特别说明：完整45期数字信号处理教程，原创高性能示波器代码全开源地址：链接
, M; \1 s7 v: Q$ @& \4 _

第20章 MatrixFunctions的使用（二）

    本期教程主要讲解矩阵运算中的放缩，乘法和转置。

    20.1 矩阵放缩 MatScale

    20.2 矩阵乘法 MatMult

    20.3 转置矩阵 MatTrans

    20.4 总结

; M2 D  ]  i1 W- V0 A20.1 矩阵放缩 MatScale
2 o1 ]+ Y% _& F1 g
5 _  p* h+ k- o1 {1 i+ @* x20.1.1 arm_mat_scale_f32

公式描述：

函数定义如下：

    arm_status arm_mat_scale_f32(

        const arm_matrix_instance_f32 * pSrc,

        float32_t scale,

        arm_matrix_instance_f32 * pDst)

参数定义：

    [in]       *pSrc   points to input matrix structure        

    [in]       scale   scale factor to be applied         

    [out]      *pDst  points to output matrix structure        

    return    The function returns either <code>ARM_MATH_SIZE_MISMATCH</code>   

20.1.2 arm_mat_scale_q31

函数定义如下：

    arm_status arm_mat_scale_q31(

        const arm_matrix_instance_q31 * pSrc,

        q31_t scaleFract,

        int32_t shift,

        arm_matrix_instance_q31 * pDst)

参数定义：

    [in]      *pSrc      points to input matrix        

    [in]      scaleFract  fractional portion of the scale factor        

    [in]      shift       number of bits to shift the result by        

    [out]    *pDst      points to output matrix structure        

    return     The function returns either   

注意事项：

    1. 两个1.31格式的数据相乘产生2.62格式的数据，最终结果要做偏移和饱和运算产生1.31格式数据。

    2. 定点数的最终放缩比例计算是：scale = scaleFract * 2^shift.

/ J3 L( M  G) f5 z! L" w' M20.1.3 arm_mat_scale_q15

函数定义如下：

    arm_status arm_mat_scale_q15(

        const arm_matrix_instance_q15 * pSrc,

        q15_t scaleFract,

        int32_t shift,

        arm_matrix_instance_q15 * pDst)

参数定义：

    [in,out] *S         points to an instance of the floating-point matrix structure.   

    [in]     nRows    number of rows in the matrix.   

    [in]     nColumns number of columns in the matrix.   

    [in]     *pData           points to the matrix data array.  

注意事项：

    1. 两个1.15格式的数据相乘产生2.30格式的数据，最终结果要做偏移和饱和运算产生1.15格式数据。

    2. 定点数的最终放缩比例计算是：scale = scaleFract * 2^shift.

20.1.4 实例讲解

实验目的：

    1. 学习MatrixFunctions中矩阵的放缩

实验内容：

    1. 按下按键K1, 串口打印函数DSP_MatScale的输出结果

实验现象：

    通过窗口上位机软件SecureCRT（V5光盘里面有此软件）查看打印信息现象如下：

程序设计：

1. /*
   
2. *********************************************************************************************************
   
3. *        函 数 名: DSP_MatScale
   - g6 k; b( O+ u. J
4. *        功能说明: 矩阵放缩
   
5. *        形    参：无
   / R. r) g6 c; ?% v
6. *        返 回 值: 无
   7 G$ T& G9 J" `" i9 W  \
7. *********************************************************************************************************
   # K( k8 c: A3 o* [8 t/ I
8. */
   
9. static void DSP_MatScale(void)
   # A: y+ R+ s( e4 ~% f9 k
10. {
    
11. uint8_t i;
    , ]4 K! |: ]/ q
12. /****浮点数数组******************************************************************/
    
13. float32_t pDataA[9] = {1.1f, 1.1f, 2.1f, 2.1f, 3.1f, 3.1f, 4.1f, 4.1f, 5.1f};
    
14. float32_t scale = 1.1f;
      p: }) o8 {- i2 X  y) a
15. float32_t pDataDst[9];
    
16. arm_matrix_instance_f32 pSrcA; //3行3列数据
    
17. arm_matrix_instance_f32 pDst;
    5 s, x( Y  u& ^7 {$ W# ]6 r5 s
18. /****定点数Q31数组******************************************************************/
    
19. q31_t pDataA1[9] = {1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5};
    
20. q31_t scaleFract = 10;
    
21.      int32_t shift = 0;
    : U  y) v7 H  M: Z
22. q31_t pDataDst1[9];
    ( M( Y  }9 R) G* S
23. arm_matrix_instance_q31 pSrcA1; //3行3列数据
    
24. arm_matrix_instance_q31 pDst1;
    
25. /****定点数Q15数组******************************************************************/
    
26. q15_t pDataA2[9] = {1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5};
    
27. q15_t scaleFract1 = 10;
    ' H2 O/ h8 E3 K( g" K- }
28.      int32_t shift1 = 0;
    6 y6 K' s. Y/ W& m
29. q15_t pDataDst2[9];
    
30. arm_matrix_instance_q15 pSrcA2; //3行3列数据
    
31. arm_matrix_instance_q15 pDst2;
    2 L- |- D8 G+ G& c% T/ Q( U
32. /****浮点数***********************************************************************/
    
33. pSrcA.numCols = 3;
    
34. pSrcA.numRows = 3;
    
35. pSrcA.pData = pDataA;
    
36. 
    
37. pDst.numCols = 3;
    * ~3 i: t- Z5 H0 l6 ~
38. pDst.numRows = 3;
    & L" m, a7 P, [
39. pDst.pData = pDataDst;
    . h$ ]9 a  X) I+ y8 |* H+ D
40. printf("****浮点数******************************************\r\n");
    9 M5 j* e# T6 Y" x! O4 u8 Z7 ~+ |
41. arm_mat_scale_f32(&pSrcA, scale, &pDst);
    - S- x$ k1 I# [! A( B  t
42. for(i = 0; i < 9; i++)
    
43. {
    : U! T" x- O$ i7 C8 D+ t
44. printf("pDataDst[%d] = %f\r\n", i, pDataDst[i]);
    + p3 c) C, j" r, N6 `, |
45. }
    . S3 f. E0 ]- L* f8 z. `' g
46. /****定点数Q31***********************************************************************/
    ( g7 ]& P- t) Q1 Z# \; Q  ?5 T
47. pSrcA1.numCols = 3;
    * s8 T( b# I5 m0 }
48. pSrcA1.numRows = 3;
    ' v( [/ ~$ R& J: o$ b
49. pSrcA1.pData = pDataA1;
    / H% T' P) ^$ {$ I" {4 U, ]: T
50. pDst1.numCols = 3;
    # _- d/ _4 g% z3 R8 x6 U3 p
51. pDst1.numRows = 3;
    
52. pDst1.pData = pDataDst1;
    1 [2 w5 e6 X; T
53. printf("****定点数Q31******************************************\r\n");
    
54. arm_mat_scale_q31(&pSrcA1, scaleFract, shift, &pDst1);
    2 l7 {4 T2 X9 c
55. for(i = 0; i < 9; i++)
    
56. {
    
57. printf("pDataDst1[%d] = %d\r\n", i, pDataDst1[i]);
    4 f/ P+ O! v" c  p
58. }
    
59. /****定点数Q15***********************************************************************/
    
60. pSrcA2.numCols = 3;
    ; f8 q; u( K2 K/ Q3 {
61. pSrcA2.numRows = 3;
    
62. pSrcA2.pData = pDataA2;
    
63. pDst2.numCols = 3;
    
64. pDst2.numRows = 3;
    ) `7 s2 e1 V9 d: I
65. pDst2.pData = pDataDst2;
    
66. printf("****定点数Q15******************************************\r\n");
    
67. arm_mat_scale_q15(&pSrcA2, scaleFract1, shift1, &pDst2);
    
68. for(i = 0; i < 9; i++)
    ) S0 F5 ^! W- U8 j; {; j, I
69. {
    
70. printf("pDataDst2[%d] = %d\r\n", i, pDataDst2[i]);
    ' Y$ d; Y, u) g- T
71. }
    
72. }

复制代码

1. 下面通过matlab来实现矩阵的放缩：

20.2 矩阵乘法 MatMult
20.2.1 arm_mat_mult_f32

公式描述：

函数定义如下：

    arm_status arm_mat_mult_f32(

        const arm_matrix_instance_f32 * pSrcA,

        const arm_matrix_instance_f32 * pSrcB,

        arm_matrix_instance_f32 * pDst)

参数定义：

    [in]       *pSrcA  points to the first input matrix structure   

    [in]       *pSrcB  points to the second input matrix structure   

    [out]      *pDst  points to output matrix structure   

    return     The function returns either   

注意事项：

    1. 两个矩阵M x N和N x P相乘的结果是M x P.（必须保证一个矩形的列数等于另一个矩阵的行数）。

9 E' g/ `3 \4 R7 t% X- S20.2.2 arm_mat_mult_q31

函数定义如下：

    arm_status arm_mat_mult_q31(

        const arm_matrix_instance_q31 * pSrcA,

        const arm_matrix_instance_q31 * pSrcB,

        arm_matrix_instance_q31 * pDst)

参数定义：

    [in]    *pSrcA  points to the first input matrix structure   

    [in]    *pSrcB  points to the second input matrix structure   

    [out]  *pDst   points to output matrix structure   

    return                     The function returns either

注意事项：

    1. 两个1.31格式的数据相乘产生2.62格式的数据，最终结果要做偏移和饱和运算产生1.31格式数据。

    2. 两个矩阵M x N和N x P相乘的结果是M x P.（必须保证一个矩形的列数等于另一个矩阵的行数）。

20.2.3 arm_mat_mult_q15

函数定义如下：

    arm_status arm_mat_mult_q15(

        const arm_matrix_instance_q15 * pSrcA,

        const arm_matrix_instance_q15 * pSrcB,

       arm_matrix_instance_q15 * pDst,

        q15_t * pState CMSIS_UNUSED)

参数定义：

    [in]     *pSrcA   points to the first input matrix structure   

    [in]     *pSrcB   points to the second input matrix structure   

    [out]   *pDst    points to output matrix structure   

    [in]                *pState  points to the array for storing intermediate results   

    return                      The function returns either   

注意事项：

    1. 两个1.15格式数据相乘是2.30格式，函数的内部使用了64位的累加器，那个就是34.30格式，最终结果将低15位截取掉并作饱和处理为1.15格式。

    2. 两个矩阵M x N和N x P相乘的结果是M x P.（必须保证一个矩形的列数等于另一个矩阵的行数）。

* n7 V- y* a! f, B, E' S6 U0 g20.2.4 arm_mat_mult_fast_q31

函数定义如下：

    arm_status arm_mat_mult_fast_q31(

        const arm_matrix_instance_q31 * pSrcA,

        const arm_matrix_instance_q31 * pSrcB,

        arm_matrix_instance_q31 * pDst)

参数定义：

    [in]    *pSrcA  points to the first input matrix structure   

    [in]    *pSrcB  points to the second input matrix structure   

    [out]  *pDst   points to output matrix structure   

    return                     The function returns either

注意事项：

    1. 两个1.31格式的数据相乘产生2.62格式的数据，最终结果要做偏移和饱和运算产生1.31格式数据。

    2. 两个矩阵M x N和N x P相乘的结果是M x P.（必须保证一个矩形的列数等于另一个矩阵的行数）。

    3. 函数arm_mat_mult_fast_q31是arm_mat_mult_q31的快速算法。

: q5 ^1 Z7 r7 q2 ~' h( X20.2.5 arm_mat_mult_fast_q15

函数定义如下：

     arm_status arm_mat_mult_fast_q15(

        const arm_matrix_instance_q15 * pSrcA,

        const arm_matrix_instance_q15 * pSrcB,

        arm_matrix_instance_q15 * pDst,

        q15_t * pState)

参数定义：

    [in]     *pSrcA   points to the first input matrix structure   

    [in]     *pSrcB   points to the second input matrix structure   

    [out]   *pDst    points to output matrix structure   

    [in]                *pState  points to the array for storing intermediate results   

    return                      The function returns either   

注意事项：

    1. 两个1.15格式数据相乘是2.30格式，函数的内部使用了64位的累加器，那个就是34.30格式，最终结果将低15位截取掉并作饱和处理为1.15格式。

    2. 两个矩阵M x N和N x P相乘的结果是M x P.（必须保证一个矩形的列数等于另一个矩阵的行数）。

    3. 函数arm_mat_mult_fast_q15是arm_mat_mult_q15的快速算法。

20.2.6 实例讲解

实验目的：

    1. 学习MatrixFunctions中矩阵乘法

实验内容：

    1. 按下按键K2, 串口打印函数DSP_MatMult的输出结果

实验现象：

     通过窗口上位机软件SecureCRT（V5光盘里面有此软件）查看打印信息现象如下：

程序设计：

1. /*
     {5 m' u) @8 H( f: M$ M+ n
2. *********************************************************************************************************
   
3. *        函 数 名: DSP_MatMult
   
4. *        功能说明: 矩阵乘法
   
5. *        形    参：无
   " Z! j0 l3 r  s# p$ Q
6. *        返 回 值: 无
   ( ~# f- o9 F  ^. M# k
7. *********************************************************************************************************
   . Y. b$ A6 g/ c0 v
8. */
   
9. static void DSP_MatMult(void)
   # L5 x! O$ i$ Y7 j! @& T
10. {
    
11. uint8_t i;
    
12. /****浮点数数组******************************************************************/
    3 D; f: Y8 ?) T% i0 {
13. float32_t pDataA[9] = {1.1f, 1.1f, 2.1f, 2.1f, 3.1f, 3.1f, 4.1f, 4.1f, 5.1f};
    
14. float32_t pDataB[9] = {1.1f, 1.1f, 2.1f, 2.1f, 3.1f, 3.1f, 4.1f, 4.1f, 5.1f};
    
15. float32_t pDataDst[9];
    * P& m0 w- o9 K! a0 \" _# \# `4 W
16. arm_matrix_instance_f32 pSrcA; //3行3列数据
    6 F) g( Q: e/ ?1 \, L/ H3 o
17. arm_matrix_instance_f32 pSrcB; //3行3列数据
    
18. arm_matrix_instance_f32 pDst;
    * L5 `- ~! |* g5 b
19. /****定点数Q31数组******************************************************************/
    
20. q31_t pDataA1[9] = {1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5};
    
21. q31_t pDataB1[9] = {1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5};
    
22. q31_t pDataDst1[9];
    * |6 L7 b9 e. X- U
23. arm_matrix_instance_q31 pSrcA1; //3行3列数据
    4 z& w; X' z/ |3 i
24. arm_matrix_instance_q31 pSrcB1; //3行3列数据
    
25. arm_matrix_instance_q31 pDst1;
    
26. /****定点数Q15数组******************************************************************/
    . T, _. m) W$ Q: I3 N: f0 O, H
27. q15_t pDataA2[9] = {1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5};
    $ {; I: l, |' [' b# n% I6 Y
28. q15_t pDataB2[9] = {1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5};
    
29. q15_t pDataDst2[9];
    
30. arm_matrix_instance_q15 pSrcA2; //3行3列数据
    
31. arm_matrix_instance_q15 pSrcB2; //3行3列数据
    
32. arm_matrix_instance_q15 pDst2;
    % t* ]6 ]4 V* e6 m9 @, s2 ^
33. q15_t pState;
    
34. /****浮点数***********************************************************************/
    & c: D  h  p# r& s0 o  V" x
35. pSrcA.numCols = 3;
    
36. pSrcA.numRows = 3;
    
37. pSrcA.pData = pDataA;
    ' r) K8 f# M( T' a- T, s
38. pSrcB.numCols = 3;
    
39. pSrcB.numRows = 3;
    6 H8 G' ?9 a8 t6 C& A8 d0 V
40. pSrcB.pData = pDataB;
    . l0 F1 n5 ^" k$ U0 d/ g* o
41. pDst.numCols = 3;
    $ N4 j& @3 O6 p& p; y2 w& L
42. pDst.numRows = 3;
    
43. pDst.pData = pDataDst;
    " z- }9 _& e! Y+ M6 O/ ^9 p6 ]6 b
44. printf("****浮点数******************************************\r\n");
    " l% s& O/ \5 x, ?
45. arm_mat_mult_f32(&pSrcA, &pSrcB, &pDst);
    
46. for(i = 0; i < 9; i++)
    ( B' x& u9 `/ S4 _5 l
47. {
    7 ~) k6 j& ]- ^1 h  u7 l3 d5 e
48. printf("pDataDst[%d] = %f\r\n", i, pDataDst[i]);
    
49. }
    . l  U& l" d. ^1 ]* d  T
50. /****定点数Q31***********************************************************************/
    . l/ z7 M' `& F/ F" }* a2 u6 X
51. pSrcA1.numCols = 3;
    7 W, U: f+ [5 Y) h3 ?" Y9 n, r
52. pSrcA1.numRows = 3;
    & E9 C% |% M1 R. ~/ J  i1 l; f
53. pSrcA1.pData = pDataA1;
    
54. pSrcB1.numCols = 3;
    
55. pSrcB1.numRows = 3;
    2 v2 H  b3 L: L4 p) [5 x( {# }2 y
56. pSrcB1.pData = pDataB1;
    
57. pDst1.numCols = 3;
    
58. pDst1.numRows = 3;
    3 e$ P8 N: J0 M
59. pDst1.pData = pDataDst1;
    1 j- l: W' s# Q/ y# t* l1 u9 p
60. printf("****定点数Q31******************************************\r\n");
    7 y/ O1 f, K0 E% o# }
61. arm_mat_mult_q31(&pSrcA1, &pSrcB1, &pDst1);
    , q- `0 t3 z( {- L  t
62. arm_mat_mult_fast_q31(&pSrcA1, &pSrcB1, &pDst1);
    - h: h: ~3 q' Z7 P
63. for(i = 0; i < 9; i++)
    ' K: H) R$ K4 |  }2 s
64. {
    % B% b; c/ u; w: g
65. printf("pDataDst1[%d] = %d\r\n", i, pDataDst1[i]);
    
66. }
    ! l) u3 q7 z* I2 |9 l
67. /****定点数Q15***********************************************************************/
    
68. pSrcA2.numCols = 3;
    
69. pSrcA2.numRows = 3;
    
70. pSrcA2.pData = pDataA2;
    
71. pSrcB2.numCols = 3;
    8 u6 Z. C' a& F2 l' t4 {  c$ B3 V
72. pSrcB2.numRows = 3;
    
73. pSrcB2.pData = pDataB2;
    
74. pDst2.numCols = 3;
    1 }% b' o# F- u& l5 M+ }) t& Q8 V
75. pDst2.numRows = 3;
    ) l: X& r! m- G' W1 m
76. pDst2.pData = pDataDst2;
    : N- v3 @6 z6 {5 F3 T  z; Y
77. printf("****定点数Q15******************************************\r\n");
      `* D% `8 d& C; s; e' Q
78. arm_mat_mult_q15(&pSrcA2, &pSrcB2, &pDst2, &pState);
    & c( a6 `% [1 k
79. arm_mat_mult_fast_q15(&pSrcA2, &pSrcB2, &pDst2, &pState);
    
80. for(i = 0; i < 9; i++)
    
81. {
    ; X1 f$ f6 T4 I+ I
82. printf("pDataDst2[%d] = %d\r\n", i, pDataDst2[i]);
    9 ?- c; s+ P4 ]6 R. @9 M
83. }
    
84. }

复制代码

1. 下面通过matlab实现矩阵的乘法：

20.3 转置矩阵 MatTrans
20.3.1 arm_mat_trans_f32

公式描述：

函数定义如下：

    arm_status arm_mat_trans_f32(

        const arm_matrix_instance_f32 * pSrc,

        arm_matrix_instance_f32 * pDst)

参数定义：

    [in]   *pSrc  points to the input matrix   

    [out]  *pDst  points to the output matrix   

    return         The function returns either  <code>ARM_MATH_SIZE_MISMATCH</code>  

注意事项：

    1. 矩阵M x N转置后是N x M。

20.3.2 arm_mat_trans_q31

函数定义如下：

    arm_status arm_mat_trans_q31(

        const arm_matrix_instance_q31 * pSrc,

        arm_matrix_instance_q31 * pDst)

参数定义：

    [in]  *pSrc points to the input matrix   

     [out] *pDst points to the output matrix   

     return         The function returns either  <code>ARM_MATH_SIZE_MISMATCH</code>  

注意事项：

    1. 矩阵M x N转置后是N x M。

: _/ l/ f3 q' ~3 C" k1 X) y20.3.3 arm_mat_trans_q15

函数定义如下：

    arm_status arm_mat_trans_q15(

        const arm_matrix_instance_q15 * pSrc,

        arm_matrix_instance_q15 * pDst)

参数定义：

    [in]  *pSrc points to the input matrix   

     [out] *pDst points to the output matrix   

     return         The function returns either  <code>ARM_MATH_SIZE_MISMATCH</code>  

注意事项：

    1. 矩阵M x N转置后是N x M。

/ j2 O, K1 V8 ]' q0 x& Y, O: N" f4 w20.3.4 实例讲解

实验目的：

    1. 学习MatrixFunctions中的转置矩阵

实验内容：

    1. 按下按键K3, 串口打印函数DSP_MatTrans的输出结果

实验现象：

    通过窗口上位机软件SecureCRT（V5光盘里面有此软件）查看打印信息现象如下：

程序设计：

1. /*
   
2. *********************************************************************************************************
   ! x% I0 q' S+ g7 u
3. *        函 数 名: DSP_MatTrans
   
4. *        功能说明: 求逆矩阵
   
5. *        形    参：无
   4 V: C* S6 s. m6 \& v, P
6. *        返 回 值: 无
   
7. *********************************************************************************************************
   
8. */
   4 P- Z/ Q6 |) N
9. static void DSP_MatTrans(void)
   $ y9 u% ~/ ?7 U: r+ \
10. {
    
11. uint8_t i;
    / @5 C$ J5 l+ r/ I4 @
12. /****浮点数数组******************************************************************/
    
13. float32_t pDataA[9] = {1.1f, 1.1f, 2.1f, 2.1f, 3.1f, 3.1f, 4.1f, 4.1f, 5.1f};
    
14. float32_t pDataDst[9];
    ( z3 ]) ^" R" c' E
15. arm_matrix_instance_f32 pSrcA; //3行3列数据
    
16. arm_matrix_instance_f32 pDst;
    8 G7 t8 F4 y  n. @
17. /****定点数Q31数组******************************************************************/
    
18. q31_t pDataA1[9] = {1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5};
    ( K9 C) V& P8 G
19. q31_t pDataDst1[9];
    
20. arm_matrix_instance_q31 pSrcA1; //3行3列数据
    
21. arm_matrix_instance_q31 pDst1;
    5 |1 n: }0 {9 X
22. /****定点数Q15数组******************************************************************/
    
23. q15_t pDataA2[9] = {1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5};
    
24. q15_t pDataDst2[9];
    , p/ _2 i9 s$ z
25. arm_matrix_instance_q15 pSrcA2; //3行3列数据
    
26. arm_matrix_instance_q15 pDst2;
    * z9 J9 Y5 X2 s5 E4 O
27. /****浮点数***********************************************************************/
    6 C1 ?% d. b% \9 o& y; M* q
28. pSrcA.numCols = 3;
    
29. pSrcA.numRows = 3;
    
30. pSrcA.pData = pDataA;
    % T0 {/ M& ?/ s  L6 ?' _
31. 
    9 h1 R  r. L' y
32. pDst.numCols = 3;
    
33. pDst.numRows = 3;
    
34. pDst.pData = pDataDst;
    " @) c0 f3 k0 Y
35. printf("****浮点数******************************************\r\n");
    
36. status = arm_mat_trans_f32(&pSrcA, &pDst);
    . A9 [! Z6 ~8 P6 s$ W
37. for(i = 0; i < 9; i++)
    # Q6 V; h' z( R3 Z* |( D+ i
38. {
    ' ]+ W7 P' g7 @8 J' L
39. printf("pDataDst[%d] = %f\r\n", i, pDataDst[i]);
    
40. }
    
41. /****定点数Q31***********************************************************************/
    # \$ ~5 C) j' @
42. pSrcA1.numCols = 3;
    
43. pSrcA1.numRows = 3;
    8 I$ R  S: A1 X
44. pSrcA1.pData = pDataA1;
    + g5 U: x* u6 o% b4 |4 T
45. pDst1.numCols = 3;
    ; a+ H. W( G- I+ I4 n
46. pDst1.numRows = 3;
    
47. pDst1.pData = pDataDst1;
    
48. printf("****定点数Q31******************************************\r\n");
    ; K9 D# n+ W8 k0 E
49. status = arm_mat_trans_q31(&pSrcA1, &pDst1);
    
50. for(i = 0; i < 9; i++)
    5 z9 O! x8 H0 z. k8 g* h; f
51. {
    7 ^- V' A% i, j+ ~
52. printf("pDataDst1[%d] = %d\r\n", i, pDataDst1[i]);
      Z" e7 k! S9 s4 V4 _" ^# V: ?) i
53. }
    
54. /****定点数Q15***********************************************************************/
    $ l. k, w7 s1 _' e' @
55. pSrcA2.numCols = 3;
    : g- s  F2 `+ J% [
56. pSrcA2.numRows = 3;
    5 M& i5 a4 y7 w& b: c
57. pSrcA2.pData = pDataA2;
    
58. pDst2.numCols = 3;
    
59. pDst2.numRows = 3;
    2 T1 `5 e& X; \) a1 k5 X
60. pDst2.pData = pDataDst2;
    
61. printf("****定点数Q15******************************************\r\n");
    4 o' ^0 F& W" |0 L8 R: R+ |1 H' U! B
62. status = arm_mat_trans_q15(&pSrcA2, &pDst2);
    
63. for(i = 0; i < 9; i++)
    
64. {
    
65. printf("pDataDst2[%d] = %d\r\n", i, pDataDst2[i]);
    ; O7 y, {; ?5 j8 c  y# n
66. }
    . |+ m  J5 k3 g+ S
67. }

复制代码

1. 下面通过matlab实现矩阵的转置：

20.4 总结

    本期教程就跟大家讲这么多，有兴趣的可以深入研究下算法的具体实现。

/ \$ |! {) P$ ^6 [  q1 E& @

谢谢分享啊