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DSP程序优化

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DSP程序优化方法2

DSP程序优化方法2

DSP程序优化方法(2)5、循环优化（ 1）、充分分解小的循环要充分利用 CPU的指令缓存，就要充分分解小的循环。

特别是当循环体本身很小的时候，分解循环可以提高性能。

注意 :很多编译器并不能自动分解循环。

不好的代码：// 3D 转化：把矢量 V 和 4x4 矩阵 M 相乘for (i = 0 ； i < 4 ； i ++){r[i] = 0 ；for (j = 0 ； j < 4 ； j ++){r[i] += M[j][i]*V[j] ；}}推荐的代码：r[0] = M[0][0]*V[0] + M[1][0]*V[1] + M[2][0]*V[2] + M[3][0]*V[3] ；r[1] = M[0][1]*V[0] + M[1][1]*V[1] + M[2][1]*V[2] + M[3][1]*V[3] ；r[2] = M[0][2]*V[0] + M[1][2]*V[1] + M[2][2]*V[2] + M[3][2]*V[3] ；r[3] = M[0][3]*V[0] + M[1][3]*V[1] + M[2][3]*V[2] + M[3][3]*v[3] ；（ 2）、提取公共部分对于一些不需要循环变量参加运算的任务可以把它们放到循环外面，这里的任务包括表达式、函数的调用、指针运算、数组访问等，应该将没有必要执行多次的操作全部集合在一起，放到一个 init 的初始化程序中进行。

（ 3）、延时函数通常使用的延时函数均采用自加的形式：void delay (void){unsigned int i;for (i=0;i<1000;i++) ;}将其改为自减延时函数：void delay (void){unsigned int i;for (i=1000;i>0;i--) ;}两个函数的延时效果相似，但几乎所有的 C 编译对后一种函数生成的代码均比前一种代码少 1~3 个字节，因为几乎所有的 MCU 均有为0 转移的指令，采用后一种方式能够生成这类指令。

DSP环境下C语言编程的优化实现

DSP环境下C语言编程的优化实现

DSP环境下C语言编程的优化实现在DSP环境下进行C语言编程的优化实现是为了提高程序的执行效率、降低资源消耗和节省功耗。

在进行DSP编程优化时，主要涉及到以下几个方面：算法优化、数据类型选择、循环优化、内存管理和代码调度等。

首先，在进行算法优化时，应尽量减少不必要的计算和存储操作。

可以通过优化数学公式、简化计算步骤、减少冗余计算等方式来优化算法。

此外，还可以考虑使用并行计算、积分图像算法等技术来加速计算过程。

其次，对于数据类型选择来说，应根据具体的需求来选择合适的数据类型。

例如，对于整数计算，可以使用DSP环境提供的定点数运算，而对于浮点数计算，可以使用浮点数运算器进行优化。

此外，还可以合理选择数据结构，如使用数组来存储数据、使用指针来访问数组等。

第三，在循环优化方面，应尽量减少循环次数和循环体内的计算量。

可以采用循环展开、循环变量合并、循环交换等技术来优化循环结构。

此外，还可以考虑使用向量指令、SIMD技术等来实现并行计算，提高循环的执行效率。

第四，内存管理也是优化的重要环节之一、在DSP环境下，内存访问的性能往往是性能瓶颈之一、因此，应尽量减少内存访问次数和内存读写操作。

可以使用局部变量来减少对全局变量的访问，采用缓存技术提高数据的访问效率，合理利用寄存器和DMA等来提高内存的读写速度。

最后，在代码调度方面，可以通过指令级优化来提高代码的执行效率。

可以使用乱序执行、超标量执行等技术来提高指令级并行度。

此外，还可以使用循环展开、代码消除、代码复用等技术来减少指令的执行次数和分支预测失败的概率。

综上所述，DSP环境下的C语言编程优化实现涉及到算法优化、数据类型选择、循环优化、内存管理和代码调度等多个方面。

通过优化这些环节，可以提高程序的执行效率、降低资源消耗和节省功耗，从而满足实时性和资源限制的要求。

DSP图像处理的程序优化

DSP图像处理的程序优化

第５期
黄德天，等：ＤｓＰ图像处理的程序优化
４５３
１ 引言
图像信号在产生、传输和记录过程中，经常受 到各种噪声的干扰，严重地影响了图像的视觉效 果。同时，这些噪声的干扰还会使得目标与背景 的对比度较小、信噪比较低，从而给后续的图像处 理工作（如：边缘检测、图像分割、特征提取、模式 识别等）带来困难，所以通常对于含有随机噪声 的图像信号需先考虑进行滤波预处理，这样既可 以消除噪声影响又不会使图像的边缘轮廓和线条 细节变模糊【Ｉ Ｊ。目前常使用的噪声滤波器，从整 体上可分为线性和非线性滤波两种。在数字信号 处理和数字图像处理的早期研究中，线性滤波器 是主要处理手段，它对加性高斯噪声有较好的平 滑作用。然而当信号中含有非叠加性噪声时，线 性滤波结果很难令人满意。非线性滤波器在细化 脉冲噪声和保护边缘性能方面具有很好的效果， 中值滤波器是应用最为广泛的一种非线性滤波 器。
常规中值滤波算法一般都采用排序的思 想¨，２ Ｊ，这种算法存在循环迭代结构和计算次数 不确定的缺陷，同时需要处理的数据量大，较难以 满足实时处理的要求。基于以上考虑，本文提出 采用基于ＴＭｓ３２０Ｃ６０００系列ＤＳＰ的Ｃ代码优化 方法对中值滤波代码进行优化。以中值滤波算法 的实现为例，简要介绍基于ＴＭＳ３２０Ｃ６０００系列 ＤＳＰ的Ｃ代码优化方法，包括使用编译器选项、 内联函数、字访问短型数据、软件流水和循环展开 等，并给出了具体的优化过程。优化后，代码的执 行性能提高，可以满足实时图像处理的要求。
Ｃｏｄｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ＤＳＰ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
ＨＵＡＮＧ Ｄｅ—ｔｉａｎ。ＣＨＥＮ Ｊｉａｎ·ｈｕａ
（１．‰咿危肌胁ｔ豇ｕ抛矿印ｆ洳，凡，ｌｅ膨叼施ｎ泌。蒯鼢删ｂ，
傀ｉ嬲Ｂ Ａ伽拓形矿＆函，蹦，Ｃ耽，铲＾“ｎ １３００３３，饥ｉ耽； ２．Ｇｒ以№抛‰泌ｒｓ毋矿劬ｉ扎删Ａ∞幽砂旷ｓｃ如，螂，＆彬增１０００３９，傩ｉ肥）

高速DSP算法的设计与优化

高速DSP算法的设计与优化

高速DSP算法的设计与优化随着数字信号处理（DSP）技术的迅速发展，高速DSP算法的设计和优化成为数字信号处理领域的热门研究课题。

高速DSP算法的设计和优化可以提高算法的执行效率和系统的性能，对于实时信号处理和通信系统等应用具有重要意义。

本文将从高速DSP算法设计和优化的概念、方法和具体应用方面进行阐述。

首先，高速DSP算法的设计和优化是指在给定算法框架下，通过合理的算法设计和优化技术，使得算法能够运行在高效的硬件平台上，以实现更快的信号处理速度和更低的资源占用。

在高速DSP算法的设计过程中，首先需要对算法进行分析，并确定算法的计算复杂度。

然后，可以根据具体的应用需求和硬件平台的特点，选择合适的算法结构和算法优化技术。

最后，通过优化算法的数据流程和计算结构，以及利用硬件加速器和并行处理技术等手段，提高算法的执行效率和系统的性能。

在高速DSP算法的设计和优化中，有几个常用的技术和方法。

首先是算法结构优化，通过重新设计算法的结构或使用已有算法的变种，以提高算法的执行效率和资源利用率。

例如，针对常用的信号处理任务，如滤波、快速傅里叶变换（FFT）等，可以采用一些已有的优化算法结构，如多级流水线结构、并行处理结构等。

其次是算法优化技术，包括数据流重排、指令重排、向量化和并行处理等。

这些技术可以通过优化算法的计算流程，减少计算复杂度和冗余计算，从而提高算法的执行效率。

另外，硬件加速器和GPU等也可以用于高速DSP算法的优化，通过利用硬件的并行处理能力，加速算法的执行过程。

此外，高速DSP算法的设计还可考虑分布式计算和云计算等技术，以进一步提高算法的执行效率和可扩展性。

高速DSP算法的设计和优化在各个领域中都有广泛的应用。

在图像处理中，高速DSP算法可以应用于图像增强、图像压缩和目标检测等任务，以提高图像处理的速度和效果。

在音频处理和语音识别中，高速DSP算法可以用于噪声消除、声音识别和语音合成等，以实现更快的实时处理和更高质量的音频效果。

DSP 优化心得解析

DSP 优化心得解析

C6XX优化经验总结一、c6x的编译的常用选项（一）c6x的编译程序为“cl6x.exe”使用的方法Cl6x [options] [filenames]Cl6x：编译程序Options：编译选项Filenames： C或汇编源文件说明：编译选项是一个字母或者两个字母，对大小写不敏感。

编译选项的前面需要有一个“－”符号。

一个字母的选项可以合并在一起。

比如“－sgq”与“－s －g －q”相同。

两个字母的选项如果第一个字母相同也可以合并在一起。

比如“－mgt”与“－mg －mt”相同。

（二）有关优化的选项-mt：表示在程序中没有使用alaising技术，这使得编译器可以进行比较好的优化。

-o3：对文件级别进行最强的优化，一般在编译时应该使用这个选项。

但是在个别情况下使用这个选项优化程序可能会出现错误（-o2有相同现象，-o0和-o1不会出现错误）。

可能是在优化循环，组织流水线的时候发生错误。

如果有这种现象出现可以同时使用-g选项，程序优化就不会出现错误，但是优化效果会下降。

另外可以调整程序的表达方式，可能会避免编译器发生错误。

-pm：在程序级别进行优化。

可以将所以文件联合在一起进行优化，主要有去掉没有被调用的函数、总是常数的变量以及没有使用的函数返回值。

建议由程序员自己进行这种优化工作。

使用这个选项在win98下编译可能会出现找不到编译程序的情况。

-ms0：不使用冗余循环进行优化，减小程序的大小。

一般情况下这个选项对程序大小的优化作用不明显。

-mh[n]：去掉流水线的epilog，减小程序的大小。

这个选项的作用比较明显。

但是有可能出现读取地址超出有效范围的问题，所以要在数据段的开始和结尾处增加一些pading，或者在分配内存时保证数组的前面和后面一段范围内都是有效的地址。

可选的参数n给出这种pading的长度字节数。

（三）保留编译和优化信息的选项-k：保留优化后生成汇编语言文件。

-s：汇编语言文件中加入优化信息，如果没有则加入C语言源程序作为注释。

剖析DSP编程优化的7个方法

剖析DSP编程优化的7个方法

剖析DSP编程优化的7个方法方法一把浮点运算改成定点运算因为C6x DSP板并不支持浮点运算，但我们的原始程序代码是浮点运算的格式，所以必须改成定点运算，而其修改后的执行速度也会加快很多。

我们采用Q-format 规格来表示浮点运算。

以下将介绍其相关原理。

定点DSP使用固定的小数点来表示小数部份的数字，这也造成了使用上的限制，而为了要分类不同范围的小数点，我们必须使用Q-format的格式。

不同的Q-format表示不同的小数点位置，也就是整数的范围。

Q15数字的格式，要注意在小数点后的每一位，表示下一位为前一位的二分之一，而MSB (most-significant-bit ) 则被指定成有号数( Sign bit )。

当有号数被设成0而其余位设成1时，可得到最大的正数(7FFFH ) ；而当有号数被设成1而其余位设成0时，可得到最大的负数( 8000H ) 。

所以Q15格式的范围从-1到0.9999694 (@1) ，因此我们可以藉由把小数点向右移位，来增加整数部份的范围，Q14格式的范围增为-2.0到1.9999694 (@2) ，然而范围的增加却牺牲了精确度。

方法二建立表格( table )原来程序的设计是除了要读AAC的档案外，在译码时，还要再另外读取一些C语言程序代码的内容再做计算，如读取一些数值做sin、cos、exp的运算，但是为了加快程序的执行速度，故将这这些运算的结果建成表格，内建在程序中，可以不必再做额外的计算动做，以加速程序。

方法三减短程序的长度1.去除Debug的功能原本程序在Debug的阶段时，就加了许多用来侦测错误的部份，程序Debug完后，已经没有错误发生，所以就可以把这些部份给去除，以减少程序的长度，也可以减少程序执行时的时脉数，加快程序的速度。

2.去除计算时脉( clock ) 功能原本程序可以计算执行程序所需的时脉数，我们也可以把这些部份给去除，如果有需要计。

C66系列DSP程序优化说明

66AK DSP程序优化说明此文档不介绍具体技术细节，相关技术细节，还望仔细理解官方文档。

如有疑问：请加QQ156898965平台配置66ak存储资源结构：存储资源包括DDRA、DDRB，共享内存MSMC,每个核的局部L2、L1P、L1D。

由于整个芯片的地址空间是物理统一编址的。

L1，L2运行时钟为主频，常规64系列L2运行时钟为主频一半。

MSMSRAM 运行在主频。

DSP core直接读取L1，L2，通过MSMC读取SRAM，外部DDRA。

DDRADDRBL1P可配置程序缓存；L1D可配置数据一级缓存，2-WayCache；L2可配置数据二级缓存，4-WayCache。

缓存区域从高地址开始分配。

如下图：程序数据存放区域分类程序存放区域：用于存放所有可以执行的代码和常量，程序运行过程中，不会发生改变；数据存放区域：用于全局变量和局部变量保留的空间，程序运行过程中会发生改变；堆栈存放区域：为系统堆栈保留的空间，用于和函数传递变量或为局部变量分配空间。

若因意外改变，会导致程序跑飞。

平台配置通过新建或修改Platform文件来实现存储资源定义，Cache大小分配，及程序数据存放区域指定。

以66ak12为例，缓存区域L1P，L1D 全部设置为缓存，L2缓存大小设置为256k。

程序存放于DDRB，数据存放于L2，堆栈存放于L2进行。

配置过程如下：Debug模式下，选择tools -> RTSC Tools -> Platform -> New，根据自己的需要选择Platform保存的路径以及对应的芯片，Next，填入所需要的各种空间的大小和起始位置。

芯片选择时钟定义Cache配置数据存放区域指定平台调用及验证调用Platform：在工程查看窗口，相应工程上右键Properties，选择General -> RTSC，找到最后一项，Other Repositories，点击Add，路径选择上一步保存的路径，需要注意选择XDCtools版本，然后就能找到自己新建的Platform验证：查看通过自动生成CMD文件查看，如下图所示，L2SRAM大小为768K。

DSP程序优化---ccs优化选项详解

DSP程序优化---ccs优化选项详解
DSP程序优化---ccs优化选项详解
1. –O0
l 简化控制流图
l 分配变量到寄存器
l 进行循环旋转（loop rotation）
l 删除未使用的代码
l 简化表达式和语句
l 内联声明为inline的函数
2. –O2
l 执行局部复制/常量传递
l 删除未使用的赋值语句
l 删除局部共有表达式
3. –O2
l 进行软件流水
l 进行循环优化
l 删除全局共有子表达式
l 删除全局未使用的赋值语句
l 把循环中的对数组的引用转化为递增的指针形式
l 把循环展开
4. –O3
l 删除未使用的所有的函数
l 当函数的返回值没用到时，简化函数的返回形式
l 内联小的函数
l 重新对函数的声明进行排序。

这样当优化调用代码时，被调用函数的属性是已知的
l 当所有调用都传递一个相同的参数时，把这个参数直接放到函数体中去，不在通过寄存器/存储器的方式传递这个参数。

l 识别文件级别变量的特征。

DSP程序的代码优化方法

sub和b指令移到ldh指令后，ldh的nop由4降为2， b的nop被消除
21
C6000线性汇编语言优化
循环展开：
减少跳转开销，但是以增加代码长度为代价 存取带宽优化： 使用字访问半字数据
使用双字字访问字数据
22
C6000线性汇编语言优化
编排软件流水：
填充（建立循环）
DSP程序的代码优化方法
501教研室 胡伟
2011年1月
1
内容提要

DSP背景知识
代码优化要点


软件流水
C6000线性汇编语言优化
2
DSP架构
以C64x系列DSP为例： A/B双数据通路 每个通路.L, .S, .M, .D
功能单元
每个通路有32个32位 寄存器，内核直接对寄 存器操作
存储器相关性分析
确定相关性，才可以调度指令并行执行 编译器很难确定访问存储器的相关性，需要手动指定 1. 使用关键字：restrict，取消存储器混叠
2. 联合使用-pm和-o3选项
编译器将所有源文件编入同一个中间文件，可以从整 个程序的角度进行分析，用来确定是否相关 3. 使用-mt选项，明确告诉编译器程序中不存在混叠， 没有存储器相关
化中非常重要）
9
代码性能分析方法
Clock()函数； CCS的clock菜单
CCS的Profile功能（推荐）
10
软件优化要点
1个时钟周期内让尽可能多的功能单元同时执行指令， 趋近8*主频(MHz) MIPS 前提：满足各种资源限制(resource bound) 途径：
（1）资源合理分配、充分使用
循环（单周期循环）
排空（完成最后 操作）

XC166单片机的DSP程序优化方法

XC166单片机的DSP程序优化方法
XC166 单片机的指令流水线存在着不可避免的阻塞现象，MAC 单元
指令也一样。

尽管在硬件设计时已经采用了专用模块来减少阻塞，但有些阻塞
是不可避免的，从程序优化的角度来说，可以充分利用指令流水线阻塞现象，
通过重排指令流水线上的指令，消除阻塞，以使得程序的运行时间缩短，从而
达到优化的目的。

通常DSP 优化方法可以分为两类：一类是与芯片相关的，另一类是与芯片无关的。

与芯片无关的优化方法独立于单片机硬件，适用于所有单片机及DSP 处理器，下面根据使用XC166 单片机的经验总结一些优化DSP 程序的方法。

1 通用优化方法
1.1 数据组处理
数据组处理的基本思想是通过成组的处理数据，以节约每次调用处理子
程序所需的附加指令。

数据组处理可以在C 语言或汇编语言程序中实现。

一般而言，对于开发DSP 程序，最常用的程序语言为C 和汇编。

下面分别介绍如
何在C 和汇编程序中使用数据组处理优化方法。

(1)C 程序
在C 环境中开发DSP 程序，通常算法本身由汇编编写，以便优化实现。

C 主程序通过调用汇编实现的核心处理子程序来完成对数据的处理。

核心处理
子程序有两种实现方法，一种是数组处理，另一种是单值处理，假设单值处理
子程序的核心部分与数组处理子程序的核心部分所需机器周期相同，并且调用
子程序的前期处理需M 个机器周期，后期处理需要N 个机器周期，如果子程
序被调用K 次，那么理想情况下，数据组处理可以节约(K-1)(M+N)个机器周期，。

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推荐的代码： // 假设 q != r； void isqrt(unsigned long a， unsigned long* q， unsigned long* r)
{ unsigned long qq，rr； qq = a； if(a>0) { while (qq>(rr = a / qq)) { qq = (qq + rr) >> 1； } } rr = a - qq * qq； *q = qq； *r = rr；
(2)、把结构体填充成最长类型长度的整倍数把结构体填充成最长类型长度的整倍数。 照这样，如果结构体的第一个成员对齐了，所有整个结构体自然也就对齐了。下面的例子演 示了如何对结构体成员进行重新排序： 不好的代码，普通顺序：
struct{ char a[5]； long k； double x； }baz；
推荐的代码，新的顺序并手动填充了几个字节： struct{
double x； long k； char a[5]； char pad[7]； }baz； 这个规则同样适用于类的成员的布局。 (3)、按数据类型的长度排序本地变量当编译器分配给本地变量空间时，它们的顺序和 它们在源代码中声明的顺序一样，和上一条规则一样，应该把长的变量放在短的变量前面。 如果第一个变量对齐了，其它变量就会连续的存放，而且不用填充字节自然就会对齐。有些 编译器在分配变量时不会自动改变变量顺序，有些编译器不能产生 4 字节对齐的栈，所以 4 字节可能不对齐。下面这个例子演示了本地变量声明的重新排序： 不好的代码，普通顺序： short ga，gu，gi； long foo，bar； double x，y，z[3]； char a，b；float baz； 推荐的代码，改进的顺序： double z[3]； double x，y； long foo，bar； float baz；short ga， gu， gi； (4)、把频繁使用的指针型参数拷贝到本地变量避免在函数中频繁使用指针型参数指向 的值。因为编译器不知道指针之间是否存在冲突，所以指针型参数往往不能被编译器优化。 这样数据不能被存放在寄存器中，而且明显地占用了内存带宽。注意，很多编译器有“假设 不冲突”优化开关（在 VC 里必须手动添加编译器命令行 /Oa 或 /Ow ），这允许编译器假设 两个不同的指针总是有不同的内容，这样就不用把指针型参数保存到本地变量。否则，请在 函数一开始把指针指向的数据保存到本地变量。如果需要的话，在函数结束前拷贝回去。 不好的代码：
旧代码 : x = w % 8； y = pow(x，2.0)； z = y * 33； for(i=0； i<MAX； i++)
{ h = 14 * i； printf("%d"，h)；
} 新代码 : x = w & 7； y = x * x； z = (y << 5) + y； for(i=h=0；i<MAX；i++)
3、减少运算的强度
(1)、查表(游戏程序员必修课) 一个聪明的游戏大虾，基本上不会在自己的主循环里搞 什么运算工作，绝对是先计算好了，再到循环里查表。看下面的例子：
旧代码： long factorial(int i) {
if(i == 0) return 1；
else return i * factorial(i-1)；
(6)、使用增量和减量操作符 在使用到加一和减一操作时尽量使用增量和减量操作符，因为增量符语句比赋值语句更 快，原因在于对大多数 CPU 来说，对内存字的增、减量操作不必明显地使用取内存和写内 存的指令，比如下面这条语句：x=x+1；模仿大多数微机汇编语言为例，产生的代码类似 于： move A ，x ；把 x 从内存取出存入累加器 A add A ，1 ；累加器 A 加 1 store x ；把新值存回 x 如果使用增量操作符，生成的代码如下： incr x ；x 加 1 显然，不 用取指令和存指令，增、减量操作执行的速度加快，同时长度也缩短了。 (7)、使用复合赋值表达式 复合赋值表达式 (如 a-=1 及 a+=1 等) 都能够生成高质量的程序代码。 (8)、提取公共的子表达式 在某些情况下， C++ 编译器不能从浮点表达式中提出公共的子表达式，因为这意味着 相当于对表达式重新排序。需要特别指出的是，编译器在提取公共子表达式前不能按照代数 的等价关系重新安排表达式。这时，程序员要手动地提出公共的子表达式（在 里有 一项“全局优化”选项可以完成此工作，但效果就不得而知了）。
替数组索引，这样做常常能产生又快又短的代码。与数组索引相比，指针一般能使代码速度
更快，占用空间更少。使用多维数组时差异更明显。下面的代码作用是相同的，但是效率不
一样。
数组索引
指针运算
for( ；；)
for( ；；)
{
{
p=array；
a=*(p++)；
A=array[t++]；
}
}
指针方法的优点是，array 的地址每次装入地址 p 后，在每次循环中只需对 p 增量操
(1)、按数据类型的长度排序 把结构体的成员按照它们的类型长度排序，声明成员时把 长的类型放在短的前面。编译器要求把长型数据类型存放在偶数地址边界 。在申明一个复 杂的数据类型 (既有多字节数据又有单字节数据) 时，应该首先存放多字节数据，然后再存 放单字节数据，这样可以避免内存的空洞。编译器自动地把结构的实例对齐在内存的偶数边 界。
不好的代码： float a，b，c，d，e，f； e = b * c / d； f = b / d * a； 推荐的代码： float a，b，c，d，e，f； const float t(b / d)； e = c * t； f = a * t； 不好的代码： float a，b，c，e，f； e = a / c； f = b / c； 推荐的代码： float a，b，c，e，f； const float t(1.0f / c) ； e = a * t； f = b * t；
}
推荐的代码：
r[0] = M[0][0]*V[0] + M[1][0]*V[1] + M[2][0]*V[2] + M[3][0]*V[3]；
r[1] = M[0][1]*V[0] + M[1][1]*V[1] + M[2][1]*V[2] +[0] + M[1][2]*V[1] + M[2][2]*V[2] + M[3][2]*V[3]；
{ h += 14； printf("%d"，h)；
} (5)、避免不必要的整数除法 整数除法是整数运算中最慢的，所以应该尽可能避免。一种可能减少整数除法的地方是 连除，这里除法可以由乘法代替。这个替换的副作用是有可能在算乘积时会溢出，所以只能
在一定范围的除法中使用。 不好的代码： int i，j，k，m； m=i/j/k； 推荐的代码： int i，j，k，m； m = i / (j * k)；
作。在数组索引方法中，每次循环中都必须根据 t 值求数组下标的复杂运算。
2、使用尽量小的数据类型
能够使用字符型 (char) 定义的变量，就不要使用整型 (int) 变量来定义；能够使用 整型变量定义的变量就不要用长整型(long int)，能不使用浮点型 (float) 变量就不要使 用浮点型变量。当然，在定义变量后不要超过变量的作用范围，如果超过变量的范围赋值， C 编译器并不报错，但程序运行结果却错了，而且这样的错误很难发现。在 ICCAVR 中，可 以在 Options 中设定使用“printf”参数，尽量使用基本型参数 (%c、%d、%x、%X、%u 和 %s 格式说明符)少用长整型参数 (%ld 、%lu 、%lx 和 %lX 格式说明符 )，至于浮点型的参数 (%f)则尽量不要使用，其它 C 编译器也一样。在其它条件不变的情况下，使用 %f 参数， 会使生成的代码的数量增加很多，执行速度降低。
r[3] = M[0][3]*V[0] + M[1][3]*V[1] + M[2][3]*V[2] + M[3][3]*v[3]；
(2)、提取公共部分对于一些不需要循环变量参加运算的任务可以把它们放到循环外面，
这里的任务包括表达式、函数的调用、指针运算、数组访问等，应该将没有必要执行多次的
操作全部集合在一起，放到一个 init 的初始化程序中进行。
DSP 程序优化方法
1、选择合适的算法和数据结构
选择合适的算法和数据结构选择一种合适的数据结构很重要，如果在一堆随机存放的数
中使用了大量的插入和删除指令，那使用链表要快得多。数组与指针语句具有十分密切的关
系，一般来说，指针比较灵活简洁，而数组则比较直观，容易理解。对于大部分的编译器，
使用指针比使用数组生成的代码更短，执行效率更高。在许多种情况下，可以用指针运算代
} 新代码： static long factorial_table[] = {1，1，2，6，24，120，720}； long factorial(int i)
{ return factorial_table[i]；
} 如果表很大，不好写，就写一个 init 函数，在循环外临时生成表格。 (2)、求余运算
// 假设 q != r； void isqrt(unsigned long a， unsigned long* q， unsigned long* r) { *q = a； if(a>0) { while (*q > (*r = a / *q)) { *q = (*q + *r) >> 1； } } *r = a - *q * *q； }
a = a * 4； b = b / 4；可以改为：a = a << 2； b = b >> 2； 通常如果需要乘以或除以 2n ，都可以用移位的方法代替。在 ICCAVR 中，如果乘以 2n ， 都可以生成左移的代码，而乘以其它的整数或除以任何数，均调用乘除法子程序。用移位的 方法得到代码比调用乘除法子程序生成的代码效率高。实际上，只要是乘以或除以一个整数， 均可以用移位的方法得到结果，如：a = a * 9 可以改为：a = (a << 3) + a 采用运算量 更小的表达式替换原来的表达式，下面是一个经典例子: