MATLAB Coder

AGGIORNAMENTO IMPORTANTE

 

MATLAB Coder

Generazione di codice C e C++ dal codice MATLAB

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

Eseguibile ovunque

Utilizza qualsiasi compiler 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.

Un atleta che inizia una gara con la stima della posa sovrapposta.

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 e altre applicazioni che utilizzano i prodotti MATLAB.

Quattro diverse schede di sviluppo embedded.

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.

Codice MATLAB che implementa un semplice oggetto di classe e codice di classe C++ generato equivalente.

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 librerie C++ o eseguibili e integrali nella tua applicazione C++ esistente.

Screenshot del codice C generato, incluse le chiamate a OpenMP.

Ottimizzazione del codice generato

Genera istruzioni SIMD, parallelizza cicli con codice OpenMP multicore e richiama librerie ottimizzate come LAPACK, BLAS e FFTW. Usalo con Embedded Coder per generare codice intrinseco specifico del processore per un'esecuzione ancora più rapida.

Grafici delle serie temporali dei dati EEG relativi a crisi convulsive, pre-crisi e normali, insieme ai corrispondenti scalogrammi.

Distribuzione di reti di Deep Learning e modelli di Machine Learning

Distribuisci una varietà di reti addestrate (come ResNet-50 e MobileNet-v2), modelli di macchine a vettori di supporto (SVM) e modelli di alberi decisionali, insieme a logica di pre-elaborazione e post-elaborazione, su qualsiasi CPU, inclusi processori Intel® e ARM® Cortex®.

Screenshot che mostra la tracciabilità interattiva tra il codice MATLAB e il 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 e può richiamare le funzioni C/C++ affidabili esistenti, semplificando l'integrazione con codice esterno.

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 il framework di test unitari MATLAB per sviluppare rapidamente un ampio set di test di regressione utilizzabili per verificare il codice C/C++ generato.

Screenshot delle informazioni di profilazione per una funzione MEX generata.

Accelerazione degli algoritmi

Richiama il codice generato come funzione MEX dal codice MATLAB per accelerare l’esecuzione. Funzioni MEX generate dal profilo per identificare i colli di bottiglia e concentrare gli sforzi di ottimizzazione.

“MATLAB ed Embedded Coder ci hanno consentito di ridurre il tempo necessario per completare il progetto da 24 a 12 mesi, senza dover aggiungere altri ingegneri al team.”

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È possibile che la tua scuola già fornisca accesso a MATLAB, Simulink e ad altri prodotti complementari mediante una Campus-Wide License.