一直以來,工程師都手工編寫 C 語言實(shí)現(xiàn)算法再通過編譯器編譯為機(jī)器代碼。能否使用編碼器將 MATLAB 這樣的高級語言翻譯成 C 語言?大多數(shù)工程師認(rèn)為這是可行的——理論來說。
但實(shí)際上是否可行?
生成的代碼是可讀性如何?效率如何?執(zhí)行速度如何?
面向工業(yè)流程或只是處于研發(fā)階段?
MATLAB Coder 的使用技巧和最佳實(shí)踐可以直接回答以上問題,這里還將分享行業(yè)將 MATLAB 生成 C 代碼的成功經(jīng)驗(yàn)和應(yīng)用案例(包括 Delphi、Baker Hughes、iSonea、dorsaVi 等)。
- 對比 MATLAB 和 C 代碼 -
以下面這個(gè)簡單的 MATLAB 乘法函數(shù)為例。
function c = myMult (a, b)
% Multiply two inputs
c = a * b;
給定標(biāo)量輸入,MATLAB Coder 可以生成下面的 C 代碼:
#include "myMult.h"
doublemyMult (doublea,doubleb)
{
return a *b;
}
正如所見,生成的代碼清楚地與 MATLAB 代碼相映射。
同樣的 MATLAB 代碼,當(dāng)給定兩個(gè)矩陣輸入時(shí),在生成的 C 代碼中會(huì)包含三層嵌套的 for 循環(huán):
#include "myMult.h"
void myMult (const doublea[12],const doubleb[20],doublec[15],)
{
inti0;
inti1;
inti2;
for(i0 = 0; i0 < 3; i0++)? {
for(i1 = 0; i1 < 5; i1++)? {
c[i0 + 3 * i1] = 0.0;
for(i2 = 0; i2 < 4; i2++)? {
c[i0 + 3 * i1] += a[i0 + 3 * i2] * b[i2 + (i1 << 2 )];
}
}
}
}
推薦!
- 三步迭代工作流程 -
上述簡單的函數(shù)可以在一個(gè)步驟中實(shí)現(xiàn)。但是對于更多的實(shí)際項(xiàng)目來說,我們推薦使用三步迭代工作流程的結(jié)構(gòu)化方法:
準(zhǔn)備好需要生成代碼的算法。檢驗(yàn)并修改 MATLAB 代碼來引入生成 C 代碼的要素,使用支持代碼生成的 MATLAB 語言和函數(shù)。
使用默認(rèn)設(shè)置測試 MATLAB 代碼生成時(shí)的可讀性。通過生成并執(zhí)行 MEX 文件來檢查運(yùn)行中的錯(cuò)誤。如果運(yùn)行成功,則進(jìn)行下一步。如果不成功,則重復(fù)第一步直到能生成一個(gè) MEX 函數(shù)。
生成 C 代碼或保留第二步的 MEX 函數(shù)。你可以通過迭代 MATLAB 代碼來優(yōu)化生成的 C 代碼(外觀、內(nèi)存和速度)或 MEX 函數(shù)(性能)。
MATLAB Coder app 會(huì)引導(dǎo)你在MATLAB環(huán)境中完成這一迭代過程:
分析你的 MATLAB 代碼,提供輸入數(shù)據(jù)的類型和大小
生成一個(gè) MEX 函數(shù),測試你的 MATLAB 代碼是否準(zhǔn)備好
執(zhí)行 MEX 函數(shù),檢查運(yùn)行錯(cuò)誤
等效的命令行函數(shù)提供同樣的功能,因此你可以生成代碼作為腳本或函數(shù)的一部分。
左:自動(dòng)檢測不支持代碼生成的特征和函數(shù)。
右:自動(dòng)分析和建議輸入數(shù)據(jù)的類型和大小。
- 實(shí)際生成代碼的限制 -
當(dāng)你準(zhǔn)備好代碼生成的 MATLAB 算法時(shí),你需要考慮到 MATLAB 和 C 代碼的差別導(dǎo)致的限制,包括:
內(nèi)存分配。在 MATLAB 中,內(nèi)存分配是自動(dòng)的。在 C 代碼中,內(nèi)存分配則是手動(dòng)的——可以是靜態(tài)(static),動(dòng)態(tài)(malloc),或者堆棧(局部變量)。
數(shù)組語言。MATLAB 提供豐富的數(shù)組運(yùn)算集,可以簡化數(shù)值算法的代碼。C 代碼則需要用明確的 for 循環(huán)表達(dá)同樣的算法。
動(dòng)態(tài)類型。MATLAB 可以在運(yùn)行時(shí)自動(dòng)地確定數(shù)據(jù)類型和大小。C 語言要求對所有變量和函數(shù)進(jìn)行明確的類型聲明。
多態(tài)性。MATLAB 函數(shù)可以支持多種不同輸入類型,而 C 語言要求固定的類型聲明。在頂層,你必須明確預(yù)期的 C 函數(shù)聲明。
這里詳細(xì)說明多態(tài)性。多態(tài)性可以根據(jù)你的輸入給一行 MATLAB 代碼賦予不同的意義。例如,圖中的函數(shù)可以表示標(biāo)量乘法,向量點(diǎn)積,或者矩陣乘法。另外,你的輸入可以是不同的數(shù)據(jù)類型(邏輯值,整形,浮點(diǎn)數(shù),定點(diǎn)數(shù)),也可以是實(shí)數(shù)或復(fù)數(shù)。
MATLAB 強(qiáng)大的算法開發(fā)環(huán)境體現(xiàn)于當(dāng)你創(chuàng)建算法時(shí),不需要考慮實(shí)現(xiàn)的具體細(xì)節(jié)。但是,對于等效的 C 代碼,你不得不明確操作的含義。例如上述案例,MATLAB 代碼可以被翻譯成一行返回 B*C 的值的 C 代碼:
doublefoo (doubleb,doublec)
{
return b * c;
}
或者,它可以被翻譯成 11 行由 3 層 for 循環(huán)組成的將兩個(gè)矩陣相乘的 C 代碼:
void myMult (const doublea[12],const doubleb[20],doublec[15],)
{
inti0;
inti1;
inti2;
for(i0 = 0; i0 < 3; i0++)? {
for(i1 = 0; i1 < 5; i1++)? {
c[i0 + 3 * i1] = 0.0;
for(i2 = 0; i2 < 4; i2++)? {
c[i0 + 3 * i1] += a[i0 + 3 * i2] * b[i2 + (i1 << 2 )];
}
}
}
}
- 多核代碼生成和其他優(yōu)化方法 -
在 MATLAB 中,迭代過程互相獨(dú)立的 for 循環(huán)可以簡單地通過將 for 替換為 parfor 實(shí)現(xiàn)并行運(yùn)行。MATLAB Coder 使用 Open Multiprocessing (OpenMP)應(yīng)用程序接口來支持 parfor 循環(huán)中的共享內(nèi)存和多核代碼生成。OpenMP 被很多 C 編譯器(例如 Microsoft Visual Studio Professional)支持 。
你可以使用有 Embedded Coder 的 MATLAB Coder 來進(jìn)一步優(yōu)化代碼效率并定制生成的代碼。Embedded Coder 提供對生成的代碼的函數(shù)、文件和數(shù)據(jù)的細(xì)粒度控制的優(yōu)化。
例如你可以使用存儲類來控制生成的代碼中全局變量的聲明和定義,并使用代碼生成模板來自定義生成的代碼中的橫幅和注釋。Embedded Coder 還可以通過使用代碼替換庫來提高代碼效率,代碼替換庫可以使用為 ARM Cortex-A 和 ARM Cortex-M 等流行的處理器而優(yōu)化過的實(shí)現(xiàn)來替換某些運(yùn)算符和函數(shù)。
- 測試生成的代碼 -
在開發(fā) MATLAB 算法時(shí),你可以創(chuàng)建單元測試來驗(yàn)證算法是否能產(chǎn)生你預(yù)期的結(jié)果。使用 MATLAB 單元測試框架編寫的測試可以被用于驗(yàn)證生成的代碼的運(yùn)行情況是否與 MATLAB 算法一致。使用 Embedded Coder 你可以結(jié)合 SIL 和 PIL 在測試生成的獨(dú)立代碼或庫時(shí)實(shí)現(xiàn)單元測試的重用。
- 自動(dòng)化工作流程 -
MATLAB Coder 保證了將 MATLAB 算法轉(zhuǎn)換為 C 代碼的自動(dòng)化工作流程。這個(gè)工作流程可以花費(fèi)更少的時(shí)間編寫和調(diào)試低C代碼,而有更多的時(shí)間用于開發(fā)、測試和調(diào)優(yōu)設(shè)計(jì)。
通過 MATLAB 中的黃金參考,包括算法和測試平臺,你可以更快地將算法移植到 C 代碼中。MATLAB 單元測試以及 Embedded Coder 的 SIL 和 PIL 測試框架等自動(dòng)化工具,可以讓你全面而系統(tǒng)地測試MATLAB 代碼和 C 代碼。無論你是在傳統(tǒng) 的PC端,Web 服務(wù)器,移動(dòng)設(shè)備,還是嵌入式處理器上實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì),MATLAB Coder 將幫助您更快地從 MATLAB 生成 C 代碼,并減少手工錯(cuò)誤。
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