我最近实现了一个CORDIC函数库来减少所需的计算能力(我的项目基于PowerPC,并且其执行时间规范非常严格).语言是ANSI-C.
其他函数(sin/cos/atan)在32位和64位实现中的精度限制内工作.
不幸的是,asin()函数系统地失败了某些输入.
出于测试目的,我已经实现了一个.h
用于simulink S-Function的文件.(这只是为了方便起见,您可以将以下内容编译为独立版.exe
,只需进行少量更改)
注意:我强制进行32次迭代,因为我工作在32位精度,并且需要最大可能的精度.
Cordic.h:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define FLOAT32 float
#define INT32 signed long int
#define BIT_XOR ^
#define CORDIC_1K_32 0x26DD3B6A
#define MUL_32 1073741824.0F /*needed to scale float -> int*/
#define INV_MUL_32 9.313225746E-10F /*needed to scale int -> float*/
INT32 CORDIC_CTAB_32 [] = {0x3243f6a8, 0x1dac6705, 0x0fadbafc, 0x07f56ea6, 0x03feab76, 0x01ffd55b, 0x00fffaaa, 0x007fff55,
0x003fffea, 0x001ffffd, 0x000fffff, 0x0007ffff, 0x0003ffff, 0x0001ffff, 0x0000ffff, 0x00007fff,
0x00003fff, 0x00001fff, 0x00000fff, 0x000007ff, 0x000003ff, 0x000001ff, 0x000000ff, 0x0000007f,
0x0000003f, 0x0000001f, 0x0000000f, 0x00000008, 0x00000004, 0x00000002, 0x00000001, 0x00000000};
/* CORDIC Arcsine Core: vectoring mode */
INT32 CORDIC_asin(INT32 arc_in)
{
INT32 k;
INT32 d;
INT32 tx;
INT32 ty;
INT32 x;
INT32 y;
INT32 z;
x=CORDIC_1K_32;
y=0;
z=0;
for (k=0; k<32; ++k)
{
d = (arc_in - y)>>(31);
tx = x - (((y>>k) BIT_XOR d) - d);
ty = y + (((x>>k) BIT_XOR d) - d);
z += ((CORDIC_CTAB_32[k] BIT_XOR d) - d);
x = tx;
y = ty;
}
return z;
}
/* Wrapper function for scaling in-out of cordic core*/
FLOAT32 asin_wrap(FLOAT32 arc)
{
return ((FLOAT32)(CORDIC_asin((INT32)(arc*MUL_32))*INV_MUL_32));
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这可以通过类似于以下的方式调用:
#include "Cordic.h"
#include "math.h"
void main()
{
y1 = asin_wrap(value_32); /*my implementation*/
y2 = asinf(value_32); /*standard math.h for comparison*/
}
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结果如下所示:
左上角显示[-1;1]
输入超过2000步(0.001
增量),左下角是我的功能输出,右下角是标准输出,右上角是两个输出的差值.
立即看到错误不在32位精度范围内.
我已经通过我的代码分析了所执行的步骤(以及中间结果),在我看来,在某一点上,该值y
与初始值"足够接近",arc_in
并且与位移有关的原因导致分歧的解决方案.
我的问题:
+/- 0.6
,但即使删除了这些,还有更多更小的值,尽管不那么明显)编辑:
由于有些评论提到它,是的,我测试了它的定义INT32
,即使写作
#define INT32 int32_T
也没有改变最轻微的结果.
目标硬件上的计算时间已经通过在有效范围内随机输入的函数的10.000次迭代的数百次重复块来测量.观察到的平均结果(对于函数的一次调用)如下:(
math.h asinf() 100.00 microseconds
CORDIC asin() 5.15 microseconds
显然先前的测试已经出错,新的交叉测试已经获得的效果不超过有效范围内的平均100微秒)
回顾评论中提到的一些事情:
arcsin(1)
。arcsin(0.60726)
to arcsin(0.68514)
all return的值0.754805
。/* |a| < 0.98 */
在这似乎强化了公知有不准确之处接近1的反正弦()实现。作为几种不同方法的粗略比较,请考虑以下结果(所有测试在台式机、Windows7 计算机上执行,使用 MSVC++ 2010,基准测试在 arcsin() 范围 0-1 上使用 10M 迭代计时):
这些结果在桌面上,所以它们与嵌入式系统的相关性是一个很好的问题。如果有疑问,建议在相关系统上进行分析/基准测试。测试的大多数解决方案在范围 (0-1) 上都没有很好的准确度,除了一个之外,其他所有解决方案实际上都比内置asin()
函数慢。
线性表查找代码发布在下面,当需要速度而不是精度时,这是我对任何昂贵的数学函数的常用方法。它只是使用一个 1024 元素的线性插值表。它似乎是所有测试过的方法中最快和最准确的,尽管内置的asin()
实际上并没有慢很多(测试它!)。通过改变表格的大小,可以很容易地调整或多或少的精度。
// Please test this code before using in anything important!
const size_t ASIN_TABLE_SIZE = 1024;
double asin_table[ASIN_TABLE_SIZE];
int init_asin_table (void)
{
for (size_t i = 0; i < ASIN_TABLE_SIZE; ++i)
{
float f = (float) i / ASIN_TABLE_SIZE;
asin_table[i] = asin(f);
}
return 0;
}
double asin_table (double a)
{
static int s_Init = init_asin_table(); // Call automatically the first time or call it manually
double sign = 1.0;
if (a < 0)
{
a = -a;
sign = -1.0;
}
if (a > 1) return 0;
double fi = a * ASIN_TABLE_SIZE;
double decimal = fi - (int)fi;
size_t i = fi;
if (i >= ASIN_TABLE_SIZE-1) return Sign * 3.14159265359/2;
return Sign * ((1.0 - decimal)*asin_table[i] + decimal*asin_table[i+1]);
}
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