Документация

Написание скрипта MATLAB, mysum_test, который проверяет поведение вашего алгоритма с помощью двойных типов данных.

n = 10;
rng default
x = 2*rand(n,1)-1;

% Algorithm
y = mysum(x);

% Verify results
y_expected = sum(double(x));

err = double(y) - y_expected

rng default помещает настройки генератора случайных чисел, используемого функцией rand, в значение по умолчанию, так что он выдает те же случайные числа, как если бы вы перезапустили MATLAB.

Запустите тестовый скрипт.

mysum_test

err =

     0

Результаты, полученные с помощью mysum совпадают с полученными с помощью MATLAB sum функция.

Добавьте следующую линию в конец тестового скрипта, чтобы сгенерировать код С для mysum.

codegen mysum -args {x} -config:lib -report

Еще раз запустите тестовый скрипт.

MATLAB Coder генерирует код С для mysum и предоставляет ссылку на отчет генерации кода.

Щелкните ссылку, чтобы открыть отчет генерации кода и просмотреть сгенерированный код C для mysum.

/* Function Definitions */
double mysum(const double x[10])
{
  double y;
  int n;
  y = 0.0;
  for (n = 0; n < 10; n++) {
    y += x[n];
 }
 
 return y;
 }

Поскольку C не разрешает индексы с плавающей точкой, счетчик цикла n, автоматически объявляется как целый тип. Вам не нужно преобразовывать n в фиксированную точку.

Входные x и выход y объявлены как double.

Измените свой тестовый файл так, чтобы тип данных x является одиночным.

n = 10;
rng default
x = single(2*rand(n,1)-1);

% Algorithm
y = mysum(x);

% Verify results
y_expected = sum(double(x));

err = double(y) - y_expected
codegen mysum -args {x} -config:lib -report

Еще раз запустите тестовый скрипт.

mysum_test

err =

  -4.4703e-08

??? This assignment writes a 'single' value into a 'double' type. Code generation
does not support changing types through assignment. Check preceding assignments or
input type specifications for type mismatches.

Генерация кода прекращается, сообщается о несоответствии типа данных в линии y = y + x(n);.

Чтобы просмотреть ошибку, откройте отчет.

В докладе о линии y = y + x(n), в отчете освещается y на левой стороне назначения красным цветом, что указывает на наличие ошибки. Проблема в том, что y объявляется как двойной, но назначается синглу. y + x(n) - сумма двойки и сингла, которая является синглом. При наведении курсора на переменные и выражения в отчете можно увидеть информацию об их типах. Здесь видно, что выражение, y + x(n) является синглом.

Чтобы исправить несоответствие типов, обновите алгоритм, используя подписанное назначение для суммы элементов. Изменение y = y + x(n) на y(:) = y + x(n).

function y = mysum(x) %#codegen
  y = 0;
  for n = 1:length(x)
    y(:) = y + x(n);
  end
end

Используя подписанное назначение, вы также препятствуете росту разрядности, которое является поведением по умолчанию при добавлении номеров с фиксированной точкой. Для получения дополнительной информации смотрите Рост разрядности. Предотвращение роста разрядности важно, потому что вы хотите поддерживать свои фиксированные точки во всем коде. Для получения дополнительной информации смотрите Управление Ростом разрядности.

Перегенерируйте код С и откройте отчет генерации кода. В коде С результат теперь приведен к удвоению, чтобы устранить несоответствие типов.

Обновите тестовый скрипт:

Еще раз запустите тестовый скрипт.

showInstrumentationResults функция предлагает типы данных и открывает отчет для отображения результатов.

В отчете щелкните вкладку Variables. showInstrumentationResults предлагает длину дроби 13 для y и 15 для x.

Для первого запуска проверьте соединение между таблицей и алгоритмом с помощью doubles. Прежде чем вы объявите n, добавить T = mytypes('double');

Обновите вызов на buildInstrumentedMex для использования типа T.x заданные в таблице типов данных: buildInstrumentedMex mysum -args {zeros(n,1,'like',T.x),T} -histogram

Приведение x для использования типа T.x заданные в таблице: x = cast(2*rand(n,1)-1,'like',T.x);

Вызовите MEX-функцию, проходящий внутрь T: y = mysum_mex(x,T);

Звонить codegen прохождение в T: codegen mysum -args {x,T} -config:lib -report

Вот обновленный тестовый скрипт.

%% Build instrumented mex
T = mytypes('double');

n = 10;

buildInstrumentedMex mysum ...
    -args {zeros(n,1,'like',T.x),T} -histogram

%% Test inputs
rng default
x = cast(2*rand(n,1)-1,'like',T.x);

% Algorithm
y = mysum_mex(x,T);

% Verify results

showInstrumentationResults mysum_mex ...
    -defaultDT numerictype(1,16) -proposeFL

y_expected = sum(double(x));

err = double(y) - y_expected

%% Generate C code

codegen mysum -args {x,T} -config:lib -report

Запустите тестовый скрипт и щелкните ссылку, чтобы открыть отчет генерации кода.

Сгенерированный код C аналогичен коду, сгенерированному для исходного алгоритма. Потому что переменная T используется для определения типов, и эти типы являются постоянными во время генерации кода; T не используется во время исполнения и не отображается в сгенерированном коде.

Обновите тестовый скрипт, чтобы использовать фиксированные точки. Замените T = mytypes('double'); с T = mytypes('fixed'); а затем сохраните скрипт.

Запустите тестовый скрипт и просмотрите сгенерированный код C.

Эта версия кода С не очень эффективна; он содержит много обработки переполнения. Следующим шагом является оптимизация типов данных, чтобы избежать переполнения.