面要加上一个f，例如：

a = (float)para*9.1e-02f;

若不加f，keil会提示warning: #1035-d: single-precision operand implicitly converted to double-precision，意思是单精度运算隐式转换成了双精度运算了，运算速度将无法显著提升。

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二、dsp库环境搭建

1、dsp标准库

对于复杂运算，例如rms计算，如果编程时还是使用math.h头文件，效率提升很有限，因为math.h头文件是针对所有arm处理器的，其运算函数都是基于定点cpu和标准算法（ieee-754），没有使用fpu。因此，要充分发挥m4f的浮点功能，需要使用固件库自带的arm_math.h，即搭建dsp运行环境。

stm32f4的dsp库源码和测试实例在st提供的标准库：stm32f4_dsp_stdperiph_lib.zip里提供，官方下载链接：

http://www.st.com/web/en/catalog/tools/fm147/cl1794/sc961/ss1743/pf257901

这里使用v1.8.0版本的标准函数库，下载完成后打开dsp_lib源码包的source文件夹，里面存放了所有dsp库的源码， 如上图所示。examples文件夹是相对应的一些测试实例。以下是source源码文件夹下面的子文件夹包含的dsp库的功能：

所有这些dsp库代码合在一起是比较多的，因此，st提供了.lib格式的文件，方便使用。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，可在source文件夹下面查找。

我们需要根据所用mcu内核类型以及端模式来选择符合要求的 .lib文件，而stm32f4属于cortexm4f内核，小端模式，应选择： arm_cortexm4lf_math.lib（浮点cortex m4，小端模式）。

2、dsp库运行环境搭建

1. 添加文件

在工程目录下新建文件夹dsp，放置arm_cortexm4lf_math.lib和相关头文件，过程如图所示：



include文件夹直接拷贝stm32f4xx标准外设库_v1.8.0\libraries\cmsis\include中的所有文件。

打开工程，添加分组，将arm_cortexm4lf_math.lib添加到工程里面，如图：

2. 添加头文件包含路径

添加好.lib文件后，要添加头文件包含路径，将第一步拷贝的include文件夹和dsp文件夹，加入头文件包含路径，如图：

3. 添加全局宏定义

最后，为了使用dsp库的所有功能，还需要添加几个全局宏定义：

arm_math_cm4
__cc_arm
arm_math_matrix_check
arm_math_rounding

对于stm32f446ret6，需要添加的所有宏为：

use_stdperiph_driver,stm32f446xx,arm_math_cm4,__cc_arm,arm_math_matrix_check,arm_math_rounding

注意两个宏之间用,隔开，如下图所示：

至此，dsp库运行环境搭建完成。

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三、基于dsp库的实时信号rms计算

1、rms的相关概念

对于电压信号来说，rms是其方均根值，即有效值。与平均值的概念不同，rms直接反映信号的能量特征，对于连续的模拟信号而言，其定义计算式如下：

而对于经过adc采样后的数字信号而言，其计算式可表示为：

result = sqrt(((psrc[0] * psrc[0] + psrc[1] * psrc[1] + ... + psrc[blocksize-1] * psrc[blocksize-1]) / blocksize));

其中，result为rms计算结果，psrc[]为采样后的数字量，blocksize为处理的数据量。

2、程序编写

打开statisticsfunctions文件夹中的arm_rms_f32.c文件，可见dsp库对于rms计算的函数定义，如下图所示：

因此，要使用arm_rms_f32函数，需要向其传递三个参数：

• 要进行计算的数据的地址，可将转换后的数据直接存入数组，数组内是待处理的数据。
• 计算的数据量，即数组中的元素个数。
• 计算结果地址。

程序编写的整体思路是：

1. 定义数据存储数组和相关指针、变量；
2. adc对模拟差压信号采样，将数字量转换为实际电压值；
3. 将实际电压值存入数组；
4. 将数据数组传递至rms计算函数；
5. 打印输入、输出数据，于上位机查看；
6. 以上流程封装为函数flow_rms，放在定时器中断服务函数中，控制采样率和输出；
7. 在此基础上，完善其它控制功能。

另外，若要实现实时信号rms计算处理，则要每存一个数据，计算一次rms值，即不断更新数组中的元素，这一需求可通过操作数组指针完成，当指针从数组首地址移动到尾地址时，将指针归位到首地址，思路上类似于数据结构中的循环队列。

为提高程序运行效率，数组元素的赋值采用指针操作，这样往往比下标的赋值方式更快。

根据上述思路，编写程序如下：

#include "pump.h"
#include "ads1256.h"
#include <stdio.h>

float datainput[data_length] = {0}; 	//传感器电压值存储数组、rms计算输入数据存储数组初始化
float *inputpoint = datainput;			//输入数据数组指针初始化

float dataoutput;                		//计算后的rms值
float *outputpoint = &dataoutput;		//计算结果变量指针

float *ifpoint = &datainput[data_length - 1] + 1;	//判断指针，定义于输入数组的最后一个元素+1的地址处

int blocksize = 0;						//每次rms计算的数据量
int npa_ddata;  						//差压传感器adc数字值
float npa_vdata;		 				//差压传感器adc电压值

void flow_rms(void)
{	

	npa_ddata = ads1256readdata(ads1256_muxp_ain1|ads1256_muxn_aincom);    //adc采集数据
	npa_vdata = (float)npa_ddata/8388607.0f*5.0f;						   //转换为电压值
	
	*inputpoint = npa_vdata;		//把数据存入数组，指针指向数组中的某个元素地址
	inputpoint ++;					//地址+1，以存放下一个数据
	
	if(blocksize != data_length)	//若datainput数组中的元素数未满，则使rms计算的数据量+1，与当前数据量保持一致；反之则维持blocksize = data_length不变
		blocksize ++;	

	if(inputpoint == ifpoint)		//若输入数组的指针移动到数组的最后一个元素+1的地址处，则使指针重新归位
		inputpoint = datainput;
	
	
	arm_rms_f32(datainput, blocksize, outputpoint);		//对采集的数据进行rms计算
	
	printf("%f, %f\r\n", dataoutput, npa_vdata);		//打印rms计算结果和实时信号值
	
}

#ifndef __pump_h
#define __pump_h

#include <stm32f4xx.h>
#include "arm_math.h"

#define data_length  250     //数组长度

void flow_rms(void);

#endif

void tim3_irqhandler(void)  
{
	if (tim_getitstatus(tim3, tim_it_update) != reset) //检查指定的tim3中断发生与否
	{		
		tim_clearitpendingbit(tim3, tim_it_update);   //清除tim3的中断待处理位
		
		flow_rms();
	}
}

3、结果测试

使用微型气泵为差压传感器提供气压差源，配置不同占空比控制气泵抽气速率。确定条件下，使用vofa+上位机观察输出，结果如下：

可见，虽然输入为一系列不规则波形（与气泵引动的气流有关），但经rms计算，其均方根值基本稳定。由此可见，该方法非常适合于对不规则信号的直流化的应用中，如噪声计算等，此时应考虑硬件rms计算方案和软件哪种更合适。

后续程序可根据实际应用，加以完善。