Arduino-Pico 项目中的串口奇偶校验优化方案
2025-07-02 03:10:54作者:乔或婵
在嵌入式开发中,软串口(Software Serial)是一个常用的功能模块,特别是在硬件串口资源有限的情况下。Arduino-Pico项目中的SerialPIO模块实现了基于PIO(Programmable I/O)的软串口功能,但近期开发者发现其奇偶校验计算存在性能瓶颈。
问题背景
SerialPIO模块当前使用位循环(bit loop)的方式计算奇偶校验位,这种方法的时间复杂度与数据位长度成正比。当系统中同时运行多个软串口实例(例如4个以上)时,这种计算方式会消耗大量CPU资源,导致性能下降。
奇偶校验是串口通信中常用的错误检测机制,通过在数据位后添加一个校验位,使整个数据帧中"1"的个数保持奇数(奇校验)或偶数(偶校验)。接收方通过重新计算校验位来检测传输过程中是否发生了单比特错误。
优化方案
开发者提出使用查找表(Lookup Table, LUT)来替代原有的位循环计算。具体方案是建立一个256字节的全局查找表,其中每个条目对应一个8位值的奇偶校验结果。
这种优化带来了以下改进:
- 性能提升:查找表方法将奇偶校验计算从O(n)复杂度降为O(1),实测速度提升约10-12倍
- 资源占用:需要额外256字节的RAM空间存储查找表,但该表可被所有SerialPIO实例共享
- 确定性:计算时间固定,不受数据位长度影响,提高了系统的实时性
实现细节
查找表方法的实现原理是预先计算0-255所有可能值的奇偶性,并将结果存储在数组中。计算校验位时,只需将数据作为索引查表即可获得结果,无需逐位计算。
这种方法特别适合8位数据的奇偶校验计算,因为:
- 8位数据正好对应256种可能值
- 查表操作在现代CPU上非常高效
- 256字节的存储空间在大多数嵌入式系统中是可接受的
应用场景
这种优化特别适用于以下场景:
- 需要同时运行多个软串口实例的系统
- 高波特率通信场景,需要快速处理校验
- 实时性要求高的应用,需要确定性的处理时间
总结
通过引入查找表优化,Arduino-Pico项目的SerialPIO模块在奇偶校验计算性能上获得了显著提升。这种优化体现了嵌入式开发中常见的空间换时间策略,在资源允许的情况下,合理利用查找表可以大幅提高关键路径的性能。该优化已被合并到项目主分支中,将为使用多个软串口的应用带来更好的性能表现。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C046
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0124
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.31 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
699
162
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
697
374
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.23 K
676
Ascend Extension for PyTorch
Python
243
281
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
271
328