C 优化加权移动平均值

环境：STM32H7和GCC
使用数据流：每250美国从SPI接收1个样本
我用256个样本做了一个“三角形”加权移动平均，就像但中间的样本是加权1，它围绕它形成一个三角形
我的样本存储在

uint32\u t val[256]

循环缓冲区中，它与

uint8\u t write\u索引一起工作


样本为24位，样本的最大值为
0x00FFFFFF

uint8_t write_idx =0;
uint32_t val[256];
float coef[256];

void init(void)
{
  uint8_t counter=0;
  // I calculate my triangle coefs
  for(uint16_t c=0;c<256;c++) 
  {
    coef[c]=(c>127)?--counter:++counter;
    coef[c]/=128;
  }
}

void ACQ_Complete(void)
{
  uint32_t moy=0;
  // write_idx is meant to wrap
  val[write_idx++]= new_sample;
  // calc moving average (uint8_t)(c-write_idx) is meant to wrap
  for(uint16_t c=0;c<256;c++)
    moy += (uint32_t)(val[c]*coef[(uint8_t)(c-write_idx)]);
  moy/=128;
}

uint8\u t write\u idx=0；
uint32_t val[256]；
浮点数系数[256]；
void init（void）
{
uint8_t计数器=0；
//我计算三角形系数
对于（uint16_t c=0；c127）？--计数器：++计数器；
coef[c]/=128；
}
}
作废ACQ_完成（作废）
{
uint32_t moy=0；
//write_idx是用来包装的
val[write_idx++]=新样本；
//计算移动平均线（uint8_t）（c-write_idx）是用来换行的
对于（uint16_t c=0；c而言，这无疑应该以整数进行。它将更快更准确

这个处理器可以在一个周期内完成32x32+64=64的乘法累加

将所有系数乘以2的幂（不是评论中提到的1000），然后在末尾下移，而不是除以

uint32_t coef[256];

uint64_t moy = 0;

for(unsigned int c = 0; c < 256; c++)
{
   moy += (val[c] * (uint64_t)coef[(c - write_idx) & 0xFFu]);
}

moy >>= N;

uint32_t coef[256]；
uint64_t moy=0；
for（无符号整数c=0；c<256；c++）
{
moy+=（val[c]*（uint64_t）coef[（c-write_idx）和0xFFu]）；
}
moy>>=N；
您的平均值看起来像是一个循环卷积。在这种情况下，使用FFT可以获得较大的增益。除此之外，您的基准测试是否考虑了硬件FPU与软件浮点？您是否确实需要浮点？为什么？您使用的优化器选项是什么？如何编译？
-O2
通常是我想要的推荐用于ARM GCC。
-Ofast
降低了标准符合性，这可能会导致各种疯狂的事情。这不仅仅是一个FIR滤波器，具有三角形脉冲响应吗？CMSIS为此优化了功能（将使用C编译器可能不使用的固有M7 DSP和SIMD指令）.Hi，我看到两个问题，
moy
将溢出，因为我的样本是24位的，
c-write\u idx
没有强制转换将无法正确包装。我认为当您编写
moy/=128
gcc时，它已经发生了变化（我可以检查disasm），因此它不会改善这一部分。很抱歉，我将代码中累加器的大小从32位更改为16位，当时我打算将其从32位更改为64位，正如我在文中所写的那样。