Документация

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

Изменение на docroot\toolbox\fixpoint\examples папка. В командной строке MATLAB введите:

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

Копировать ex_2ndOrder_filter.m и ex_2ndOrder_filter_test.m в локальную рабочую папку.

 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

 Сценарий ex_2ndOrder_filter_test

% 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.')

Перед созданием кода С с одной точностью создайте функцию MEX с одной точностью, которую можно использовать для проверки поведения созданного кода с одной точностью. Чтобы указать, что требуется код MEX с одинарной точностью, используйте -singleC вариант.

codegen -singleC ex_2ndOrder_filter -args types -report

Во время генерации MEX генератор кода обнаруживает проблемы преобразования с одинарной точностью. Перед созданием кода C/C + + устраните эти неполадки. В этом примере отсутствуют проблемы преобразования с одинарной точностью.

Генерируемый MEX принимает ввод с одинарной и двойной точностью. Для запуска функции MATLAB с двойной точностью и функции MEX с одной точностью можно использовать один и тот же тестовый файл. Для вызова функции MEX с одинарной точностью изменение тестового файла не требуется.

Запустить 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 запускается и отображает выходные данные фильтра для каждого из входных сигналов.

Запустить тестовый файл ex_2ndOrder_filter_test, замена вызовов двойной точности ex_2ndOrder_filter функция с вызовами одинарной точности ex_2ndOrder_filter_mex функция.

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

Тестовый файл запускается и отображает выходные данные фильтра для каждого из входных сигналов. Функция MEX с одной точностью дает те же результаты, что и функция MATLAB с двойной точностью.

Создайте объект конфигурации кода для создания статической библиотеки C, динамической библиотеки или исполняемого файла.

cfg = coder.config('lib');

Для создания кода C с одинарной точностью вызовите codegen с -singleC вариант. Разрешить создание отчета о создании кода.

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