在资源受限的嵌入式系统中，功耗与内存优化是提升设备续航和稳定性的核心。需通过硬件协同设计、算法精简和动态资源管理实现高效平衡。

　　

功耗优化关键技术

• 动态功耗控制

　　CPU模式切换：空闲时进入低功耗模式(如Sleep/Stop)，通过中断唤醒，减少活跃时长。

　　外设精细管理：关闭闲置外设时钟(如STM32的RCC_AHBPeriphClockCmd(DISABLE))，动态调整通信速率(如SPI降频)。

• 事件驱动架构

　　用中断/事件机制(如GPIO边沿触发)替代轮询，降低CPU负载。

　　示例：传感器数据采集改用定时器触发，非持续唤醒。

• 电源与时钟协同

　　切换低频时钟源(HSI→LSI)，结合动态电压调节(DVFS)按需调整核心电压。

　　

内存占用压缩方案

• 数据存储优化

　　类型精简：用uint8_t替代int，位域压缩状态标志(如uint8_t flag:1;)。

　　全局变量控制：减少全局数据，优先使用栈内存或静态分配。

• 代码与算法重构

　　启用编译器尺寸优化(GCC的-Os)，预存查找表替代实时计算(如三角函数)。

　　合并功能相似函数，复用代码逻辑(如统一数据校验函数)。

• 内存分配策略

　　静态内存池替代动态分配(如static buffer;)，避免堆碎片。

　　

硬件协同优化实践

• 外设级优化：

　　DMA传输数据(UART/SPI)，解放CPU算力。

　　协议层打包传输(合并传感器数据帧，减少通信次数)。

• 硬件设计干预：

　　选用低功耗芯片(如STM32L系列)，独立控制外设电源(MOS管开关传感器供电)。

嵌入式系统的优化需贯穿开发全周期：

　　设计阶段：选择低功耗硬件，规划静态内存模型;

　　编码阶段：精简数据类型，启用编译器优化，采用中断/DMA机制;

　　测试阶段：通过电流探头分析功耗曲线，借助map文件定位内存瓶颈。