四、使用 const可以限定目标优化
         1、源代码：  

• void fir_fxd1(short input[], short coefs[], short out[])
• {      int i, j;
•         for (i = 0; i < 40; i++)
•     {
•       for (j = 0; j < 16; j++)
•             out[i*16+j]= coefs[j] * input[i + 15 - j];
•    }
• }
  

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         2、改编后的代码：  

• void fir_fxd2(const short input[], const short coefs[], short out[])
• {
•    int i, j;
•         for (i = 0; i < 40; i++)
•     {
•       for (j = 0; j < 16; j++)
•             out[i*16+j]= coefs[j] * input[i + 15 - j];
•    }
  

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         3、优化方法说明：  
         C6000编译器如果确定两条指令是不相关的，则安排它们并行执行。  关键字 const可以指定一个变量或者一个变量的存储单元保持不变。这有助于帮助编译器确定指令的不相关性。例如上例中，源代码不能并行执行，而结果改编后的代码可以并行执行。  
         4、技巧：  
         使用 const 可以限定目标，确定存在于循环迭代中的存储器的不相关性。  
         五、 使用内联指令优化算法
         1、源代码：  

• void vecsum(short *sum, short *in1, short *in2, unsigned int N)
• {
•     int i;
•           for (i = 0; i < N; i++)
•         sum = in1 + in2;
• }
  

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         2、改编后的代码：  

• void vecsum6(int *sum, const int *in1, const int *in2, unsigned int N)
• {
•     int i;
•         int sz = N >> 2;
•     _nassert(N >= 20);
•         for (i = 0; i < sz; i += 2)
•     {
•         sum   = _add2(in1  , in2);
•         sum[i+1] = _add2(in1[i+1], in2[i+1]);
•     }
• }
  

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         3、优化方法说明：  
         源代码中，函数变量的定义是  short *sum, short *in1, short *in2,    改编后的代码函数变量是  int *sum, const int *in1, const int *in2,    整数类型由 16 位改编成 32 位，这时使用内联指令“_add2”一次可以完成两组 16位整数的加法，效率提高一倍。注意这里还使用了关键字 const和内联指令_nassert优化源代码。  
         4、技巧：  
         用内联指令_add2、_mpyhl、_mpylh 完成两组 16 位数的加法和乘法，效率比单纯 16 位数的加法和乘法提高一倍。

         六、if...else...语句的优化  
         实例（一）  
         1、源代码：  
      

• if (sub (ltpg, LTP_GAIN_THR1) <= 0)
•     {
•         adapt = 0;
•     }
•     else
•     {
•         if (sub (ltpg, LTP_GAIN_THR2) <= 0)
•         {
•             adapt = 1;
•         }
•         else
•         {              adapt = 2;
•         }
•     }
  

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       2、改编后的代码：  
   

•      adapt = (ltpg>LTP_GAIN_THR1) + (ltpg>LTP_GAIN_THR2);
  

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          实列（二）
         1、源代码：  
   

• if (adapt == 0)
•     {
•         if (filt>5443)
•         {
•             result = 0;
•         }
•         else
•         {
•             if (filt < 0)
•             {
•                 result = 16384;
•             }
•             else
•             {
•                 filt = _sshl (filt, 18)>>16; // Q15
•                 result = _ssub (16384, _smpy(24660, filt)>>16);
•             }
•         }
•     }
•     else
•     {
•         result = 0;
•     }
  

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       2、改编后的代码：  

•         filt1 = _sshl (filt, 18)>>16;
•     tmp = _smpy(24660, filt1)>>16;
•         result = _ssub(16384, tmp * (filt>=0));
•         result = result * (!((adapt!=0)||(filt>5443)));
  

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       实例（三）  
         1、源代码：  

• static Word16 saturate(Word32 L_var1)
• {
•   Word16 swOut;
•     if (L_var1 > SW_MAX)
•     {
•         swOut = SW_MAX;
•         giOverflow = 1;
•     }
•         else if (L_var1 < SW_MIN)
•     {
•         swOut = SW_MIN;
•         giOverflow = 1;
•     }
•     else
•         swOut = (Word16) L_var1;        /* automatic type conversion */
•     return (swOut);
• }
  

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       2、改编后的代码：  

• static inline Word32 L_shl(Word32 a,Word16 b)
• {
• return ((Word32)((b) < 0 ? (Word32)(a) >> (-(b)) : _sshl((a),(b)))) ;
• }
  

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       3、优化方法说明：  
         如果在循环中出现 if...else...语句，由于 if...else...语句中有跳转指令，而每个跳转指令有5 个延迟间隙，因此程序执行时间延长；另外，循环内跳转也使软件流水受到阻塞。直接使用逻辑判断语句可以去除不必要的跳转。例如在例 1 的源代码最多有两次跳转，而改编后不存在跳转。例 2 和例 3同样也去掉了跳转。  
         4、技巧：
         尽可能地用逻辑判断语句替代 if...else...语句，减少跳转语句。  
         七、数组最小值运算优化  
         1、源程序  

•   dm = 0x7FFF;
•         for (j = 0; j < nsiz[m]; j = add(j, 1))
•     {
•         if (d[j] <= dm)
•         {
•             dm = d[j];
•             jj = j;
•         }
•     }
•     index[m] = jj;
  

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       2、优化后的程序  
   

•      dm0 = dm1 = 0x7fff;
•             d0  = (Word16 *)&d[0];
•             d1  = (Word16 *)&d[1];
•     #pragma MUST_ITERATE(32,256,64);
•         for (j = 0; j < Nsiz; j+=2)
•     {
•         n0 = *d0;
•         d0 += 2;
•         n1 = *d1;
•         d1 += 2;
•         if (n0 <= dm0)
•         {
•             dm0 = n0;
•             jj0 = j;
•         }
•         if (n1 <= dm1)
•         {
•             dm1 = n1;
•             jj1 = j+1;
•         }
•     }
•     if (dm1 != dm0)
•     {
•         index[m] = (dm1 < dm0)? jj1:jj0;
• }
• else
•     {
•        index[m] = (jj1 > jj0)? jj1:jj0;
•     }
  

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         3、优化说明  
         求数组的最小值程序，优化时为了提高程序效率在一个循环之内计算 N=1,3,5..和n=2,4,6...的最小值，然后在比较二者的大小以求得整个数组的最小值。