MATLAB Coder generiert C/C++ Code aus MATLAB-Code für verschiedene Hardwareplattformen, von Desktop-Systemen bis hin zu Embedded Hardware. Er unterstützt einen Großteil der MATLAB-Sprache und eine große Auswahl von Toolboxen. Sie können den lesbaren und portablen generierten Code als Quellcode, statische Bibliotheken oder dynamische Bibliotheken in Ihre vorhandenen C/C++ Projekte integrieren. Mit MATLAB Coder können Sie den generierten Code als MEX-Funktion zur Verwendung in MATLAB verpacken. Sie können den generierten Code optimieren, indem Sie Multicore- und vektorisierten Code integrieren und optimierte Bibliotheken aufrufen.
MATLAB Coder bietet Code-Anpassungen, hardwarespezifische Optimierungen, Code-Rückverfolgbarkeit, Code-Verifizierung mithilfe von Software-in-the-Loop-(SIL) und Processor-in-the-Loop-(PIL) Tests sowie Code-Konformität mit den MISRA™-Richtlinien (mit Embedded Coder).
Verwenden Sie den MATLAB Compiler, um MATLAB-Programme auf Hostplattformen bereitzustellen, die von MATLAB unterstützt werden.
Ausführung in jeder Umgebung
Verwenden Sie einen beliebigen C/C++ Compiler, um Ihren generierten Code zu kompilieren und auf jeder beliebigen Hardware auszuführen, von Desktop-Systemen über mobile Geräte bis zu Embedded Hardware. Der generierte Code ist lizenzgebührenfrei – Sie können ihn Ihren Kunden für kommerzielle Anwendungen kostenlos zur Verfügung stellen.
Verwendung von Funktionen aus Toolboxen
Verwenden Sie die MATLAB Coder App oder entsprechende Befehlszeilenfunktionen, um mit MATLAB-Produkten Code für die Signalverarbeitung, Computer Vision, Deep Learning, Steuerungssysteme und andere Anwendungen zu generieren.
Prototyping auf Embedded Hardware
Mit der automatischen Konvertierung Ihres Algorithmus nach C/C++ erreichen Sie schnell das Hardwarestadium. Nutzen Sie jedes gewünschte Zielgerät, indem Sie den generierten Code manuell in Ihre Anwendung integrieren. Automatisieren Sie den Prozess für Raspberry Pi mit dem MATLAB Support Package for Raspberry Pi.
Bereitstellen von C++ Code aus MATLAB
Generieren Sie C++ Klassen aus Klassen in Ihrem MATLAB Programmcode, einschließlich Wertklassen, Handle-Klassen und System objects. Kompilieren Sie den generierten Code in C++ Bibliotheken oder ausführbare Dateien und integrieren Sie sie in Ihre vorhandene C++ Anwendung.
Optimierung von generiertem Code
Generieren Sie SIMD-Anweisungen, parallelisieren Sie Schleifen mit Multicore-OpenMP-Code und rufen Sie optimierte Bibliotheken wie LAPACK, BLAS und FFTW auf. Verwenden Sie die Anweisungen mit Embedded Coder, um prozessorspezifischen intrinsischen Code für eine noch schnellere Ausführung zu generieren.
Deep Learning-Netze und Machine Learning-Modelle einsetzen
Stellen Sie eine Vielzahl trainierter Netzwerke (wie ResNet-50 und MobileNet-v2), Support Vector Machine (SVM)-Modelle und Entscheidungsbaummodelle zusammen mit Vorverarbeitungs- und Nachverarbeitungslogik auf jeder CPU bereit, einschließlich Intel®- und ARM® Cortex®-Prozessoren.
Integration in Software
Sie können MATLAB-Algorithmen in Form von C/C++ Quellcode oder Bibliotheken in Ihrer Softwareumgebung wiederverwenden. Der generierte Code verwendet C/C++ Typen auf natürliche Weise und kann Ihre vorhandenen vertrauenswürdigen C/C++ Funktionen aufrufen, wodurch die Integration mit externem Code vereinfacht wird.
Wiederverwendung von MATLAB-Tests in generiertem Code
Sie können vorhandene MATLAB-Tests wiederverwenden, um das Verhalten von generiertem Code in der interaktiven MATLAB-Umgebung zu verifizieren. Verwenden Sie das MATLAB-Unit-Test-Framework, um schnell einen umfangreichen Satz von Regressionstests zu entwickeln, mit denen Sie Ihren generierten C/C++ Code überprüfen können.
Beschleunigen von Algorithmen
Rufen Sie generierten Code in Form von MEX-Funktionen über Ihren MATLAB Programmcode auf, um die Ausführung zu beschleunigen. Profilieren Sie die generierten MEX-Funktionen, um Engpässe zu identifizieren und Optimierungsbemühungen zu fokussieren.
Produktressourcen:
„Dank MATLAB und Embedded Coder konnten wir die Zeit, die wir für die Fertigstellung des Projekts benötigten, von 24 auf 12 Monate verkürzen – ohne weitere Ingenieure ins Team aufzunehmen.“
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