Документация

Создайте локальную рабочую папку, например, c:\ex_2ndOrder_filter.

Превратитесь в docroot\toolbox\fixpoint\examples папка. В командной строке MATLAB, введите:

cd(fullfile(docroot, 'toolbox', 'fixpoint', 'examples')) 

Скопируйте ex_2ndOrder_filter.m и ex_2ndOrder_filter_test.m файлы к вашей локальной рабочей папке.

 Функция ex_2ndOrder_filter

function y = ex_2ndOrder_filter(x) %#codegen
  persistent z
  if isempty(z)
      z = zeros(2,1);
  end
  % [b,a] = butter(2, 0.25)
  b = [0.0976310729378175,  0.195262145875635,  0.0976310729378175];
  a = [1, -0.942809041582063,  0.3333333333333333];

 
  y = zeros(size(x));
  for i = 1:length(x)
      y(i) = b(1)*x(i) + z(1);
      z(1) = b(2)*x(i) + z(2) - a(2) * y(i);
      z(2) = b(3)*x(i)        - a(3) * y(i);
  end
end

 ex_2ndOrder_filter_test Скрипт

% ex_2ndOrder_filter_test
%
% Define representative inputs
N = 256;                   % Number of points
t = linspace(0,1,N);       % Time vector from 0 to 1 second
f1 = N/2;                  % Target frequency of chirp set to Nyquist
x_chirp = sin(pi*f1*t.^2); % Linear chirp from 0 to Fs/2 Hz in 1 second
x_step = ones(1,N);        % Step
x_impulse = zeros(1,N);    % Impulse
x_impulse(1) = 1;

% Run the function under test
x = [x_chirp;x_step;x_impulse];
y = zeros(size(x));
for i = 1:size(x,1)
  y(i,:) = ex_2ndOrder_filter(x(i,:));
end

% Plot the results
titles = {'Chirp','Step','Impulse'}
clf
for i = 1:size(x,1)
  subplot(size(x,1),1,i)
  plot(t,x(i,:),t,y(i,:))
  title(titles{i})
  legend('Input','Output')
end
xlabel('Time (s)')
figure(gcf)

disp('Test complete.')

Прежде чем вы сгенерируете код С с одинарной точностью, сгенерируете MEX-функцию с одинарной точностью, которую можно использовать, чтобы проверить поведение сгенерированного кода с одинарной точностью. Чтобы указать, что вы хотите код MEX с одинарной точностью, используйте -singleC опция.

codegen -singleC ex_2ndOrder_filter -args types -report

Во время генерации MEX генератор кода обнаруживает проблемы преобразования с одинарной точностью. Прежде чем вы сгенерируете код C/C++, устраните эти проблемы. Этот пример не имеет проблем преобразования с одинарной точностью.

Сгенерированный MEX принимает вход с двойной точностью и с одинарной точностью. Можно использовать тот же тестовый файл, чтобы запустить функцию MATLAB с двойной точностью и MEX-функцию с одинарной точностью. Вы не должны изменять тестовый файл, чтобы вызвать MEX-функцию с одинарной точностью.

Запустите тестовый файл ex_2ndOrder_filter_test.m. Этот файл вызывает функцию MATLAB с двойной точностью ex_2ndOrder_filter.m.

ex_2ndOrder_filter_test

Тестовый файл запускает и отображает выводы фильтра для каждого из входных сигналов.

Запустите тестовый файл ex_2ndOrder_filter_test, заменяя вызовы ex_2ndOrder_filter с двойной точностью функция с вызовами ex_2ndOrder_filter_mex с одинарной точностью функция.

coder.runTest('ex_2ndOrder_filter_test', 'ex_2ndOrder_filter')

Тестовый файл запускает и отображает выводы фильтра для каждого из входных сигналов. MEX-функция с одинарной точностью приводит к тем же результатам как функция MATLAB с двойной точностью.

Создайте объект настройки кода для генерации статической библиотеки C, динамической библиотеки или исполняемого файла.

cfg = coder.config('lib');

Чтобы сгенерировать код С с одинарной точностью, вызвать codegen с -singleC опция. Включите генерацию отчета генерации кода.

codegen -config cfg -singleC ex_2ndOrder_filter -args {types{1}} -report