MATLAB Coder
R2026bDer MATLAB® Coder™ generiert C/C++ Code aus MATLAB-Code für verschiedene Hardwareplattformen, von Desktop-Systemen bis hin zu eingebetteter Hardware. Die App unterstützt den Großteil der MATLAB-Sprache und eine Reihe von Toolboxes. Sie können den lesbaren und portierbaren generierten Code als Quellcode, statische Bibliotheken oder dynamische Bibliotheken in Ihre bestehenden C/C++ Projekte integrieren. Mit dem MATLAB Coder können Sie den generierten Code als MEX-Funktion für die Verwendung in MATLAB verpacken. Sie können den generierten Code optimieren, indem Sie Multicore- und vektorisierten Code integrieren und optimierte Bibliotheken aufrufen.
Der MATLAB Coder bietet Codeanpassungen, hardwarespezifische Optimierungen, Code-Rückverfolgbarkeit, Code-Verifizierung mittels Software-in-the-Loop- (SIL) und Processor-in-the-Loop- (PIL) Tests sowie Code-Konformität mit den MISRA™-Richtlinien (mit Embedded Coder®).
Um MATLAB-Programme auf Host-Plattformen bereitzustellen, die MATLAB unterstützen, verwenden Sie den MATLAB Compiler™.
Erste Schritte mit MATLAB Coder
Lernen Sie die Grundlagen von MATLAB Coder
MATLAB-Programmierung für Codegenerierung
MATLAB-Syntax und -Funktionen für die Codegenerierung; Datendefinition
Codegenerierung
C/C++ und MEX-Codegenerierung, Fehlerbehebung, Verifikation des Verhaltens
Bereitstellung
Verwenden und Ausführen des generierten C/C++ Codes
Leistung
Reduzieren der Codegenerierungszeit, Verbessern der Ausführungsgeschwindigkeit, Reduziren der Speichernutzung von generiertem Code
Algorithmusbeschleunigung in MATLAB
Beschleunigung mithilfe generierter MEX-Funktionen
Numerische Konvertierung
Festkomma-Konvertierung, Single-Precision-Konvertierung (erfordert Fixed-Point Designer™)
Deep Learning mit MATLAB Coder
Generieren von C/C++ Code für neuronale Deep-Learning-Netzwerke (erfordert Deep Learning Toolbox™)
Codegenerierung für PyTorch- und LiteRT-Modelle
Erstellen von C, C++ und CUDA-Code für PyTorch® ExportedProgram- und LiteRT-Modelle
Von MATLAB Coder unterstützte Hardware
Unterstützung für Hardware von Drittanbietern
Fehlerberichte auf Probleme und Fehlerbehebungen prüfen
Software is inherently complex and is not free of errors. The output of a code generator might contain bugs, some of which are not detected by a compiler. MathWorks reports critical known bugs brought to its attention on its Bug Report system at www.mathworks.com/support/bugreports/. Click the "Incorrect Code Generation" filter to obtain a report of known bugs that produce code that might compile and execute, but still produce wrong answers. To save the filtered results, click Save Search.
The bug reports are an integral part of the documentation for each release. Examine periodically all bug reports for a release, as such reports may identify inconsistencies between the actual behavior of a release you are using and the behavior described in this documentation.
In addition to reviewing bug reports, you should implement a verification and validation strategy to identify potential bugs in your design, code, and tools.
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Bekannte Fehler für fehlerhafte Codegenerierung
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