DSP矩阵运算-放缩,乘法和转置矩阵

Posted 硬汉eric2013

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了DSP矩阵运算-放缩,乘法和转置矩阵相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547

第22章       DSP矩阵运算-放缩,乘法和转置矩阵

本期教程主要讲解矩阵运算中的放缩,乘法和转置。

目录

第22章       DSP矩阵运算-放缩,乘法和转置矩阵

22.1 初学者重要提示

22.2 DSP基础运算指令

22.3 矩阵放缩(MatScale)

22.3.1 函数arm_mat_scale_f32

22.3.2 函数arm_mat_scale_q31

22.3.3 函数arm_mat_scale_q15  

22.3.4 使用举例(含matlab实现)

22.4 矩阵乘法(MatMult)

22.4.1 函数arm_mat_mult_f32

22.4.2 函数arm_mat_mult_q31

22.4.3 函数arm_mat_mult_q15

22.4.4 函数arm_mat_mult_fast_q31

22.4.5 函数arm_mat_mult_fast_q15

22.4.6 使用举例(含matlab实现)

22.5 转置矩阵 MatTrans

22.5.1 函数arm_mat_trans_f32

22.5.2 函数arm_mat_trans_q31

22.5.3 函数arm_mat_trans_q15

22.5.4 使用举例(含matlab实现)

22.6 实验例程说明(MDK)

22.7 实验例程说明(IAR)

22.8 总结


22.1 初学者重要提示

  1.   ARM提供的DSP库逆矩阵求法有局限性,通过Matlab验证是可以求逆矩阵的,而DSP库却不能正确求解。
  2.   注意定点数的矩阵乘法运算中溢出问题。

22.2 DSP基础运算指令

本章用到的DSP指令在前面章节都已经讲解过。

22.3 矩阵放缩(MatScale)

以3*3矩阵为例,矩阵放缩的实现公式如下:

22.3.1 函数arm_mat_scale_f32

函数原型:

arm_status arm_mat_scale_f32(

  const arm_matrix_instance_f32 * pSrc,

        float32_t                 scale,

        arm_matrix_instance_f32 * pDst)

函数描述:

这个函数用于浮点格式的矩阵数据的放缩。

函数参数:

  •   第1个参数是源矩阵地址。
  •   第2个参数是放缩系数。
  •   第3个参数是放缩后的目的数据地址。
  •   返回值,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示源矩阵和目标矩阵行列不一致,ARM_MATH_SUCCESS表示成功。

注意事项:

矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。

22.3.2 函数arm_mat_scale_q31

函数原型:

arm_status arm_mat_scale_q31(

  const arm_matrix_instance_q31 * pSrc,

        q31_t                     scaleFract,

        int32_t                   shift,

        arm_matrix_instance_q31 * pDst)

函数描述:

这个函数用于定点Q31格式的矩阵数据的放缩。

函数参数:

  •   第1个参数是源矩阵地址。
  •   第2个参数是放缩系数。
  •   第3个参数是移位的bit数。
  •   第4个参数是放缩后的目的数据地址。
  •   返回值,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示源矩阵和目标矩阵行列不一致,ARM_MATH_SUCCESS表示成功。

注意事项:

  1. 两个1.31格式的数据相乘产生2.62格式的数据,最终结果要做偏移和饱和运算产生1.31格式数。
  2. 定点数的最终放缩比例计算是:scale = scaleFract * 2^shift。
  3. 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。

22.3.3 函数arm_mat_scale_q15  

函数原型:

arm_status arm_mat_scale_q15(

  const arm_matrix_instance_q15 * pSrc,

        q15_t                     scaleFract,

        int32_t                   shift,

        arm_matrix_instance_q15 * pDst)

函数描述:

这个函数用于定点Q15格式的矩阵数据的放缩。

函数参数:

  •   第1个参数是源矩阵地址。
  •   第2个参数是放缩系数。
  •   第3个参数是移位的bit数。
  •   第4个参数是放缩后的目的数据地址。
  •   返回值,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示源矩阵和目标矩阵行列不一致,ARM_MATH_SUCCESS表示成功。

注意事项:

  1. 两个1.15格式的数据相乘产生2.30格式的数据,最终结果要做偏移和饱和运算产生1.15格式数据。
  2. 定点数的最终放缩比例计算是:scale = scaleFract * 2^shift。
  3. 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。

22.3.4 使用举例(含matlab实现)

程序设计:

/*
*********************************************************************************************************
*    函 数 名: DSP_MatScale
*    功能说明: 矩阵放缩
*    形    参: 无
*    返 回 值: 无
*********************************************************************************************************
*/
static void DSP_MatScale(void)

    uint8_t i;
    
    /****浮点数数组******************************************************************/
    float32_t pDataA[9] = 1.1f, 1.1f, 2.1f, 2.1f, 3.1f, 3.1f, 4.1f, 4.1f, 5.1f;
    float32_t scale = 1.1f;
    float32_t pDataDst[9];
    
    arm_matrix_instance_f32 pSrcA; //3行3列数据
    arm_matrix_instance_f32 pDst;
    
    /****定点数Q31数组******************************************************************/
    q31_t pDataA1[9] = 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5;
    q31_t scaleFract = 10;
    int32_t shift = 0;
    q31_t pDataDst1[9];
    
    arm_matrix_instance_q31 pSrcA1; //3行3列数据
    arm_matrix_instance_q31 pDst1;
    
    /****定点数Q15数组******************************************************************/
    q15_t pDataA2[9] = 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5;
    q15_t scaleFract1 = 10;
    int32_t shift1 = 0;
    q15_t pDataDst2[9];
    
    arm_matrix_instance_q15 pSrcA2; //3行3列数据
    arm_matrix_instance_q15 pDst2;
    
    /****浮点数***********************************************************************/
    pSrcA.numCols = 3;
    pSrcA.numRows = 3;
    pSrcA.pData = pDataA;

    pDst.numCols = 3;
    pDst.numRows = 3;
    pDst.pData = pDataDst;
    
    printf("****浮点数******************************************\\r\\n");
    arm_mat_scale_f32(&pSrcA, scale, &pDst);
    for(i = 0; i < 9; i++)
    
        printf("pDataDst[%d] = %f\\r\\n", i, pDataDst[i]);
    
    
    /****定点数Q31***********************************************************************/
    pSrcA1.numCols = 3;
    pSrcA1.numRows = 3;
    pSrcA1.pData = pDataA1;
    
    pDst1.numCols = 3;
    pDst1.numRows = 3;
    pDst1.pData = pDataDst1;
    
    printf("****定点数Q31******************************************\\r\\n");
    arm_mat_scale_q31(&pSrcA1, scaleFract, shift, &pDst1);
    for(i = 0; i < 9; i++)
    
        printf("pDataDst1[%d] = %d\\r\\n", i, pDataDst1[i]);
    
    
    /****定点数Q15***********************************************************************/
    pSrcA2.numCols = 3;
    pSrcA2.numRows = 3;
    pSrcA2.pData = pDataA2;
    
    pDst2.numCols = 3;
    pDst2.numRows = 3;
    pDst2.pData = pDataDst2;
    
    printf("****定点数Q15******************************************\\r\\n");
    arm_mat_scale_q15(&pSrcA2, scaleFract1, shift1, &pDst2);
    for(i = 0; i < 9; i++)
    
        printf("pDataDst2[%d] = %d\\r\\n", i, pDataDst2[i]);
    

 

实验现象(按下K1按键后串口打印):

下面通过matlab来实现矩阵的放缩:

22.4 矩阵乘法(MatMult)

以3*3矩阵为例,矩阵乘法的实现公式如下:

 

22.4.1 函数arm_mat_mult_f32

函数原型:

arm_status arm_mat_mult_f32(

  const arm_matrix_instance_f32 * pSrcA,

  const arm_matrix_instance_f32 * pSrcB,

        arm_matrix_instance_f32 * pDst)

函数描述:

这个函数用于浮点数的矩阵乘法。

函数参数:

  •   第1个参数是矩阵A的源地址。
  •   第2个参数是矩阵B的源地址。
  •   第3个参数是矩阵A乘以矩阵B计算结果存储的地址。
  •   返回值,ARM_MATH_SUCCESS表示成功,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。

注意事项:

  1. 两个矩阵M x N和N x P相乘的结果是M x P(必须保证一个矩形的列数等于另一个矩阵的行数)。
  2. 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。

22.4.2 函数arm_mat_mult_q31

函数原型:

arm_status arm_mat_mult_q31(

  const arm_matrix_instance_q31 * pSrcA,

  const arm_matrix_instance_q31 * pSrcB,

        arm_matrix_instance_q31 * pDst)

函数描述:

这个函数用于定点数Q31的矩阵乘法。

函数参数:

  •   第1个参数是矩阵A的源地址。
  •   第2个参数是矩阵B的源地址。
  •   第3个参数是矩阵A乘以矩阵B计算结果存储的地址。
  •   返回值,ARM_MATH_SUCCESS表示成功,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。

注意事项:

  1. 两个1.31格式的数据相乘产生2.62格式的数据,函数的内部使用了64位的累加器,最终结果要做偏移和饱和运算产生1.31格式数据。
  2. 两个矩阵M x N和N x P相乘的结果是M x P.(必须保证一个矩形的列数等于另一个矩阵的行数)。
  3. 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。

22.4.3 函数arm_mat_mult_q15

函数原型:

arm_status arm_mat_mult_q15(

  const arm_matrix_instance_q15 * pSrcA,

  const arm_matrix_instance_q15 * pSrcB,

        arm_matrix_instance_q15 * pDst,

        q15_t                   * pState)

函数描述:

这个函数用于定点数Q15的矩阵乘法。

函数参数:

  •   第1个参数是矩阵A的源地址。
  •   第2个参数是矩阵B的源地址。
  •   第3个参数是矩阵A乘以矩阵B计算结果存储的地址。
  •   第4个参数用于存储内部计算结果。
  •   返回值,ARM_MATH_SUCCESS表示成功,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。

注意事项:

  1. 两个1.15格式数据相乘是2.30格式,函数的内部使用了64位的累加器,34.30格式,最终结果将低15位截取掉并做饱和处理为1.15格式。
  2. 两个矩阵M x N和N x P相乘的结果是M x P.(必须保证一个矩形的列数等于另一个矩阵的行数)。
  3. 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。

22.4.4 函数arm_mat_mult_fast_q31

函数原型:

arm_status arm_mat_mult_fast_q31(

  const arm_matrix_instance_q31 * pSrcA,

  const arm_matrix_instance_q31 * pSrcB,

        arm_matrix_instance_q31 * pDst)

函数描述:

这个函数用于定点数Q31的矩阵乘法。

函数参数:

  •   第1个参数是矩阵A的源地址。
  •   第2个参数是矩阵B的源地址。
  •   第3个参数是矩阵A乘以矩阵B计算结果存储的地址。
  •   返回值,ARM_MATH_SUCCESS表示成功,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。

注意事项:

  1. 两个1.31格式的数据相乘产生2.62格式的数据,函数的内部使用了64位的累加器,最终结果要做偏移和饱和运算产生1.31格式数据。
  2. 两个矩阵M x N和N x P相乘的结果是M x P.(必须保证一个矩形的列数等于另一个矩阵的行数)。
  3. 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。
  4. 函数arm_mat_mult_fast_q31是arm_mat_mult_q31的快速算法。

22.4.5 函数arm_mat_mult_fast_q15

函数原型:

arm_status arm_mat_mult_q15(

  const arm_matrix_instance_q15 * pSrcA,

  const arm_matrix_instance_q15 * pSrcB,

        arm_matrix_instance_q15 * pDst,

        q15_t                   * pState)

函数描述:

这个函数用于定点数Q15的矩阵乘法。

函数参数:

  •   第1个参数是矩阵A的源地址。
  •   第2个参数是矩阵B的源地址。
  •   第3个参数是矩阵A乘以矩阵B计算结果存储的地址。
  •   第4个参数用于存储内部计算结果。
  •   返回值,ARM_MATH_SUCCESS表示成功,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。

注意事项:

  1. 两个1.15格式数据相乘是2.30格式,函数的内部使用了64位的累加器,34.30格式,最终结果将低15位截取掉并做饱和处理为1.15格式。
  2. 两个矩阵M x N和N x P相乘的结果是M x P.(必须保证一个矩形的列数等于另一个矩阵的行数)。
  3. 矩阵在数组中的存储是从左到右,再从上到下。

22.4.6 使用举例(含matlab实现)

程序设计:

/*
*********************************************************************************************************
*    函 数 名: DSP_MatMult
*    功能说明: 矩阵乘法
*    形    参: 无
*    返 回 值: 无
*********************************************************************************************************
*/
static void DSP_MatMult(void)

    uint8_t i;
    
    /****浮点数数组******************************************************************/
    float32_t pDataA[9] = 1.1f, 1.1f, 2.1f, 2.1f, 3.1f, 3.1f, 4.1f, 4.1f, 5.1f;
    float32_t pDataB[9] = 1.1f, 1.1f, 2.1f, 2.1f, 3.1f, 3.1f, 4.1f, 4.1f, 5.1f;
    float32_t pDataDst[9];
    
    arm_matrix_instance_f32 pSrcA; //3行3列数据
    arm_matrix_instance_f32 pSrcB; //3行3列数据
    arm_matrix_instance_f32 pDst;
    
    /****定点数Q31数组******************************************************************/
    q31_t pDataA1[9] = 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5;
    q31_t pDataB1[9] = 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5;
    q31_t pDataDst1[9];
    
    arm_matrix_instance_q31 pSrcA1; //3行3列数据
    arm_matrix_instance_q31 pSrcB1; //3行3列数据
    arm_matrix_instance_q31 pDst1;
    
    /****定点数Q15数组******************************************************************/
    q15_t pDataA2[9] = 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5;
    q15_t pDataB2[9] = 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5;
    q15_t pDataDst2[9];
    
    arm_matrix_instance_q15 pSrcA2; //3行3列数据
    arm_matrix_instance_q15 pSrcB2; //3行3列数据
    arm_matrix_instance_q15 pDst2;
    q15_t pState[9];
    
    /****浮点数***********************************************************************/
    pSrcA.numCols = 3;
    pSrcA.numRows = 3;
    pSrcA.pData = pDataA;
    
    pSrcB.numCols = 3;
    pSrcB.numRows = 3;
    pSrcB.pData = pDataB;
    
    pDst.numCols = 3;
    pDst.numRows = 3;
    pDst.pData = pDataDst;
    
    printf("****浮点数******************************************\\r\\n");
    arm_mat_mult_f32(&pSrcA, &pSrcB, &pDst);
    for(i = 0; i < 9; i++)
    
        printf("pDataDst[%d] = %f\\r\\n", i, pDataDst[i]);
    
    
    /****定点数Q31***********************************************************************/
    pSrcA1.numCols = 3;
    pSrcA1.numRows = 3;
    pSrcA1.pData = pDataA1;
    
    pSrcB1.numCols = 3;
    pSrcB1.numRows = 3;
    pSrcB1.pData = pDataB1;
    
    pDst1.numCols = 3;
    pDst1.numRows = 3;
    pDst1.pData = pDataDst1;
    
    printf("****定点数Q31******************************************\\r\\n");
    arm_mat_mult_q31(&pSrcA1, &pSrcB1, &pDst1);
    arm_mat_mult_fast_q31(&pSrcA1, &pSrcB1, &pDst1);
    for(i = 0; i < 9; i++)
    
        printf("pDataDst1[%d] = %d\\r\\n", i, pDataDst1[i]);
    
    
    /****定点数Q15***********************************************************************/
    pSrcA2.numCols = 3;
    pSrcA2.numRows = 3;
    pSrcA2.pData = pDataA2;
    
    pSrcB2.numCols = 3;
    pSrcB2.numRows = 3;
    pSrcB2.pData = pDataB2;
    
    pDst2.numCols = 3;
    pDst2.numRows = 3;
    pDst2.pData = pDataDst2;
    
    printf("****定点数Q15******************************************\\r\\n");
    
    arm_mat_mult_q15(&pSrcA2, &pSrcB2, &pDst2, pState);
    arm_mat_mult_fast_q15(&pSrcA2, &pSrcB2, &pDst2, pState);
    for(i = 0; i < 9; i++)
    
        printf("pDataDst2[%d] = %d\\r\\n", i, pDataDst2[i]);
    

 

实验现象(按下K2按键后串口打印):

下面通过matlab来实现矩阵的放缩:

 

22.5 转置矩阵 MatTrans

以3*3矩阵为例,转置矩阵的实现公式如下:

22.5.1 函数arm_mat_trans_f32

函数原型:

arm_status arm_mat_trans_f32(

  const arm_matrix_instance_f32 * pSrc,

        arm_matrix_instance_f32 * pDst)

函数描述:

这个函数用于浮点数的转置矩阵求解。

函数参数:

  •   第1个参数是矩阵源地址。
  •   第2个参数是转置后的矩阵地址。
  •   返回值,ARM_MATH_SUCCESS表示成功,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。

注意事项:

  1. 矩阵M x N转置后是N x M。也就是说pSrc源地址存储的矩阵是M x N格式的话,那么pDst地址必须是N x M格式。

22.5.2 函数arm_mat_trans_q31

函数原型:

arm_status arm_mat_trans_q31(

  const arm_matrix_instance_q31 * pSrc,

        arm_matrix_instance_q31 * pDst)

函数描述:

这个函数用于定点数Q31的转置矩阵求解。

函数参数:

  •   第1个参数是矩阵源地址。
  •   第2个参数是转置后的矩阵地址。
  •   返回值,ARM_MATH_SUCCESS表示成功,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。

注意事项:

矩阵M x N转置后是N x M。也就是说pSrc源地址存储的矩阵是M x N格式的话,那么pDst地址必须是N x M格式。

22.5.3 函数arm_mat_trans_q15

函数原型:

arm_status arm_mat_trans_q15(

  const arm_matrix_instance_q15 * pSrc,

        arm_matrix_instance_q15 * pDst)

函数描述:

这个函数用于定点数Q15的转置矩阵求解。

函数参数:

  •   第1个参数是矩阵源地址。
  •   第2个参数是转置后的矩阵地址。
  •   返回值,ARM_MATH_SUCCESS表示成功,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。

注意事项:

矩阵M x N转置后是N x M。也就是说pSrc源地址存储的矩阵是M x N格式的话,那么pDst地址必须是N x M格式。

22.5.4 使用举例(含matlab实现)

程序设计:

/*
*********************************************************************************************************
*    函 数 名: DSP_MatScale
*    功能说明: 矩阵放缩
*    形    参: 无
*    返 回 值: 无
*********************************************************************************************************
*/
static void DSP_MatScale(void)

    uint8_t i;
    
    /****浮点数数组******************************************************************/
    float32_t pDataA[9] = 1.1f, 1.1f, 2.1f, 2.1f, 3.1f, 3.1f, 4.1f, 4.1f, 5.1f;
    float32_t scale = 1.1f;
    float32_t pDataDst[9];
    
    arm_matrix_instance_f32 pSrcA; //3行3列数据
    arm_matrix_instance_f32 pDst;
    
    /****定点数Q31数组******************************************************************/
    q31_t pDataA1[9] = 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5;
    q31_t scaleFract = 10;
    int32_t shift = 0;
    q31_t pDataDst1[9];
    
    arm_matrix_instance_q31 pSrcA1; //3行3列数据
    arm_matrix_instance_q31 pDst1;
    
    /****定点数Q15数组******************************************************************/
    q15_t pDataA2[9] = 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5;
    q15_t scaleFract1 = 10;
    int32_t shift1 = 0;
    q15_t pDataDst2[9];
    
    arm_matrix_instance_q15 pSrcA2; //3行3列数据
    arm_matrix_instance_q15 pDst2;
    
    /****浮点数***********************************************************************/
    pSrcA.numCols = 3;
    pSrcA.numRows = 3;
    pSrcA.pData = pDataA;

    pDst.numCols = 3;
    pDst.numRows = 3;
    pDst.pData = pDataDst;
    
    printf("****浮点数******************************************\\r\\n");
    arm_mat_scale_f32(&pSrcA, scale, &pDst);
    for(i = 0; i < 9; i++)
    
        printf("pDataDst[%d] = %f\\r\\n", i, pDataDst[i]);
    
    
    /****定点数Q31***********************************************************************/
    pSrcA1.numCols = 3;
    pSrcA1.numRows = 3;
    pSrcA1.pData = pDataA1;
    
    pDst1.numCols = 3;
    pDst1.numRows = 3;
    pDst1.pData = pDataDst1;
    
    printf("****定点数Q31******************************************\\r\\n");
    arm_mat_scale_q31(&pSrcA1, scaleFract, shift, &pDst1);
    for(i = 0; i < 9; i++)
    
        printf("pDataDst1[%d] = %d\\r\\n", i, pDataDst1[i]);
    
    
    /****定点数Q15***********************************************************************/
    pSrcA2.numCols = 3;
    pSrcA2.numRows = 3;
    pSrcA2.pData = pDataA2;
    
    pDst2.numCols = 3;
    pDst2.numRows = 3;
    pDst2.pData = pDataDst2;
    
    printf("****定点数Q15******************************************\\r\\n");
    arm_mat_scale_q15(&pSrcA2, scaleFract1, shift1, &pDst2);
    for(i = 0; i < 9; i++)
    
        printf("pDataDst2[%d] = %d\\r\\n", i, pDataDst2[i]);
    



/*
*********************************************************************************************************
*    函 数 名: DSP_MatTrans
*    功能说明: 矩阵数据初始化
*    形    参: 无
*    返 回 值: 无
*********************************************************************************************************
*/
static void DSP_MatTrans(void)

    uint8_t i;

    /****浮点数数组******************************************************************/
    float32_t pDataA[9] = 1.1f, 1.1f, 2.1f, 2.1f, 3.1f, 3.1f, 4.1f, 4.1f, 5.1f;
    float32_t pDataDst[9];
    
    arm_matrix_instance_f32 pSrcA; //3行3列数据
    arm_matrix_instance_f32 pDst;
    
    /****定点数Q31数组******************************************************************/
    q31_t pDataA1[9] = 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5;
    q31_t pDataDst1[9];
    
    arm_matrix_instance_q31 pSrcA1; //3行3列数据
    arm_matrix_instance_q31 pDst1;
    
    /****定点数Q15数组******************************************************************/
    q15_t pDataA2[9] = 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5;
    q15_t pDataDst2[9];
    
    arm_matrix_instance_q15 pSrcA2; //3行3列数据
    arm_matrix_instance_q15 pDst2;
    
    /****浮点数***********************************************************************/
    pSrcA.numCols = 3;
    pSrcA.numRows = 3;
    pSrcA.pData = pDataA;

    pDst.numCols = 3;
    pDst.numRows = 3;
    pDst.pData = pDataDst;
    
    printf("****浮点数******************************************\\r\\n");
    arm_mat_trans_f32(&pSrcA, &pDst);
    for(i = 0; i < 9; i++)
    
        printf("pDataDst[%d] = %f\\r\\n", i, pDataDst[i]);
    
    
    /****定点数Q31***********************************************************************/
    pSrcA1.numCols = 3;
    pSrcA1.numRows = 3;
    pSrcA1.pData = pDataA1;
    
    pDst1.numCols = 3;
    pDst1.numRows = 3;
    pDst1.pData = pDataDst1;
    
    printf("****定点数Q31******************************************\\r\\n");
    arm_mat_trans_q31(&pSrcA1, &pDst1);
    for(i = 0; i < 9; i++)
    
        printf("pDataDst1[%d] = %d\\r\\n", i, pDataDst1[i]);
    
    
    /****定点数Q15***********************************************************************/
    pSrcA2.numCols = 3;
    pSrcA2.numRows = 3;
    pSrcA2.pData = pDataA2;
    
    pDst2.numCols = 3;
    pDst2.numRows = 3;
    pDst2.pData = pDataDst2;
    
    printf("****定点数Q15******************************************\\r\\n");
    arm_mat_trans_q15(&pSrcA2, &pDst2);
    for(i = 0; i < 9; i++)
    
        printf("pDataDst2[%d] = %d\\r\\n", i, pDataDst2[i]);
    

 

实验现象(按下K3按键后串口打印):

下面通过matlab来实现矩阵的放缩:

22.6 实验例程说明(MDK)

配套例子:

V6-217_DSP矩阵运算(放缩,乘法和转置)

实验目的:

  1. 学习DSP复数运算(放缩,乘法和转置)

实验内容:

  1. 启动一个自动重装软件定时器,每100ms翻转一次LED2。
  2. 按下按键K1,串口打函数DSP_MatScale的输出数据。
  3. 按下按键K2,串口打函数DSP_MatMult的输出数据。
  4. 按下按键K3,串口打函数DSP_MatTrans的输出数据。

使用AC6注意事项

特别注意附件章节C的问题

上电后串口打印的信息:

波特率 115200,数据位 8,奇偶校验位无,停止位 1。

详见本章的3.4 ,4.6和5.4小节。

程序设计:

  系统栈大小分配:

  硬件外设初始化

硬件外设的初始化是在 bsp.c 文件实现:

/*
*********************************************************************************************************
*    函 数 名: bsp_Init
*    功能说明: 初始化所有的硬件设备。该函数配置CPU寄存器和外设的寄存器并初始化一些全局变量。只需要调用一次
*    形    参:无
*    返 回 值: 无
*********************************************************************************************************
*/
void bsp_Init(void)

    /* 
       STM32F407 HAL 库初始化,此时系统用的还是F407自带的16MHz,HSI时钟:
       - 调用函数HAL_InitTick,初始化滴答时钟中断1ms。
       - 设置NVIV优先级分组为4。
     */
    HAL_Init();

    /* 
       配置系统时钟到168MHz
       - 切换使用HSE。
       - 此函数会更新全局变量SystemCoreClock,并重新配置HAL_InitTick。
    */
    SystemClock_Config();

    /* 
       Event Recorder:
       - 可用于代码执行时间测量,MDK5.25及其以上版本才支持,IAR不支持。
       - 默认不开启,如果要使能此选项,务必看V5开发板用户手册第8章
    */    
#if Enable_EventRecorder == 1  
    /* 初始化EventRecorder并开启 */
    EventRecorderInitialize(EventRecordAll, 1U);
    EventRecorderStart();
#endif
    
    bsp_InitKey();        /* 按键初始化,要放在滴答定时器之前,因为按钮检测是通过滴答定时器扫描 */
    bsp_InitTimer();      /* 初始化滴答定时器 */
    bsp_InitUart();    /* 初始化串口 */
    bsp_InitExtIO();   /* 初始化扩展IO */
    bsp_InitLed();        /* 初始化LED */        

 

  主功能:

主程序实现如下操作:

  •   启动一个自动重装软件定时器,每100ms翻转一次LED2。
  •   按下按键K1,串口打函数DSP_MatScale的输出数据。
  •   按下按键K2,串口打函数DSP_MatMult的输出数据。
  •   按下按键K3,串口打函数DSP_MatTrans的输出数据。
/*
*********************************************************************************************************
*    函 数 名: main
*    功能说明: c程序入口
*    形    参: 无
*    返 回 值: 错误代码(无需处理)
*********************************************************************************************************
*/
int main(void)

    uint8_t ucKeyCode;        /* 按键代码 */
    

    bsp_Init();        /* 硬件初始化 */
    PrintfLogo();    /* 打印例程信息到串口1 */

    PrintfHelp();    /* 打印操作提示信息 */
    

    bsp_StartAutoTimer(0, 100);    /* 启动1个100ms的自动重装的定时器 */

    /* 进入主程序循环体 */
    while (1)
    
        bsp_Idle();        /* 这个函数在bsp.c文件。用户可以修改这个函数实现CPU休眠和喂狗 */

        /* 判断定时器超时时间 */
        if (bsp_CheckTimer(0))    
        
            /* 每隔100ms 进来一次 */  
            bsp_LedToggle(2);
        
        
        ucKeyCode = bsp_GetKey();    /* 读取键值, 无键按下时返回 KEY_NONE = 0 */
        if (ucKeyCode != KEY_NONE)
        
            switch (ucKeyCode)
            
                case KEY_DOWN_K1:            /* 按下按键K1,串口打函数DSP_MatScale的输出数据 */
                    DSP_MatScale();
                    break;
                    
                case KEY_DOWN_K2:            /* 按下按键K2,串口打函数DSP_MatMult的输出数据 */
                    DSP_MatMult();
                    break;

                case KEY_DOWN_K3:            /* 按下按键K3,串口打函数DSP_MatTrans的输出数据 */
                    DSP_MatTrans();
                    break;

                default:
                    /* 其他的键值不处理 */
                    break;
            
        
    

 

22.7 实验例程说明(IAR)

配套例子:

V6-217_DSP矩阵运算(放缩,乘法和转置)

实验目的:

  1. 学习DSP复数运算(放缩,乘法和转置)

实验内容:

  1. 启动一个自动重装软件定时器,每100ms翻转一次LED2。
  2. 按下按键K1,串口打函数DSP_MatScale的输出数据。
  3. 按下按键K2,串口打函数DSP_MatMult的输出数据。
  4. 按下按键K3,串口打函数DSP_MatTrans的输出数据。

上电后串口打印的信息:

波特率 115200,数据位 8,奇偶校验位无,停止位 1。

详见本章的3.4 ,4.6和5.4小节。

程序设计:

  系统栈大小分配:

  硬件外设初始化

硬件外设的初始化是在 bsp.c 文件实现:

/*
*********************************************************************************************************
*    函 数 名: bsp_Init
*    功能说明: 初始化所有的硬件设备。该函数配置CPU寄存器和外设的寄存器并初始化一些全局变量。只需要调用一次
*    形    参:无
*    返 回 值: 无
*********************************************************************************************************
*/
void bsp_Init(void)

    /* 
       STM32F407 HAL 库初始化,此时系统用的还是F407自带的16MHz,HSI时钟:
       - 调用函数HAL_InitTick,初始化滴答时钟中断1ms。
       - 设置NVIV优先级分组为4。
     */
    HAL_Init();

    /* 
       配置系统时钟到168MHz
       - 切换使用HSE。
       - 此函数会更新全局变量SystemCoreClock,并重新配置HAL_InitTick。
    */
    SystemClock_Config();

    /* 
       Event Recorder:
       - 可用于代码执行时间测量,MDK5.25及其以上版本才支持,IAR不支持。
       - 默认不开启,如果要使能此选项,务必看V5开发板用户手册第8章
    */    
#if Enable_EventRecorder == 1  
    /* 初始化EventRecorder并开启 */
    EventRecorderInitialize(EventRecordAll, 1U);
    EventRecorderStart();
#endif
    
    bsp_InitKey();        /* 按键初始化,要放在滴答定时器之前,因为按钮检测是通过滴答定时器扫描 */
    bsp_InitTimer();      /* 初始化滴答定时器 */
    bsp_InitUart();    /* 初始化串口 */
    bsp_InitExtIO();   /* 初始化扩展IO */
    bsp_InitLed();        /* 初始化LED */        

 

  主功能:

主程序实现如下操作:

  •   启动一个自动重装软件定时器,每100ms翻转一次LED2。
  •   按下按键K1,串口打函数DSP_MatScale的输出数据。
  •   按下按键K2,串口打函数DSP_MatMult的输出数据。
  •   按下按键K3,串口打函数DSP_MatTrans的输出数据。
/*
*********************************************************************************************************
*    函 数 名: main
*    功能说明: c程序入口
*    形    参: 无
*    返 回 值: 错误代码(无需处理)
*********************************************************************************************************
*/
int main(void)

    uint8_t ucKeyCode;        /* 按键代码 */
    

    bsp_Init();        /* 硬件初始化 */
    PrintfLogo();    /* 打印例程信息到串口1 */

    PrintfHelp();    /* 打印操作提示信息 */
    

    bsp_StartAutoTimer(0, 100);    /* 启动1个100ms的自动重装的定时器 */

    /* 进入主程序循环体 */
    while (1)
    
        bsp_Idle();        /* 这个函数在bsp.c文件。用户可以修改这个函数实现CPU休眠和喂狗 */

        /* 判断定时器超时时间 */
        if (bsp_CheckTimer(0))    
        
            /* 每隔100ms 进来一次 */  
            bsp_LedToggle(2);
        
        
        ucKeyCode = bsp_GetKey();    /* 读取键值, 无键按下时返回 KEY_NONE = 0 */
        if (ucKeyCode != KEY_NONE)
        
            switch (ucKeyCode)
            
                case KEY_DOWN_K1:            /* 按下按键K1,串口打函数DSP_MatScale的输出数据 */
                    DSP_MatScale();
                    break;
                    
                case KEY_DOWN_K2:            /* 按下按键K2,串口打函数DSP_MatMult的输出数据 */
                    DSP_MatMult();
                    break;

                case KEY_DOWN_K3:            /* 按下按键K3,串口打函数DSP_MatTrans的输出数据 */
                    DSP_MatTrans();
                    break;

                default:
                    /* 其他的键值不处理 */
                    break;
            
        
    

 

22.8 总结

本期教程就跟大家讲这么多,有兴趣的可以深入研究下算法的具体实现。

 

以上是关于DSP矩阵运算-放缩,乘法和转置矩阵的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

DSP Math加速优化整理

如何将两个向量相乘并得到一个矩阵?

数学问题——矩阵和矩阵快速幂

DSP Math加速优化整理

Python的Numpy库中各种矩阵基本运算的示例代码(加减乘点乘点除乘方转置等)

C++使用cuBLAS加速矩阵乘法运算