没有 DSP的单片机，如何把数学计算能力“榨”到极限？

在嵌入式系统中，数学计算能力往往直接决定了系统的上限。 无论是电机控制中的坐标变换，还是功率变换、信号处理、计量与控制算法，三角函数、向量运算、矩阵变换几乎无处不在。

传统认知中，这类应用几乎与 DSP 或带 DSP 指令集的 MCU 画上了等号。 但现实工程中，一个更尖锐的问题是：

如果项目成本、功耗或芯片等级不允许使用 DSP，该怎么办？

一、DSP 强在哪里，MCU 又弱在哪里？

DSP芯片之所以强，本质上并不在“频率”，而在架构：

• 程序 / 数据分离的 哈佛结构
• 专用 硬件乘法器
• 深度流水线
• 针对 MAC、三角函数、向量运算优化的 DSP 指令

这使得 DSP 在三角函数、滤波、坐标变换等计算中效率极高。

相比之下，传统 MCU（尤其是 M0 / M3）：

• 以通用指令为主
• 数学函数往往依赖软件库（math.h）
• 三角函数 = 大量浮点或定点乘除

结果只有一个： 👉 算得慢、占 CPU、功耗高<