MATLAB Coder

Generazione di codice C e C++ dal codice MATLAB

MATLAB Coder genera codice C e C++ a partire dal codice MATLAB per un’ampia gamma di piattaforme hardware, dai sistemi desktop all’hardware embedded. Supporta buona parte del linguaggio MATLAB e una vasta gamma di toolbox. È possibile integrare il codice generato nei propri progetti come codice sorgente, librerie statiche o librerie dinamiche. Il codice generato è leggibile e portabile. Sarà possibile combinarlo con le parti fondamentali del proprio codice C e C++ esistente e delle librerie. È inoltre possibile pacchettizzare il codice generato come funzione MEX da usare in MATLAB.

Se usato con Embedded Coder, MATLAB Coder consente di personalizzare il codice, creare ottimizzazioni target-specific, tracciare il codice ed effettuare verifiche Software-In-the-Loop (SIL) e Processor-In-the-Loop (PIL).

Per distribuire programmi MATLAB come applicazioni standalone, è possibile utilizzare MATLAB Compiler. Per generare componenti software per l’integrazione con altri linguaggi di programmazione, è possibile utilizzare MATLAB Compiler SDK.

Che cos'è MATLAB Coder?

Screenshot di codice C generato per un’operazione di moltiplicazione tra matrici.

Eseguibile ovunque

Utilizza qualsiasi compilatore C/C++ per compilare ed eseguire il codice che hai generato su qualsiasi hardware, dai sistemi desktop ai dispositivi mobili all’hardware embedded. Il codice generato è senza royalty: distribuiscilo gratuitamente ai tuoi clienti per applicazioni commerciali.

Il piacere di creare codice C da MATLAB (4:34)

Documentazione | Esempi

Immagine di una persona con un riquadro di delimitazione sul viso.

Utilizzo delle funzioni dei toolbox

Utilizza l’app MATLAB Coder o funzioni equivalenti da riga di comando per generare codice per l’elaborazione dei segnali, la visione artificiale, il Deep Learning, i sistemi di controllo o altre applicazioni con i prodotti MATLAB e Simulink.

Qualcomm usa MATLAB per sviluppare componenti front-end in RF 5G e algoritmi

Documentazione | Esempi

Immagine di un robot, telefoni cellulari, schede integrate e simbolo del Wi-Fi.

Prototipazione su hardware embedded

Accedi velocemente all’hardware con la conversione automatica del tuo algoritmo in codice C/C++. Utilizzalo su qualsiasi dispositivo integrando manualmente il codice generato con la tua applicazione. Automatizza il processo per Raspberry Pi utilizzando il pacchetto di supporto MATLAB per Raspberry Pi.

IDNEO sviluppa algoritmi embedded di visione artificiale e Machine Learning per l’interpretazione dei risultati di analisi del gruppo sanguigno

Documentazione | Esempi

Screenshot di un’app che mostra la funzionalità di tracciabilità interattiva tra il codice di classe MATLAB e il codice di classe C/C++ generato.

Distribuzione di codice C++ da MATLAB

Genera classi C++ dalle classi del tuo codice MATLAB, comprese le classi di valore, le classi di handle e i system object. Compila il codice generato in eseguibili o librerie C++ e procedi all’integrazione nel codice sorgente C++ esistente.

Generazione di codice C++ orientato agli oggetti da algoritmi MATLAB (4:04)

Documentazione | Esempi

Screenshot di codice C generato, incluse chiamate a OpenMP.

Ottimizzazione del codice generato

Genera codice OpenMP multicore e richiama librerie ottimizzate come LAPACK, BLAS e FFTW. Utilizza Embedded Coder per generare codice che sfrutta le funzioni intrinseche specifiche del processore, eseguibile più velocemente rispetto al codice standard C/C++ ANSI/ISO.

Ottimizzazioni di MATLAB Coder nel codice generato

Documentazione | Esempi

Slide che mostra la classificazione delle immagini con SqueezeNet distribuito su Raspberry Pi.

Distribuzione di reti di Deep Learning e modelli di Machine Learning

Distribuisci svariate reti addestrate come ResNet-50, MobileNet-v2, modelli di macchine a vettori di supporto (SVM) e modelli di alberi di decisione, insieme alla logica di pre-elaborazione e post-elaborazione, su qualsiasi CPU, inclusi i chip basati su Intel^® e ARM^® Cortex^®.

Classificazione di immagini con SqueezeNet su Raspberry Pi (4:22)

Documentazione | Esempi

Screenshot di un’app che mostra la funzionalità di tracciabilità interattiva tra codice MATLAB e codice C/C++ generato.

Integrazione con il software

Riutilizza gli algoritmi MATLAB come codice sorgente C/C++ o librerie nell’ambito del tuo ambiente software. Il codice generato utilizza i tipi C/C++ in modo naturale, semplificando l’integrazione con il codice esterno. Richiama automaticamente codice C/C++ affidabile dal codice generato.

Integrazione del codice in Visual Studio con MATLAB Coder (4:17)

Documentazione | Esempi

Screenshot dell’app MATLAB Coder che verifica il codice per le funzioni MEX.

Riutilizzo dei test MATLAB sul codice generato

Riutilizza i test MATLAB esistenti per verificare il comportamento del codice generato nell'ambiente interattivo MATLAB. Utilizza Unit Testing Framework di MATLAB per sviluppare rapidamente un ricco set di test di regressione utilizzabili per verificare il codice C/C++ generato.

Unit testing del codice generato con MATLAB Coder (2:58)

Documentazione | Esempi

Generazione e distribuzione di algoritmi di rilevamento di veicoli su dispositivi hardware come GPU.

Accelerazione degli algoritmi

Richiama il codice generato come funzione MEX dal codice MATLAB per accelerare l’esecuzione. Esegui la profilazione delle funzioni MEX generate per individuare i colli di bottiglia e concentrare gli sforzi di ottimizzazione.

Accelerazione di un algoritmo per la compressione di immagini con MATLAB Coder (4:21)

Documentazione | Esempi

Risorse sui prodotti:

Documentazione Esempi Video Articoli tecnici Funzioni Supporto hardware Requisiti Note della release Funzioni supportate

VivaQuant accelera lo sviluppo e la convalida di dispositivi embedded per il rilevamento ECG ambulatorio

“MATLAB, MATLAB Coder e Fixed-Point Designer hanno consentito al nostro piccolo team di sviluppare un complesso algoritmo di elaborazione di segnali in tempo reale, di ottimizzarlo per ridurre i requisiti in termini di potenza e memoria, di accelerare l’implementazione del codice embedded e di eseguire i rigorosi test necessari per la convalida dei dispositivi medici.”
Marina Brockway, VivaQuant

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