摘要
CANN生态下的sip是一款高效、可靠的高性能信号处理算子加速库，专为Ascend AI处理器量身设计，核心实现各类信号处理任务在Ascend硬件上的硬件级加速计算。该仓库以C++为绝对核心开发语言（占比87.97%），辅以CMake、Shell完成工程构建，C和Python做轻量扩展，封装了信号处理领域全流程高频算子，针对Ascend AI处理器的架构特性做深度优化，是雷达、通信、音频等信号处理场景落地Ascend硬件的核心底层算子库。
一、仓库定位：Ascend端信号处理的"硬件加速算子核心"
sip聚焦信号处理专业领域，核心解决通用信号处理算子在Ascend AI处理器上适配性差、计算效率低的问题，为上层信号处理应用提供可直接调用的Ascend原生加速算子，覆盖从信号预处理到特征分析的全流程，兼顾计算精度与执行效率，适配嵌入式、云端各类Ascend AI处理器，是CANN生态中信号处理任务高效落地Ascend硬件的专属组件。
核心能力：
- 信号预处理算子：信号采样、量化、去重、归一化等基础操作；
- 核心变换算子：快速傅里叶变换（FFT）、离散余弦变换（DCT）、小波变换等；
- 信号滤波算子：均值滤波、高斯滤波、维纳滤波、自适应滤波等；
- 特征分析算子：频谱分析、功率谱计算、相关系数分析等；
- Ascend硬件优化：针对Ascend AI处理器的计算架构做并行化与内存复用优化，充分释放算力。
二、核心数据流：Ascend端信号处理全流程算子执行
原始信号输入（模拟/数字）
信号预处理（sip/采样+归一化）
信号变换（sip/FFT/小波变换）
信号滤波（sip/高斯/自适应滤波）
信号特征分析（sip/频谱+功率谱计算）
特征数据筛选/归一化
信号处理结果输出（特征值/处理后信号）
三、代码架构与核心实现
sip工程架构按"接口标准化-实现底层化-构建工程化"设计，以C++为核心保证算子的执行效率与硬件适配性，工程结构简洁且扩展性强，核心结构如下：
sip/
├── include/ # C++核心接口头文件
│ └── sip/
│ ├── preprocess.h # 信号预处理算子接口
│ ├── transform.h # 信号变换算子接口
│ ├── filter.h # 信号滤波算子接口
│ └── analysis.h # 信号特征分析算子接口
├── src/ # 算子核心实现（C++为主，87.97%）
│ ├── preprocess/ # 预处理算子实现
│ ├── transform/ # 变换算子实现
│ ├── filter/ # 滤波算子实现
│ └── analysis/ # 特征分析算子实现
├── cmake/ # CMake跨平台构建配置
├── scripts/ # Shell构建/运行/部署脚本
└── examples/ # 算子集成示例
└── fft_filter_demo.cpp # FFT+滤波算子组合使用示例核心接口定义（include/sip/transform.h + include/sip/filter.h）
采用C++命名空间封装，接口参数适配Ascend端信号处理的通用场景，兼顾易用性与灵活性：
cpp
#ifndef SIP_TRANSFORM_H
#define SIP_TRANSFORM_H
#include <vector>
#include <complex>
namespace sip {
/**
* @brief Ascend硬件优化版快速傅里叶变换（FFT）算子
* @param in_signal 输入原始实数信号
* @param out_cplx 输出FFT变换后的复数信号
* @return 0表示执行成功，非0表示失败
*/
int fft(const std::vector<float>& in_signal, std::vector<std::complex<float>>& out_cplx);
/**
* @brief 逆快速傅里叶变换（IFFT）算子
* @param in_cplx 输入FFT复数信号
* @param out_signal 输出还原后的实数信号
* @return 0表示执行成功，非0表示失败
*/
int ifft(const std::vector<std::complex<float>>& in_cplx, std::vector<float>& out_signal);
} // namespace sip
#endif // SIP_TRANSFORM_H
#ifndef SIP_FILTER_H
#define SIP_FILTER_H
#include <vector>
namespace sip {
/**
* @brief Ascend硬件优化版高斯滤波算子
* @param in_signal 输入待滤波信号
* @param kernel_size 滤波核大小
* @param sigma 高斯核标准差
* @param out_signal 输出滤波后的信号
* @return 0表示执行成功，非0表示失败
*/
int gaussian_filter(const std::vector<float>& in_signal, int kernel_size,
float sigma, std::vector<float>& out_signal);
} // namespace sip
#endif // SIP_FILTER_H四、集成示例（examples/fft_filter_demo.cpp）
以FFT变换+高斯滤波 的经典信号处理组合为例，展示sip算子在Ascend端的快速集成方式，直接基于CMake构建即可运行：
cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <complex>
#include "sip/transform.h"
#include "sip/filter.h"
using namespace sip;
using namespace std;
int main() {
// 模拟原始采集的一维信号（128个采样点）
vector<float> raw_signal(128);
for (int i = 0; i < 128; ++i) {
raw_signal[i] = sin(2 * 3.14159 * 10 * i / 128) + 0.2 * rand() / RAND_MAX; // 带噪声正弦信号
}
// 1. 调用sip FFT算子做信号变换
vector<complex<float>> fft_signal;
int ret = fft(raw_signal, fft_signal);
if (ret != 0) {
cout << "FFT变换执行失败！" << endl;
return -1;
}
cout << "FFT变换完成，变换后信号长度：" << fft_signal.size() << endl;
// 2. 调用sip高斯滤波算子做信号去噪
vector<float> filter_signal;
ret = gaussian_filter(raw_signal, 3, 1.0f, filter_signal);
if (ret != 0) {
cout << "高斯滤波执行失败！" << endl;
return -1;
}
cout << "高斯滤波完成，滤波后信号长度：" << filter_signal.size() << endl;
// 输出滤波前后首个采样点对比
cout << "原始信号首个采样点：" << raw_signal[0] << endl;
cout << "滤波后信号首个采样点：" << filter_signal[0] << endl;
return 0;
}
// 编译运行命令
// mkdir build && cd build && cmake .. && make fft_filter_demo
// ./fft_filter_demo五、总结
sip作为CANN生态专为Ascend AI处理器打造的高性能信号处理算子加速库，以C++为核心实现了信号处理领域的全流程高频算子，并针对Ascend硬件架构做了深度的并行化与内存复用优化，在保证信号处理精度的前提下，大幅提升了计算效率与硬件算力利用率。其标准化的C++接口、便捷的CMake工程构建方式，让雷达、通信、音频等领域的开发者无需关注Ascend硬件的底层适配细节，只需聚焦上层信号处理业务逻辑，即可快速实现各类信号处理任务在Ascend AI处理器上的加速部署，是CANN生态中信号处理领域落地Ascend硬件的核心专属组件。
相关链接
- CANN组织链接：https://atomgit.com/cann
- sip仓库链接：https://atomgit.com/cann/sip