Документация

Настройка компилятора

Первым шагом является настройка поддерживаемого компилятора Си. MATLAB Coder автоматически находит и использует поддерживаемый установленный компилятор. Компилятор по умолчанию можно изменить с помощью mex -setup. Дополнительные сведения см. в разделе Изменение компилятора по умолчанию. Текущий список поддерживаемых компиляторов см. в разделе Поддерживаемые и совместимые компиляторы.

Разбейте вычислительную часть алгоритма на функцию MATLAB

Для генерации кода C точкой входа должна быть функция. Не требуется создавать код для всего приложения MATLAB. Если у вас есть определенные части, которые интенсивно вычисляются, создайте код из этих частей, чтобы ускорить алгоритм. Электрический жгут или драйвер, вызывающий эту функцию MATLAB, не должен генерировать код. Электрический жгут запускается в MATLAB и может содержать средства визуализации и другие средства проверки, которые фактически не являются частью тестируемой системы. Например, в примере конструирования синусоидального сигнала с использованием коэффициентов БПФ высокой энергии plot функции строят график входного сигнала и восстановленного сигнала. plot не поддерживается для создания кода и должен оставаться в кабельном жгуте. Чтобы создать код из электрического жгута, содержащего инструменты визуализации, перезаписайте электрический жгут как функцию и объявите функции визуализации как внешние функции с помощью coder.extrinsic (Кодер MATLAB). Для запуска созданного кода, содержащего внешние функции, на компьютере должен быть установлен MATLAB.

Код MATLAB в for цикл, который восстанавливает исходный сигнал с использованием высокоэнергетических коэффициентов БПФ, является вычислительно интенсивной частью этого алгоритма. Ускорить for цикл путем перемещения этой вычислительной части в свою собственную функцию, GenerateSignalWithHighEnergyFFTCoeffs.m.

L = 1020;
Sineobject = dsp.SineWave('SamplesPerFrame',L,...
    'SampleRate',44100,'Frequency',1000);
rng(1);
numIter = 1000;
for Iter = 1:numIter
    Sinewave1 = Sineobject();
    Input = Sinewave1 + 0.01*randn(size(Sinewave1));
    [ReconstrSignal,numCoeff] = GenerateSignalWithHighEnergyFFTCoeffs(Input);
end
max(abs(Input-ReconstrSignal))
figure(1);
plot(Input)
hold on;
plot(ReconstrSignal,'*')
hold off

function [ReconstrSignal,numCoeff] = GenerateSignalWithHighEnergyFFTCoeffs(Input)

ft = dsp.FFT('FFTImplementation','FFTW');
ift = dsp.IFFT('FFTImplementation','FFTW','ConjugateSymmetricInput',true);

FFTCoeff = ft(Input);
FFTCoeffMagSq = abs(FFTCoeff).^2;
L = size(Input,1);
EnergyF = (1/L)*sum(FFTCoeffMagSq);
[FFTCoeffSorted, ind] = sort(((1/L)*FFTCoeffMagSq),1,'descend');

CumFFTCoeffs = cumsum(FFTCoeffSorted);
EnergyPercent = (CumFFTCoeffs/EnergyF)*100;
Vec = find(EnergyPercent > 99.99);
FFTCoeffsModified = zeros(L,1);
FFTCoeffsModified(ind(1:Vec(1))) = FFTCoeff(ind(1:Vec(1)));
numCoeff = Vec(1);
ReconstrSignal = ift(FFTCoeffsModified);
end

Сделать код подходящим для создания кода

Перед созданием кода необходимо подготовить код MATLAB для создания кода.

codegen -args {Input} GenerateSignalWithHighEnergyFFTCoeffs 

??? The left-hand side has been constrained to be non-complex, but the right-hand side 
is complex. To correct this problem, make the right-hand side real using the function 
REAL, or change the initial assignment to the left-hand side variable to be a complex 
value using the COMPLEX function.

Error in ==> GenerateSignalWithHighEnergy Line: 24 Column: 1
Code generation failed: View Error Report
Error using codegen
 
 

FFTCoeffsModified = zeros(L,1)+0i;

codegen -args {Input} GenerateSignalWithHighEnergyFFTCoeffs 

[ReconstrSignal,numCoeff] = GenerateSignalWithHighEnergyFFTCoeffs(Input);

[ReconstrSignalMex,numCoeffMex] = GenerateSignalWithHighEnergyFFTCoeffs_mex(Input);

L = 1020;
Sineobject = dsp.SineWave('SamplesPerFrame',L,...
    'SampleRate',44100,'Frequency',1000);
rng(1);
numIter = 1000;
for Iter = 1:numIter
    Sinewave1 = Sineobject();
    Input = Sinewave1 + 0.01*randn(size(Sinewave1));
    [ReconstrSignalMex,numCoeffMex] = GenerateSignalWithHighEnergyFFTCoeffs_mex(Input,L);
end
max(abs(Input-ReconstrSignalMex))
figure(1);
plot(Input)
hold on;
plot(ReconstrSignalMex,'*')
hold off

Сравнение функции MEX с моделированием

Обратите внимание, что электрический жгут работает намного быстрее с функцией MEX по сравнению с обычной функцией. Причина генерации функции MEX заключается не только в обнаружении проблем генерации кода и времени выполнения, но и в ускорении определенных частей алгоритма. Пример см. в разделе Ускорение алгоритма обработки сигналов в MATLAB.

Кроме того, необходимо проверить соответствие числовых выходных данных MEX и обычной функции. Сравните восстановленный сигнал, генерируемый GenerateSignalWithHighEnergyFFTCoeffs.m функция и ее аналог MEX GenerateSignalWithHighEnergyFFTCoeffs_mex.

max(abs(ReconstrSignal-ReconstrSignalMex))

ans =

     2.2204e-16

Результаты очень близко совпадают, подтверждая, что генерация кода успешна.

Создание автономного исполняемого файла

Если целью является запуск сгенерированного кода в среде MATLAB, целью сборки может быть просто функция MEX. Если целью является развертывание кода в другом приложении, создайте автономный исполняемый файл из всего приложения. Для этого электрический жгут должен быть функцией, вызывающей подфункцию GenerateSignalWithHighEnergyFFTCoeffs. Перезаписать электрический жгут как функцию.

function reconstructSignalTestbench()
L = 1020;
Sineobject = dsp.SineWave('SamplesPerFrame',L,...
    'SampleRate',44100,'Frequency',1000);
rng(1);
numIter = 1000;
for Iter = 1:numIter
    Sinewave1 = Sineobject();
    Input = Sinewave1 + 0.01*randn(size(Sinewave1));
    [ReconstrSignal,numCoeff] = GenerateSignalWithHighEnergyFFTCoeffs(Input,L);
end

Запишите все 1000 кадров входного и восстановленного сигнала и количество коэффициентов БПФ, используемых для восстановления каждого кадра сигнала. Записать все эти данные в двоичный файл с именем data.bin с использованием dsp.BinaryFileWriter object™ системы. Этот пример регистрирует количество коэффициентов, которые являются скалярными значениями, как первый элемент каждого кадра входного сигнала и восстановленного сигнала. Записываемые данные имеют размер кадра M = L + 1 и имеют формат, похожий на этот рисунок.

N - количество коэффициентов БПФ, которые представляют 99,99% энергии сигнала текущего входного кадра. Метаданные двоичного файла определяют эту информацию. Отпустите устройство записи двоичных файлов и закройте двоичный файл в конце.

Обновленная функция электрического жгута, reconstructSignalTestbench, показано здесь:

function reconstructSignalTestbench()
L = 1020;
Sineobject = dsp.SineWave('SamplesPerFrame',L,...
    'SampleRate',44100,'Frequency',1000);
header = struct('FirstElemInBothCols','Number of Coefficients',...
    'FirstColumn','Input','SecondColumn','ReconstructedSignal');
bfw = dsp.BinaryFileWriter('data.bin','HeaderStructure',header);
numIter = 1000;

M = L+1;
ReSignalAll = zeros(M*numIter,1);
InputAll = zeros(M*numIter,1);
rng(1);

for Iter = 1 : numIter
    Sinewave1 = Sineobject();
    Input = Sinewave1 + 0.01*randn(size(Sinewave1));
    [ReconstrSignal,numCoeffs] = GenerateSignalWithHighEnergyFFTCoeffs(Input);
    InputAll(((Iter-1)*M)+1:Iter*M) = [numCoeffs;Input];
    ReSignalAll(((Iter-1)*M)+1:Iter*M) = [numCoeffs;ReconstrSignal];
end

bfw([InputAll ReSignalAll]);   
release(bfw);

Следующим шагом при создании исполняемого файла C является создание coder.config для исполняемого файла и предоставить main.c для этого объекта.

cfg =  coder.config('exe');
cfg.CustomSource = 'reconstructSignalTestbench_Main.c';

Вот как reconstructSignalTestbench_Main.c функция ищет этот пример.

/*
** reconstructSignalTestbench_main.c
*
* Copyright 2017 The MathWorks, Inc.
*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#include "reconstructSignalTestbench_initialize.h"
#include "reconstructSignalTestbench.h"
#include "reconstructSignalTestbench_terminate.h"

int main()
{
    reconstructSignalTestbench_initialize();
    reconstructSignalTestbench();    
    reconstructSignalTestbench_terminate();
    
    return 0;
}

Дополнительные сведения о создании основной функции см. в разделе Создание автономных исполняемых файлов C/C + + из кода MATLAB (кодер MATLAB).

Установите CustomInclude свойства объекта конфигурации для указания местоположения основного файла. В этом примере расположение является текущей папкой.

cfg.CustomInclude = ['"',pwd,'"'];

Создайте исполняемый файл C, выполнив следующую команду в командной строке MATLAB:

codegen -config cfg -report reconstructSignalTestbench

Кодер MATLAB компилирует и связывает основную функцию с кодом C, который он генерирует из reconstructSignalTestbench.m.

Если вы используете Windows, вы можете видеть, что reconstructSignalTestbench.exe создается в текущей папке. При использовании Linux созданный исполняемый файл не имеет .exe расширение.

Чтение и проверка данных двоичного файла

При запуске исполняемого файла создается двоичный файл, data.bin, в текущем каталоге и записывает входной восстановленный сигнал и количество коэффициентов БПФ, используемых для восстановления сигнала.

!reconstructSignalTestbench

Вы можете прочитать эти данные из двоичного файла с помощью dsp.BinaryFileReader объект. Для проверки правильности записи данных считывайте данные из двоичного файла в MATLAB и сравнивайте выходные данные с переменными. InputAll и ReSignalAll.

Прототип заголовка должен иметь структуру, аналогичную структуре заголовка, записанной в файл. Считывайте данные как два канала.

M = 1021;
numIter = 1000;
headerPro = struct('FirstElemInBothCols','Number of Coefficients',...
    'FirstColumn','Input','SecondColumn','ReconstructedSignal');
bfr = dsp.BinaryFileReader('data.bin','HeaderStructure',...
headerPro,'SamplesPerFrame',M*numIter,'NumChannels',2);
Data = bfr();

Сравнение первого канала с InputAll и второй канал с ReSignalAll.

isequal(InputAll,Data(:,1))

ans =

  logical

   1

isequal(ReSignalAll,Data(:,2))

ans =

  logical

   1

Результаты точно совпадают, что указывает на успешную операцию записи.

Перенос кода в другую среду разработки

После создания кода из алгоритма MATLAB можно переместить код в другую среду разработки, например, систему или интегрированную среду разработки (IDE), которая не включает MATLAB. Вы можете упаковывать файлы в сжатый файл с помощью packNGo функция в командной строке или опция Пакет в приложении Кодер MATLAB. Пример, иллюстрирующий оба рабочих процесса, см. в разделе Код пакета для других сред разработки (Кодер MATLAB). Для получения дополнительной информации о packNGo опция, см. packNGo в методах RTW.BuildInfo (кодер MATLAB). Сжатый zip-файл можно переместить и распаковать с помощью стандартной утилиты zip. Пример упаковки исполняемого файла, созданного в этом примере, см. в разделе Перемещение кода, созданного из кода MATLAB, в другую среду разработки.