MP3解码播放流畅@Ai8051U核心板-擎天柱，8051U移植minimp3解码库

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再有一个就是加入饱和指令，包括浮点数转整数，长整数转短整数。

处理器指令中的饱和指令(Saturation Instructions)是什么？
饱和指令（Saturation Instructions） 是处理器（尤其是数字信号处理器（DSP）、多媒体扩展指令集（如MMX/SSE/Neon） 和图形处理器（GPU））中的一类特殊算术指令。其核心功能是：当计算结果超出目标数据类型能表示的范围时，不是进行标准的“环绕”（Wrap Around）或“截断”（Truncation），而是将结果“钳位”（Clamp）到该数据类型允许的最大值或最小值。

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修改一条语句，速度提升百倍。

51架构，移位是个短板，对于性能有要求的场合，多位的移位尽量用其它操作代替。
在minimp3源码的霍夫曼算法中，有一行对51极其不友好。
*dst = g_pow43[16 + lsb - 16*(bs_cache >> 31)] * one;
bs_cache是uint32类型，对其右移31位。
51架构指令每次只能移位一位，多位移位就需循环重复多次处理。这里的 (>>31) 就需要循环执行31次 (>>1)。
另外这个变量还是32位类型，51及251不能直接移位32位值，需要分成高低字节分别移位，同时要把高字节移出的位移入低字节。再加上移位数的判断，C251下移位移位至少需要8～9个时钟，31位移完需要二三百个时钟。

一般移位数量越多耗时越长，移31位是最苛刻的情况了，移位超过31位就轻松多了。
另外，移位8位，16位，24位这种也是比较快的，移位它们可以直接用字节读写代替。

对于32位变量，左移也要比右移轻松一些。
左移一位 (<<1)等效于 乘以2，可以用加法指令一个时钟完成，例如 ADD DR0, DR0。

总之一句话，右移31位这个操作对于C51和C251来说就是顶级难度了。

回过头再看源码，(bs_cache >> 31)只是为了取出最高位即符号位的值，最高位为1结果即为1，最高位0结果即为0。
花费数百个时钟周期，只为取符号位的值，是不是有点太费周章了。
用与操作改写上面语句为：*dst = g_pow43[16 + lsb - ((bs_cache & 0x80000000) ? 16 : 0)] * one; 速度得到极大提升。

上面仍不完美，32位变量的与操作仍不被C51/C251指令硬件支持，需要多条指令完成。后面还有一个判断跳转分支指令，跳转指令因为打乱流水线，也是需要多消耗周期的。
最终修改如下：
*dst = g_pow43[16 + lsb - ((((uint8_t)(bs_cache>>24)) >> 3)&0x10)] * one;

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static float L3_ldexp_q2(float y, int exp_q2)
{
    static const float g_expfrac[4] = { 9.31322575e-10f, 7.83145814e-10f, 6.58544508e-10f, 5.53767716e-10f };
    int e;
       
    do
    {
        e = MINIMP3_MIN(30*4, exp_q2);
        y *= g_expfrac[e & 3] * tab[e >> 2];
               
    } while ((exp_q2 -= e) > 0);
       
    return y;
}

修改为

static float L3_ldexp_q2(float y, int exp_q2)
{
    static const float g_expfrac[4] = { 9.31322575e-10f, 7.83145814e-10f, 6.58544508e-10f, 5.53767716e-10f };
    static const float tab[31] = {0x40000000, 0x20000000, 0x10000000, 0x08000000, 0x04000000, 0x02000000, 0x01000000, 0x00800000,
                                            0x00400000, 0x00200000, 0x00100000, 0x00080000, 0x00040000, 0x00020000, 0x00010000, 0x00008000,
                                            0x00004000, 0x00002000, 0x00001000, 0x00000800, 0x00000400, 0x00000200, 0x00000100, 0x00000080,
                                            0x00000040, 0x00000020, 0x00000010, 0x00000008, 0x00000004, 0x00000002, 0x00000001};
    int e;
       
    do
    {
        e = MINIMP3_MIN(30*4, exp_q2);
               
        //y *= g_expfrac[e & 3] * (1UL << 30 >> (e >> 2));
        y *= g_expfrac[e & 3] * tab[e >> 2];
               
    } while ((exp_q2 -= e) > 0);
       
    return y;
}

32位整数移位，以及32位整数转float，统一使用查表获得，代价是代码多占用31*4字节。

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（续上）
浮点数相乘，乘数为0x01移位所得，即都是2的n次方。
浮点数乘以2^n，等效为被乘浮点数的指数+n。
因此，将一次浮点乘运算简化为int8加运算。

float L3_ldexp_q2(float y, int exp_q2)
{
    static const float g_expfrac[4] = { 9.31322575e-10f, 7.83145814e-10f, 6.58544508e-10f, 5.53767716e-10f };

    int e;
    uint16_t exp;
    float f;
       
    do
    {
        e = MINIMP3_MIN(30*4, exp_q2);
        f = g_expfrac[e & 3];
        exp = (uint16_t)((int8_t)(((*(uint16_t *)&f) << 1) >> 8) + (int8_t)(30-(e>>2))) << 7;
        *(uint16_t *)&f = *(uint16_t *)&f & 0x807F | exp;       
        y *= f;               
    } while ((exp_q2 -= e) > 0);
    return y;
}

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（续2）
上面采用移位操作，每次最多只能移位30位，大于30的数值需要多次循环逐步完成。
使用指数加减，无此限制，无需循环，一次完成。
再次精简为
float L3_ldexp_q2(float y, int16_t exp_q2)
{
    static const float g_expfrac[4] = {1.0, 0.84089642, 0.70710678, 0.59460355};
    float f;   
    uint16_t f_exp;
       
    f = g_expfrac[exp_q2 & 3];
    f_exp = (((((*(uint16_t *)&f) << 1) >> 8) - (exp_q2 >> 2)) << 8) >> 1;
    *(uint16_t *)&f = *(uint16_t *)&f & 0x807F | f_exp;
    y *= f;
    return y;
}