為了兼容基于IQmath的程序的移植，本文給出了基于TMS320F2807x的IQmath的移植方法。

一.測試相關環境

測試相關的軟硬件環境如下表所列：

您可以選擇任意示例工程，這里選擇的工程為 adc_soc_epwm_cpu01，它的工程文件的目錄為：

C:\ti\controlSUITE\device_support\F2807x\v210\F2807x_examples_Cpu1\adc_soc_epwm\cpu01

在CCS中import該工程后，右擊工程，選擇Properties，并打開Build Configuration下的Set Active，選擇CPU1_FLASH，使程序在flash下運行。

二. 工程修改步驟

1.在新的工程中添加IQmath庫文件，由于TMS320F2807x為浮點運算的芯片，所以選擇IQmath_fpu32.lib這個庫。

2.在新的工程中添加IQmath函數庫的頭文件IQmathLib.h，并在原有工程中添加以下語句：

#include "IQmathLib.h"；

以上兩均添加好的工程的文件列表如下：

3.由于IQmathTables不再固化在芯片的ROM中，需要將這一部分的程序拷貝到FLASH中，則要修改CMD文件，增加了IQmath和IQmathTables的內存分配。這個CMD文件在TI官方的軟件包controlSUITE中已經提供，地址如下：

C:\ti\controlSUITE\device_support\F2807x\v210\F2807x_common\cmd

選擇2807x_FLASH_IQMATH_lnk_cpu1.cmd,

在FLASHB和FLASHC中專門給IQmath和IQmathTables分配了空間：

4.為了保持一個工程中僅有一個CMD文件，將工程中自帶的Flash_lnk.cmd刪除。

右鍵工程文件，選擇properties，在CCS Build下選擇C2000 Linker，刪除2807x_Generic_FLASH_lnk.cmd文件。

當然，您也可以選擇修改原有的CMD文件，只要在FLASH中給IQmath和IQmathTables分配足夠的空間即可。

5.移植完成以后，在程序中添加IQmath函數的測試代碼。

首先在main函數前增加IQ格式的變量定義：

_iq IQresult =_IQ(1.0);

_iq IQsource;

在main函數調用IQmath庫中的任意函數，這里我調用了IQsin()函數進行測試：

IQresult =_IQsin(IQsource);

通過實際debug，計算結果與預期相符。

三. TMS320F2807x Piccolo系列芯片在運算能力上的提升

1. 浮點運算單元FPU

FPU全稱Float Point Unit，即浮點運算單元，是專用于浮點運算的處理器。在大多數現在的通用計算機架構中，會在CPU中集成一個或多個浮點運算器，但許多嵌入式處理器沒有在硬件上支持浮點數運算。

TMS320F2807x Piccolo系列芯片使用C28x+FPU的架構，在原有的C28x定點CPU的基礎上加入了一些寄存器和指令，來支持IEEE 單精度浮點數的運算。對于在定點微處理器上編寫的程序，浮點C2000也完全兼容，不需要對程序做出改動。

下表給出了與定點處理器相比，浮點處理器在計算能力上的提升：

可見，與定點處理器相比，浮點處理器不但在程序編寫上更加簡潔，性能上也有了很大的提升，在進行除法，開方，FFT和IIR濾波等算法等指令中效率更高。

2. 三角函數運算單元TMU

與此同時，該系列芯片內部還集成了浮點三角函數運算單元TMU，它增強了C28-FPU的指令集。通過提供以單周期高效方式執行某些三角函數和算術函數的指令，減少了常見復雜函數運算的處理延遲，進一步提高了實時控制算法的性能。

帶有TMU單元和沒有TMU單元的CPU在一些常見函數的執行周期的對比情況如下表：

TMU可以對許多常用的實時控制算法有極大的優化，常見的有以下幾種：

1.Park和Inverse Park變換；

2.空間矢量控制；

3.dq0和Inverse dq0變換；

4.FFT幅度和相位計算。

以Park變換為例，使用FPU來執行，通常需要80到100多個周期來，而集成了TMU單元的CPU僅需13個指令周期即可完成，與沒有TMU相比，性能提高了85％。

因此，針對復雜且對實時控制要求高的控制算法中，相信集成了FPU和TMU的TMS320F2807x Piccolo系列芯片是您非常合適的選擇。

審核編輯：何安