摘要：通過分析Cortex-M3內核的結構與浮點型格式，充分利用Cortex-M3內核中的分支預測、單周期乘法、硬件除法等眾多功能強大的特性，使用Thumb-2指令集實現了單精度浮點型的加、減、乘、除與比較運算，并給出了加減法運算的流程圖和除法運算的源程序。
關鍵詞：Cortex-M3內核；浮點型；速度

引言
    在一些較為復雜的運算中，經常需要處理取值范圍大、精度高的浮點型數據。但一般的低端嵌入式內核中沒有浮點型硬件運算器，因此處理語音信號等數據比較困難。本文提出了一種基于Cortex-M3內核的浮點型運算的處理方法。

1 Thumb-2指令集與COrtex-M3內核結構
    Thumb-2指令集具有以下優點：許多指令(包括乘法相關指令、突破性的32位硬件除法指令等)都是單周期的，并且位段處理指令取指都按32位處理。
    Cortex-M3是一個32位處理器內核，采用哈佛結構，擁有獨立的指令總線和數據總線，可以讓取指與數據訪問并行不悖。它具有如下特點：功耗低，有睡眠、停機和待機3種模式；實時性好；響應中斷快，而且響應中斷所需的周期數是確定的；采用Thumb-2指令集，使得代碼
密度和執行效率更高。

2 浮點數的格式
    IEEE的浮點型數據標準規定，浮點數具有單精度(4字節)、雙精度(8字節)和擴展精度(10字節)三種浮點型格式。在實際的應用中，使用最多的是單精度浮點數，格式如下：

    浮點數表示為：X=MsEsEm-1…E1E0 M-1M-2…M-n。IEEE標準規定：階碼用移碼；尾數的符號位用1表示負數，0表示正數；尾數的數據位用原碼表示，并且隱藏了第24位(即M-1)，M-1為1，所以尾數是大于等于0．5小于1的小數。
    階碼用移碼表示、尾數用原碼表示浮點數的好處：
    ①浮點數據零的所有位均為零。
    ②2個浮點數比較大小時，可不必區分階碼位和數據位，視為有符號32位整型數據比較。

3 浮點型運算的具體實現
3．1 加減運算
    Cortex-M3是32位的內核，可以把單精度浮點數存儲為32位的有符號整數，這樣便于比較運算。加減運算的流程如圖1所示。

3．2 乘法運算
    對于浮點型乘法運算，因為Cortex-M3內核支持單周期乘法指令，所以運算速度比較快。運算流程與加減運算相似，不同之處有：階碼相加最高位取反得結果的階碼；尾數不用正負號調整，直接相乘，而尾數的符號位異或即可得結果的符號位；兩個24位尾數相乘的結果為48位，尾數規格化的時候，判斷第48位是否為1，如果為1則階碼加1，如果為O則第47位一定為1，階碼不必調整。
3．3 除法運算
    除法運算中，提取階碼、重現尾數、提取尾數以及尾數符號位的操作與乘法運算相同，因此除法運算過程與乘法運算過程的基本相似，只是計算X、Y尾數的商有所不同。
    計算商的方法為：先把X的尾數左移8位，與Y的尾數相除得結果Z1，并計算出余數W1=X-Z1*Y；W1先左移8位，與Y的尾數相除得結果Z2，并計算出余數W2=W1-Z2*Y；W2左移8位，與Y的尾數相除得結果Z3。調整Z1、Z2、Z3并組裝成24位或25位尾數。除法運算的源程序如下：
    

   
3．4 浮點型數據比較
    從浮點型數據存儲的格式來看，可以把浮點數按照有符號整型數據來比較大小。比較的結果：相等輸出O，大于輸出1，小于輸出-1。

4 測試結果
    利用基于Cortex-M3內核的STM32F103VET6處理器測試浮點型運算的速度，處理器的工作頻率為72 MHz，測試的方法為：每完成一次浮點型運算，處理器的一引腳變化一次電平。經測試，變化一次電平耗時153ns。圖2、圖3是對乘法運算和除法運算的測試結果。從圖中可以看出，乘法的運算速率約為0．717μs／次，除法的運算速率約為0．957μs／次。可見，運算速率比較高，精度較高，可以滿足實際應用要求。

結語
    測試結果表明，在Cortex-M3內核上實現浮點型運算，可以達到所要求的精度，運算速度較快，具有較高的實時性。本文提出的浮點型運算的處理方法在基于Cortex-M3內核的處理器上有著較高的應用價值。希望對從事這方面的人員有所幫助。