什么时候使用CORDIC或多项式近似更有效？

重新评论：Horner’s method是通过重复添加系数,然后乘以变量x,从最高阶系数到最低系数来评估多项式的??实践.相比之下,天真的方法(即首先评估x的幂,然后将它们乘以它们的系数并将它们加在一起)需要更多的工作,并且可以比Horner的方法在数值上更不稳定.

您还没有完全提到您是如何评估多项式的??,所以我建议一个公式：

x2 = x * x
cos = ((COS_D * x2 + COS_C) * x2 + COS_B) * x2 + COS_A
sin = (((SIN_D * x2 + SIN_C) * x2 + SIN_B) * x2 + SIN_A) * x

请注意,如果将常量调整到评估函数的范围,而不是使用泰勒系数,则可以获得更好的精度. (再次,如果你已经完成了部分或全部这些事情,请道歉,但你没有提到你已经尝试过的东西……)

这可能与您的情况(可能只有16×16位MAC)相关性较小,但如果您的处理器可以同时启动多个算术评估,那么如果您在树状结构中编写评估,则可能会获得更好的性能.形式,避免一些操作的顺序依赖：

x2 = x * x
x4 = x2 * x2
cos = (COS_D * x2 + COS_C) * x4 + (COS_B * x2 + COS_A)
sin = ((SIN_D * x2 + SIN_C) * x4 + (SIN_B * x2 + SIN_A)) * x

如果你的处理器有一个矢量ALU,这个公式也建议它有效地使用……