ARM内核矩阵计算教程（STM32）嵌入式qq39587585的博客-

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N*N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4*4矩阵得编一个，5*5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=N*N，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<stdio.h> #include<stdlib.h>  #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,   numTaps*blockSize */ //  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<NN;i++)     Data1[i]=rand()/(double)(RAND_MAX/100);    for(i=0;i<NN;i++)     Data2[i]=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<N;i++)   {    for(j=0;j<N;j++)     printf("%f  ",Data3[i*N+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[i]); // 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);      } }