MATLAB编码器

 

MATLAB编码器

从MATLAB代码生成C和C++代码

随时随地跑步

使用任何C/C++编译器在任何硬件上编译和运行生成的代码,从桌面系统到移动设备再到嵌入式硬件。生成的代码是免费的,在商业应用程序中免费部署给您的客户。

使用工具箱中的函数

使用MATLAB Coder应用程序或等效的命令行函数为您的信号处理、计算机视觉、深度学习、控制系统或使用MATLAB-Simulink产品的其他应用程序生成代码。

嵌入式硬件原型

通过将算法自动转换为C/C++,快速实现硬件。通过手动将生成的代码与应用程序集成,瞄准任何设备。使用用于覆盆子馅饼的MATLAB支持包自动化覆盆子皮的过程。

从MATLAB部署C++代码

从MATLAB代码中的类生成C++类,包括值类、句柄类和系统对象。将生成的代码编译成C++库或可执行文件,并将它们集成到现有的C++源代码中。

优化生成的代码

生成多核OpenMP代码并调用优化的库,如LAPACK、BLAS和FFTW。与嵌入式编码器一起使用可以生成比标准ANSI/ISO C/C++代码执行速度更快的特定于处理器的内部代码。

部署深度学习网络和机器学习模型

将各种经过训练的网络(如ResNet-50、MobileNet-v2、支持向量机(SVM)模型和决策树模型)以及预处理和后处理逻辑部署到任何CPU,包括基于Intel的芯片®和ARM®Cortex公司®.

与软件集成

在您的软件环境中将MATLAB算法重新用作C/C++源代码或库。生成的代码以自然的方式使用C/C++类型,简化了与外部代码的集成。从生成的代码中自动调用受信任的C/C++。

对生成的代码重用MATLAB测试

重用现有的MATLAB测试,以验证交互式MATLAB环境中生成的代码的行为。使用MATLAB单元测试框架快速开发一组丰富的回归测试,可用于验证生成的C/C++代码。

加速算法

从MATLAB代码中调用MEX函数时生成的代码以加快执行速度。分析生成的MEX函数,以确定瓶颈并集中优化工作。

“MATLAB、MATLAB编码器和Fixed-Point Designer使我们的小团队能够开发复杂的实时信号处理算法,对其进行优化以降低功耗和内存需求,加速嵌入式代码的实现,并执行医疗设备验证所需的严格测试。”

玛丽娜·布罗克韦,VivaQuant

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