iOS/MacOSXのvDSP関数というのは、サンプル数が多くなるほど、for文をまわすより確実に処理速度があがります。
驚くことにSIMD組み込み関数を使うよりも速く、アセンブラ命令によってかなりの最適化が入っているようです。
俺のアプリは信号処理なんてやってないよという人も、例えば、256個の変数の合計値を計算するときや、256個の変数を全て0でクリアする時などにも実は使えるのです。
ただvDSP関数は数が多すぎて、どれが目的にあっているのか探すのがかなり面倒です。
そこで、ここにメモしておくことにします。
vDSPを使うことによるパフォーマンスアップが重要な場合のみ使うのが適した使い方になるでしょう。
iOSの場合はMacOSXよりも使えるAPIの種類が限られています。
ここではiOSで使えるもののみをリストアップしています。
Appleのドキュメントでは、機能毎にグループ化されてリストアップされています。
関数の名前は全てvDSP_で始まります。
ほとんどの関数は、float値のベクターを引数に持ちます。
つまり、
float buf[256];
のようなバッファを使います。
関数の末尾にDがついているものはfloat値ではなく、double値のベクターを引数に使うだけで
機能は同じなのでここでのリストからは省きます。
関数の末尾に15とか24とかついているものは、固定少数点値のベクターを引数に
使うので、これもリストからは省きます。
関数の先頭がzのものは複素数を引数に使うものです。これもリストから省きます。
フーリエ変換、ウィンドウ、フィルター関連もリストから省きます。
割と使うものには★をつけておきます。
基本演算
1) 単一ベクター絶対値 vDSP_vabs vDSP_vabsi vDSP_vnabs 2) 単一ベクターマイナス値 vDSP_vneg vDSP_zvneg 3) 単一ベクター値埋めもしくはクリア vDSP_vfill vDSP_vfilli vDSP_vclr ★ 要素を全て0.0で埋める 4) 単一ベクター生成 vDSP_vramp C n = a + n*b n = {0, N-1} 先頭の要素の値がa、傾きがbの線形の坂を生成 vDSP_vrampmul ★ ベクターに坂状の係数を掛ける vDSP_vrampmul2 上記のステレオバージョン vDSP_vrampmuladd ベクターに坂状の係数を掛けて追加する vDSP_vrampmuladd2 上記のステレオバージョン vDSP_vgen C n = A + n*(B-A)/(N-1) n = {0,N-1} 先頭の要素の値がA,終端の要素の値がBとなる線形の坂を生成 vDSP_vgenp 少ない点数のデータの中間値を補完して、間延びしたデータを生成する vDSP_vtabi ルックアップ波形で変換したデータを生成する 5) 単一ベクター２乗 vDSP_vsq vDSP_vssq 6) 単一ベクター極座標変換 vDSP_polar vDSP_rect 7) 単一ベクターデジベル変換 vDSP_vdbcon 8) 単一ベクター少数部取り出し vDSP_vfrac 9) 単一ベクタークリップ、リミット、スレッショルド vDSP_vclip 下限値a,上限値bを与えクリップする vDSP_vclipc vDSP_viclip vDSP_vlim vDSP_vthr 最小値スカラーBを与え、その値以下の場合、Bを設定する vDSP_vthres 最小値スカラーBを与え、その値以下の場合、0を設定する vDSP_vthrsc 10) 単一ベクター圧縮 vDSP_vcmprs 11) 単一ベクター収集 vDSP_vgathr : vDSP_vindexのBが整数のもの vDSP_vgathra : アドレス配列に従ってCにコピーする vDSP_vindex : Bの整数部をindexとしてAの値をCにコピーする 12) 単一ベクターリバース vDSP_vrvrs : Cの値の順序を入れ替える 13) 単一ベクターゼロクロスサーチ vDSP_nzcros 14) 単一ベクター線形平均 vDSP_vavlin 15) 単一ベクター線形内挿 vDSP_vlint 16) 単一ベクター積分 vDSP_vrsum vDSP_vsimps vDSP_vtrapz 17) 単一ベクターソート vDSP_vsort vDSP_vsorti 18) 単一ベクタースライドウィンドウ足し上げ vDSP_vswsum 19) 単一ベクター精度変換 vDSP_vdpsp vDSP_vspdp 20) 単一ベクター浮動小数点から整数への変換 vDSP_vfix8 vDSP_vfix16 vDSP_vfix32 vDSP_vfixr8 vDSP_vfixr16 vDSP_vfixr32 vDSP_vfixu8 vDSP_vfixu16 vDSP_vfixu32 vDSP_vfixru8 vDSP_vfixru16 vDSP_vfixru32 21) 単一ベクター整数から浮動小数点への変換 vDSP_vflt8 vDSP_vflt16 vDSP_vflt32 vDSP_vfltu8 vDSP_vfltu16 vDSP_vfltu32 22) ベクター-スカラー加算 vDSP_vsadd ★ Cn = An + B vDSP_vsaddi 23) ベクター-スカラー除算 vDSP_vsdiv ★ Cn = An / B vDSP_vsdivi vDSP_svdiv vDSP_svdivD 24) ベクター-スカラー積算 vDSP_vsma Dn = An * B + Cn vDSP_vsmul Cn = An * B 25) ベクター-スカラー積算、加算 vDSP_vsmsa vDSP_vsmsb 26) ベクターからベクター、ベクター基本演算 vDSP_vadd ★ Cn = An + Bn vDSP_vsub Cn = An - Bn vDSP_vam Dn = (An + Bn) * Cn vDSP_vsbm Dn = (An - Bn) * Cn vDSP_vaam En = (An + Bn) * (Cn + Dn) vDSP_vsbsbm En = (An - Bn) * (Cn - Dn) vDSP_vasbm En = (An + Bn) * (Cn - Dn) vDSP_vasm Dn = (An + Bn) * C vDSP_vsbsm Dn = (An - Bn) * C vDSP_vmsa Dn = An * Bn + C vDSP_vdiv ★ Cn = Bn / An vDSP_vmul ★ Cn = An * Bn vDSP_vma Dn = An * Bn + Cn vDSP_vmsb Dn = An * Bn - Cn vDSP_vmma En = An * Bn + Cn * Dn vDSP_vmmsb En = An * Bn - Cn * Dn vDSP_vaddsub 27) ベクターからベクター、整数演算 vDSP_veqvi vDSP_vdivi 28) ベクターからベクター、最大値、最小値 vDSP_vmax ★ vDSP_vmaxmg vDSP_vmin vDSP_vminmg 29) ベクターからベクター、距離計算 vDSP_vdist vDSP_vdistD vDSP_distancesq 30) ベクターからベクター、内挿 vDSP_vintb : A * alpha + B * (1-alpha) vDSP_vqint : 2次 31) ベクターからベクター、多項式評価 vDSP_vpoly 32) ベクターからベクター、ピタゴラス計算 vDSP_vpythg 33) ベクターからベクター、極値検出 vDSP_venvlp 34) ベクターからベクター、要素スワップ vDSP_vswap 35) ベクターからベクター、マージ vDSP_vtmerg 36) ベクターからベクター、実ベクタ、再帰的フィルタ vDSP_deq22 37) ２つのベクタの内積 vDSP_dotpr vDSP_dotpr2 38) 最大値検出 vDSP_maxv 最大値 vDSP_maxvi vDSP_maxmgv 絶対値の最大値 vDSP_maxmgvi 39) 最小値検出 vDSP_minv vDSP_minvi vDSP_minmgv vDSP_minmgvi 40) 平均値 vDSP_meanv ★ 要素の合計をNで割る vDSP_meamgv 要素の絶対値の合計をNで割る vDSP_measqv 要素の２乗の合計をNで割る vDSP_mvessq 要素と要素の絶対値の積の合計をNで割る vDSP_rmsqv 要素の２乗の合計をNで割り平方根を取る 41) 合計値 vDSP_sve ★ 要素の合計 vDSP_svemg 要素の絶対値の合計 vDSP_svesq 要素の２乗の合計 vDSP_svs 要素と要素の絶対値の積の合計 vDSP_sve_svesq 要素の合計と要素の２乗の合計を同時に計算する 42) 行列計算 vDSP_mmul 43) 行列変換 vDSP_mtrans 44) 行列、部分行列コピー vDSP_mmov 45) ベクターからベクター整数演算(int) vDSP_vaddi Cn = An + Bn (iOS7以上,OSX?) vDSP_veqvi Cn = An XNOR Bn vDSP_vdivi Cn = An / Bn
