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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
（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; 
}
}

2、改编后的代码：
  adapt = (ltpg>LTP_GAIN_THR1) + (ltpg>LTP_GAIN_THR2);

（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;
}

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)));

（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);
}

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)))) ;
}

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、
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;
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;
  }
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。

八、
1、源程序
  for (k = 0; k < NB_PULSE; k++)
  {
    i = codvec[k];
    j = sign;  
    index = mult(i, Q15_1_5);
    track = sub(i, extract_l(L_shr(L_mult(index, 5), 1)));
    if (j > 0)
    {
      if (i < l_subfr) code = add(code, 4096);  
      codvec[k] += (2 * L_SUBFR);
    }
    else
    {
      if (i < l_subfr) code = sub(code, 4096);  
      index = add(index, 16);
    }
    if (indx[track] < 0)
    {
      indx[track] = index;
    }
    else
    {
      if (((index ^ indx[track]) & 16) == 0)
      {
        if (sub(indx[track], index) <= 0)
        {
          indx[track] = shl((indx[track] & 16), 3)
             + shr(extract_l(L_mult((indx[track] &                15), NB_POS)), 1) + (index & 15);
        }
        else
        {
          indx[track] = shl((index & 16), 3)
             + shr(extract_l(L_mult((index & 15),                  NB_POS)), 1) + (indx[track] & 15);
        }
      }
      else
      {
        if (sub((indx[track] & 15), (index & 15)) <= 0)
        {
          indx[track] = shl((index & 16), 3)
             + shr(extract_l(L_mult((index & 15),                  NB_POS)), 1) + (indx[track] & 15);
        }
        else
        {
          indx[track] = shl((indx[track] & 16), 3)
             + shr(extract_l(L_mult((indx[track] & 15),              NB_POS)), 1) + (index & 15);
        }
      }
    }
  }
2、优化后的程序
  for (k = 0; k < 8; k++)
  {
    i    = codvec[k];
    j    = sign;
    index = _smpy(i, 6554)>>16;
    track    = i - index*5;
    con = (j > 0);
    codvec[k] = codvec[k] + 110*con;
index = index + (!con)*16; 
    conn = (i < l_subfr);
    cono  = (j > 0)? 1:-1;
    code = code + 4096*conn*cono;  
n0   = index;
t0  = indx[track];
n1   = n0&16;
t1   = t0&16;
n2   = n0&15;
t2   = t0&15;
    tmp0   = (_sshl(n1,19)>>16) + n2*NB_POS + t2;
    tmp1   = (_sshl(t1,19)>>16) + t2*NB_POS + n2;
    conp   = (((n1 == t1)&&(t0 > n0))||((n1 != t1)&&(t2 <= n2)));
tmp   = conp*tmp0 + (!conp)*tmp1;
    if (t0 < 0)
      indx[track] = n0;
    else
      indx[track] = tmp;
  }
3、优化说明
  源程序中在循环中含有许多的if结构，在优化时对if结构首先进行化简，
  再将化简后的if结构用条件运算表达式进行改写，最后使循环可以Pipeline。
九、
1、源程序
  for (i = 0; i < n; i++)
  {
   max = -32767;
   for (j = 0; j < n; j++)
   {
    if (sub (tmp2[j], max) >= 0)
    {
      max = tmp2[j];
      ix = j;
    }
   }
   tmp2[ix] = -32768;
   tmp = ix;
  }
2、优化后的程序
if (n0>n1) {temp=n0;n0=n1;n1=temp;}
if (n1>n2) {temp=n1;n1=n2;n2=temp;}
   if (n2>n3) {temp=n2;n2=n3;n3=temp;}
   if (n3>n4) {temp=n3;n3=n4;n4=temp;}
   if (n0>n1) {temp=n0;n0=n1;n1=temp;}
   if (n1>n2) {temp=n1;n1=n2;n2=temp;}
   if (n2>n3) {temp=n2;n2=n3;n3=temp;}
   if (n0>n1) {temp=n0;n0=n1;n1=temp;}
   if (n1>n2) {return n1;}
3、优化说明
  源程序也为一个求中值的问题，由于已知循环次数固定为5，因此将循环展开使用if语句直接求取中值。
十、
1、源程序
static Word16 Bin2int (Word16 no_of_bits, Word16 *bitstream)
{
Word16 value, i, bit;