电子信息工程中的嵌入式系统设计与性能优化

引言

电子信息工程的进步高度依靠嵌入式系统的支持与革新，伴随物联网、人工智能和工业互联网的迅速推广，嵌入式系统既要达成小型化与低功耗目标，还得在复杂应用场景达成高并发与高可靠性，传统设计手段往往过度看重硬件功能，却忽视了系统的整体优化，造成实际运行时出现功耗过高、响应滞后和存储短缺等状况。在电子信息工程背景下，怎样同时做好嵌入式系统的结构设计与性能优化，成了工程领域核心研究课题，本文将以嵌入式系统设计的核心技术为切入点，联合工程实践研究性能优化的方式与手段，且借助数据对比和案例剖析给出系统性解决办法。

1. 嵌入式系统设计的关键技术

1.1 架构与硬件平台的选择

嵌入式系统设计的关键是恰当挑选硬件平台，不同架构会决定系统的性能极限与扩展空间。ARM 架构由于具备低功耗特点和成熟生态体系，广泛用于智能终端和传感器节点；RISC-V 凭借开源特性和定制能力在新兴应用里慢慢崭露头角；DSP 和 FPGA 更适合高运算强度以及特定专用任务的场景。设计时应协调处理能力、存储容量、外设接口和能效比的关系，例如通信系统侧重于高速缓存与运算，医疗可穿戴设备则突出低功耗和集成化，平台的可扩展性同样不容忽视，预留模块接口可削减未来升级与迭代所需的工程成本，保证系统在电子信息工程领域能长期适用。

1.2 操作系统与任务调度设计

操作系统和调度机制构成了嵌入式系统稳定运行的关键要素。高端设备多选用 Linux，旨在借助其完备的生态系统，工业控制方面更多地会挑选 FreeRTOS、VxWorks 等实时操作系统，系统移植要达成启动代码、设备树和硬件抽象层的适配，实现外设驱动的高效运行。从任务调度角度看，借助优先级划分、中断处理和时间片的分配可保障关键任务的实时响应，像汽车电子里制动信号的处理需达到毫秒级精准度，多核架构的情境下，应采用对称或者非对称的调度策略，来达成性能与能耗的均衡，合理的操作系统配置与调度手段，可保障嵌入式系统在复杂工程场景下高效且可靠地运行[1]。

1.3 软硬件协同与可靠性保障

高负载的嵌入式系统应用场景要求其必须借助软硬件协同来达成性能优化。硬件部分引入如 GPU、NPU 这类加速单元，可承接图像处理与深度学习等高强度任务；软件领域需凭借编译优化、内存管理以及DMA 技术降低处理器压力，车联网和智能家居系统里，该协同机制明显加快了响应速度且降低了能耗。可靠性是保障系统长期运行的基石，尤其是在航空、医疗以及工业这些场景中，容错能力十分关键，借助看门狗定时器、冗余设计、抗干扰和散热优化等办法，可切实预防单点故障，维持系统在复杂环境中的稳定状态，嵌入式系统设计的关键支撑由软硬件协同与可靠性保障共同搭建而成。

2. 电子信息工程中嵌入式系统的性能优化

2.1 算法优化与代码精简技术

优化算法是增强嵌入式系统性能的关键手段。针对信号处理与控制算法，常用的手段有快速傅里叶变换（FFT）、卡尔曼滤波以及稀疏矩阵运算等，对算法复杂度进行优化，能在有限算力条件下实现高效运算，把传统的 O(n⋅2 ）卷积运算更换成基于 FFT 的 O(nlogn ）算法，能大幅缩短运算时长。代码精简技术也十分关键，借助内联函数、删掉冗余模块和展开循环等办法，可降低指令执行次数与内存占用，工程实际案例证实，借助算法优化与代码压缩手段，某工业控制器运算延迟降低25% ，内存占用减少至原来的 82% ，在人工智能推理工作里，使用量化与剪枝算法，可在精度损失不超过 2% 的基础上，使模型大小缩减超一半，进而大幅降低功耗[2]。

2.2 存储与功耗管理策略

存储资源及功耗管理对嵌入式系统运行效率起着关键影响。鉴于嵌入式设备大多应用在能源供应有限的场景，像传感器节点和可穿戴设备，有必要达成高效的能耗控制，存储优化重点体现在层级化缓存管理以及数据压缩技术方面，比如通过引入 L2 缓存和片上存储器对数据访问路径进行优化，可让延迟减少 20% 以上，功耗管理借助动态电压与频率调整（DVFS）、低功耗休眠模式以及能耗预测调度等技术达成。

表1 某智能家居网关在不同优化策略下的性能对比

综合优化方案在保障性能时，达成了功耗近 40% 的降低以及稳定时长近两倍的增加，证实了存储与功耗管理存在协同效应。

2.3 并行处理与多核调度优化

伴随多核处理器在嵌入式系统里的普遍运用，并行处理与任务调度的优化成为增强性能的关键途径。图像识别、物联网网关等应用场景下，任务常常呈现出并行的特点，采用多核负载均衡调配，可切实杜绝单核过度负载，提高整体吞吐量，典型手段包含对称多处理（SMP）与非对称多处理（AMP）模式。均衡型任务适配 SMP 模式，AMP 模式可针对异构核心实现任务灵活分配，把实时性需求高的任务分给高性能核心，把后台监控及日志记录分配到低功耗核心，采用调度算法方面，借助基于优先级的动态调度以及能耗感知调度，可再度提升效率，试验结论显示，在物联网数据采集情境下，引入多核优化让系统延迟减少 30% ，能耗降低了 15% ，体现出明显的工程应用价值 [3]。

2.4 典型应用案例分析与性能评估

嵌入式系统的性能优化需要通过具体应用案例加以验证。以智能交通信号控制系统为例，它要实时处理大量视频数据及车辆传感器信息，对延迟与稳定性有着极高要求，传统方案下，由于处理器运算能力欠佳，系统延迟突破 200ms ，造成信号响应滞后。采用引入 FPGA 加速器和优化算法的方式，系统延迟降至 80ms 以内，同时功耗被控制在合理范畴，另一个例子是医疗监护设备，借助低功耗模式和数据压缩技术的引入，达成了在电池供电情况下连续运转超一周的成果，评估性能时，应综合衡量响应时间、吞吐率、能效比和稳定性等指标，能效比（MIPS/W）可作为衡量处理效率与功耗平衡的有效量化指标，为不同优化策略提供量化的支撑。

结论

本文聚焦电子信息工程里的嵌入式系统，对系统设计和性能优化两方面展开系统论述。设计环节里，着重指出了硬件架构挑选、操作系统移植、实时性和可靠性维护以及软硬件协作的关键意义；从优化角度出发，探究了算法优化、存储与功耗管理、并行调度以及应用案例验证的关键办法。要实现嵌入式系统的高效构建，必须让硬件、软件和应用场景之间形成良性的相互作用，进而在复杂工程环境中达成性能与能效的双提升，还得留意不同应用领域的差异化需求，运用新兴技术实施针对性优化，伴随人工智能芯片与异构计算架构的进一步完善，嵌入式系统在电子信息工程中会呈现更可观的发展前景。

参考文献

[1] 尉琼午 . 嵌入式系统在电子信息工程大数据实时处理中的应用[J]. 电子技术 ,2025,54(02):394-395.

[2] 覃光锋 , 蓝海江 , 何小莲 . 应用型本科电子信息工程专业“嵌入式系统”课程教改探究 [J]. 科技风 ,2022,(20):125-127.

[3] 朱敏杰 , 潘张鑫 , 罗珩 . 电子信息工程专业“嵌入式系统”实践教学探索 [J]. 电气电子教学学报 ,2012,34(01):67-69.

作者简介，汤琦，男，1984 年8 月出生，汉族，党员，四川南充人，硕士学历，现任总监。