学习记录

作为C++的包版本管理器，conan不是用C++来实现的，它甚至不是使用编译型语言来实现的，它使用的是脚本语言Python
pip install conan

1. Get the source:

   git clone git@github.com:johnmcfarlane/cnl_example.git
   cd cnl_example
   

2. Add Bintray conan repository:

   conan remote add johnmcfarlane/cnl https://api.bintray.com/conan/johnmcfarlane/cnl
   

3. Create a build environment in a directory called build:

   mkdir -p build
   cd build
   conan install --build cnl ..
   cmake ..
   

4. Build the demo program:

   cmake --build .
   

5. Run the demo program:

   ./bin/cnl_example
   

6. Test the output of the demo program:

   ctes

7. 是用CNL编写的仅标头DSP库，旨在实现典型DSP内核的浮点和定点实现。算法设计人员通常从Matlab，Scipy，R或Julia开始，并使用浮点数据类型在非常高的级别上设计算法。对于实时应用，最终目标通常是定点DSP，FPGA或ASIC。需要将算法手动移植到定点，这可以导致三个单独的算法源代码：浮点原始算法，相同的定点设计以及目标上的最终实现。让它们保持同步是一场噩梦。

8. CDSP库显示了CNL单一源代码如何提供完整实现。最低限度，CDSP可以提供来自相同源代码的浮点和定点设计。在针对目标存在兼容的C ++编译器的情况下，也完成最终实现。

   CDSP定点实现在数值精度方面针对其浮点对应物进行测量。此时，Cirrus ADSP2定点数据类型的性能已经过测试，并针对原生Cirrus ADSP2实现进行了单独验证。使用CNL编写新的数据类型并专门研究最低级别的核心CDSP内核，可以非常直接地支持其他架构，如Qualcomm，TI DSP和其他专用处理器。

git clone https://github.com/hbe72/cdsp.git

mkdir build
cd build
cmake /some/directory/cdsp -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/directory/to/install -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

cmake --build . --target Tests -- -j8
ctest

sudo cmake --build . --target install