Arm 霓虹灯代码，用于转换黑白矩形和极轴形状

我正在尝试在我的CPP项目中使用

FFT

->

信号处理
->
逆FFT
，并将复输出转换为FFT的振幅和相位，反之亦然。但是我的C++代码的性能不如基准的SIMD启用的NE10代码那么好。由于我没有arm组装的经验，我正在寻找一些帮助来为未经优化的C模块编写neon代码。例如，在IFFT之前，我执行以下操作：

for (int bin = 0; bin < NUM_FREQUENCY_BINS; bin++) {
    input[bin].real = amplitudes[bin] * cosf(phases[bin]);
    input[bin].imag = amplitudes[bin] * sinf(phases[bin]);
}

for（int-bin=0；bin

其中，
输入
是一个C结构数组（对于复数值），
振幅
和
相位
是
浮点
数组

上述块
（O（n）复杂度）
对于8192个存储单元大约需要0.6ms，而由于SIMD操作，NE10 FFT
（O（n*log（n））复杂度）
只需要0.1ms。从我到目前为止在StackOverflow和其他地方所读到的内容来看，内部函数不值得付出努力，因此我只尝试使用arm neon。
正如我所知，neon不支持几何函数（sin，cos）的向量运算。当然，您可以改进代码。作为变量，您可以使用函数正弦和余弦的预计算值表。它可以显著提高性能

关于霓虹灯的使用。我曾尝试使用这两种方法，但在大多数情况下，它们给出的结果几乎相同（对于现代编译器）。但使用if汇编程序更需要劳动。主要的性能改进是通过正确操作数据（加载、存储）和使用向量指令来实现的，但这些操作可以通过使用内部函数来实现

当然，如果您想实现100%的CPU利用率，有时需要使用汇编程序。但这是罕见的情况。
如果你满足于近似，你可以用氖作为三角函数。我不是附属的，但是有一个实现，它使用内部函数创建精确到许多小数位的向量化sin/cos函数，其性能比简单地调用
sinf
等要好得多（基准由作者提供）

该代码特别适合于极坐标到笛卡尔坐标的计算，因为它同时生成正弦和余弦结果。它可能不适用于绝对精度至关重要的情况，但对于与频域音频处理有关的任何事情，通常情况下都不是这样。
内部功能绝对值得付出努力。特别是，您可以将诸如寄存器分配之类的繁琐工作留给编译器，与手写程序集相比，这将提高性能，除非您非常擅长编写程序集，并且知道代码将运行的微体系结构的详细信息。我有一个在循环中显示对
cosf
和
sinf
的调用。函数调用会产生大量内存开销。这是一个和
cosf
和
sinf
是相关的，因此计算两者。标准的“C”库具有非常严格的精度（至少这是重点）。。。。两者同时在上面。。。也就是说，你的“信号操纵”可以在极坐标或实坐标/虚坐标上执行，所以你不需要进行这种转换。实际上，你需要做一些数学运算，以使事情保持一致（或者至少这是值得研究的）“卷积”可能是你需要添加到工具箱中的东西？或者至少你的问题的信号处理方面可能很重要；你为什么需要转换？我通过将振幅转换到更高的频率来改变麦克风的输入信号。对我来说，最简单的方法是使用振幅。