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如何计算ARM内核矩阵？

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问答对人有帮助，内容完整，我也想知道答案 0 如何计算ARM内核矩阵？ 0
2021-11-5 08:31:01　　评论淘帖0 邀请回答您可以邀请以下用户，快速回答问题 × liutiefu 该类别下有 13 个回答。邀请回答 yuxiangxyz 该类别下有 11 个回答。邀请回答 kasdlak 该类别下有 11 个回答。邀请回答 dfgsdf 该类别下有 10 个回答。邀请回答 uuwyfsdfsf 该类别下有 10 个回答。邀请回答 fansz 该类别下有 10 个回答。邀请回答 szj0213 该类别下有 10 个回答。邀请回答乔伊斯e 该类别下有 9 个回答。邀请回答山中老虎该类别下有 9 个回答。邀请回答哥儿该类别下有 9 个回答。邀请回答悬崖勒马2 该类别下有 9 个回答。邀请回答 gXDhn 该类别下有 9 个回答。邀请回答剪刀脚该类别下有 9 个回答。邀请回答胡扯123 该类别下有 9 个回答。邀请回答我是卖报的小男孩该类别下有 8 个回答。邀请回答 fgfFsG 该类别下有 8 个回答。邀请回答 jiuri1989 该类别下有 8 个回答。邀请回答 uvysdfydad 该类别下有 8 个回答。邀请回答邓长生该类别下有 8 个回答。邀请回答程序诗人该类别下有 8 个回答。邀请回答举报 elecfans 相关推荐 • 在ARM cortex M3规格中的总线矩阵是什么 2147 • Arm内核解析 1323 • labview计算逆矩阵似乎不对啊，有没有大佬知道原因的 3870 • 求助，矩阵计算 5289 • 请问esp32是arm内核吗？ 727 • ARM的内核与架构是由哪些部分组成的 1406 • 如何可靠识别ARM SOC内所使用的ARM CPU内核IP型号呢 2142 • 请教ARM内核中I-code和D-code总线区别及与汇编的关系 1685 • ARM内核中的总线是不是和汇编指令有一定对应关系呢 2560 • 基于arm内核的SOPC研究与应用怎么设计？ 1279 1个回答

答案对人有帮助，有参考价值 0 我们在嵌入式上跑矩阵运算时候，会遇到这样一个问题。假设将矩阵设置成NN维的二维数组后，我们想求两个矩阵相乘，那就需要按照矩阵计算规则编写矩阵相乘函数，这样的话44矩阵得编一个，55矩阵又得编一个，要求逆还得编一个，求行列式还得编。自己写的函数代码效率容易低，将导致本来要跑在单片机上的算法，难达到想象计算速度。这篇教程将教会你如何使用arm内核库的矩阵计算函数，让你降低代码编写难度还能提高运算效率。据笔者所知，M4内核自带DSP库。 1.创建新模板工程（这里使用的是keil创建工程）创建一个对应MCU的新模板工程（添加必要的库引用和创建.C文件，详情略） 2.引入arm内核的DSP库文件（含矩阵计算库）勾选CMSIS下的DSP，确认后将添加库引用至工程 3.添加矩阵函数库在main函数添加引用，”arm_math.h” 还需在”option of target”中”C/C++”中的define栏添加“,ARM_MATH_CM4”以声明开启arm_math库再到”option of target”中”target”勾选一下”Use MicroLIB” 4.矩阵计算 //声明大小为NN的浮点一维数组NN=NN，此处将矩阵转换成一维数组 float32_t Data1[NN] = {}; float32_t Data2[NN] = {}; float32_t Data3[NN]; //声明ARM矩阵类型指针 arm_matrix_instance_f32 Matrix_data1;//再设立 arm_matrix_instance_f32 Matrix_data2; arm_matrix_instance_f32 Matrix_data3; //将一维数组地址赋予给ARM矩阵指针 arm_mat_init_f32(&Matrix_data1,N,N,(float32_t )Data1); arm_mat_init_f32(&Matrix_data2,N,N,(float32_t )Data2); arm_mat_init_f32(&Matrix_data3,N,N,(float32_t )Data3); //使用矩阵相乘函数arm_mat_mult_f32 arm_mat_mult_f32(&Matrix_data1,&Matrix_data2,&Matrix_data3); 总结分析在ARM内核的单片机中， ARM提供了矩阵运算库”arm_math”。在设置好库引用后，需存入用一维数组表示的矩阵值，再将矩阵的一维数组传递给ARM_matrix的指针，在声明函数中将设置矩阵的行列数，再调用库中的各类运算指令就可。 Ps：在本人stm32单片机上测试，arm自带函数只能计算至16维以内（不含16维）的矩阵计算，大于等于16维矩阵单片机编译没报错，但单片机不正常运行。小编水平有限这个存在疑惑，欢迎大佬们交流。附图经测试80M的系统时钟下，两个15维矩阵相乘时间约430us，两个4维矩阵相乘时间仅需14us，这计算速度还是很让人满意的。附上代码（注释部分为arm官方例程，包括相乘求逆求行列式） #include "sys.h" #include "delay.h" #include "usart.h" #include "arm_math.h" #include #include #define N 4 #define NN 16 float32_t a = 100; float32_t Data1[NN] = {}; float32_t Data2[NN] = {}; float32_t Data3[NN]; arm_matrix_instance_f32 Matrix_data1; arm_matrix_instance_f32 Matrix_data2; arm_matrix_instance_f32 Matrix_data3; //const float32_t B_f32[4] = //{ // 782.0, 7577.0, 470.0, 4505.0 //}; /// -------------------------------------------------------------------------------- //* Formula to fit is C1 + C2 * numTaps + C3 * blockSize + C4 * numTaps * blockSize //* -------------------------------------------------------------------------------- / //const float32_t A_f32[16] = //{ // / Const, numTaps, blockSize, numTapsblockSize / // 1.0, 32.0, 4.0, 128.0, // 1.0, 32.0, 64.0, 2048.0, // 1.0, 16.0, 4.0, 64.0, // 1.0, 16.0, 64.0, 1024.0, //}; ///* ---------------------------------------------------------------------- //* Temporary buffers for storing intermediate values //* ------------------------------------------------------------------- / /// Transpose of A Buffer / //float32_t AT_f32[16]; /// (Transpose of A * A) Buffer / //float32_t ATMA_f32[16]; /// Inverse(Transpose of A * A) Buffer / //float32_t ATMAI_f32[16]; /// Test Output Buffer / //float32_t X_f32[4]; /// ---------------------------------------------------------------------- //* Reference ouput buffer C1, C2, C3 and C4 taken from MATLAB //* ------------------------------------------------------------------- / //const float32_t xRef_f32[4] = {73.0, 8.0, 21.25, 2.875}; //float32_t snr; int i = 0,t = 0,j = 0; int main(void) { HAL_Init(); //初始化HAL库 SystemClock_Config(); //初始化系统时钟为80M __HAL_RCC_GPIOE_CLK_ENABLE(); //开启GPIOE时钟 uart_init(115200); //初始化串口，速率为115200 while(1) { for(i=0;i Data1=rand()/(double)(RAND_MAX/100); for(i=0;i Data2=rand()/(double)(RAND_MAX/100); arm_mat_init_f32(&Matrix_data1,N,N,(float32_t )Data1); arm_mat_init_f32(&Matrix_data2,N,N,(float32_t )Data2); arm_mat_init_f32(&Matrix_data3,N,N,(float32_t )Data3); arm_mat_mult_f32(&Matrix_data1,&Matrix_data2,&Matrix_data3); for(i=0;i { for(j=0;j printf("%f ",Data3[iN+j]); printf("rn"); } // arm_matrix_instance_f32 A; / Matrix A Instance / // arm_matrix_instance_f32 AT; / Matrix AT(A transpose) instance / // arm_matrix_instance_f32 ATMA; / Matrix ATMA( AT multiply with A) instance / // arm_matrix_instance_f32 ATMAI; / Matrix ATMAI(Inverse of ATMA) instance / // arm_matrix_instance_f32 B; / Matrix B instance / // arm_matrix_instance_f32 X; / Matrix X(Unknown Matrix) instance / // uint32_t srcRows, srcColumns; / Temporary variables / // arm_status status; // / Initialise A Matrix Instance with numRows, numCols and data array(A_f32) / // srcRows = 4; // srcColumns = 4; // arm_mat_init_f32(&A, srcRows, srcColumns, (float32_t )A_f32); // // /* Initialise Matrix Instance AT with numRows, numCols and data array(AT_f32) / // srcRows = 4; // srcColumns = 4; // arm_mat_init_f32(&AT, srcRows, srcColumns, AT_f32); // // / calculation of A transpose / // status = arm_mat_trans_f32(&A, &AT); // for(i=0;i<16;i++) // printf("%f,",AT_f32); // printf("rn"); // / Initialise ATMA Matrix Instance with numRows, numCols and data array(ATMA_f32) / // srcRows = 4; // srcColumns = 4; // arm_mat_init_f32(&ATMA, srcRows, srcColumns, ATMA_f32); // / calculation of AT Multiply with A / // status = arm_mat_mult_f32(&AT, &A, &ATMA); // / Initialise ATMAI Matrix Instance with numRows, numCols and data array(ATMAI_f32) / // srcRows = 4; // srcColumns = 4; // arm_mat_init_f32(&ATMAI, srcRows, srcColumns, ATMAI_f32); // / calculation of Inverse((Transpose(A) * A) / // status = arm_mat_inverse_f32(&ATMA, &ATMAI); // / calculation of (Inverse((Transpose(A) * A)) * Transpose(A)) / // status = arm_mat_mult_f32(&ATMAI, &AT, &ATMA); // / Initialise B Matrix Instance with numRows, numCols and data array(B_f32) / // srcRows = 4; // srcColumns = 1; // arm_mat_init_f32(&B, srcRows, srcColumns, (float32_t )B_f32); // /* Initialise X Matrix Instance with numRows, numCols and data array(X_f32) / // srcRows = 4; // srcColumns = 1; // arm_mat_init_f32(&X, srcRows, srcColumns, X_f32); // / calculation ((Inverse((Transpose(A) * A)) * Transpose(A)) * B) / // status = arm_mat_mult_f32(&ATMA, &B, &X); / Comparison of reference with test output / snr = arm_snr_f32((float32_t )xRef_f32, X_f32, 4); } }

2021-11-5 11:02:33 评论举报王艳