基于MathWorks工具链的处理器在环测试_董淑成
基于Matlab遗传算法工具箱的优化计算实现
基于Matlab遗传算法工具箱的优化计算实现
陈秋莲;王成栋
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2007(30)2
【摘要】遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法.遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,而受到了广泛关注.Matlab的遗传算法工具箱具有使用简单方便,计算可靠,快捷高效和图形结果可视化等特点,具有广阔的应用前景.主要介绍了基于Matlab遗传算法工具箱,深入分析其编码方式、初始群体、选择、交叉、变异操作及适应度函数的实现方法.最后给出应用实例,验证了Matlab遗传算法优化工具的有效性.
【总页数】4页(P124-126,129)
【作者】陈秋莲;王成栋
【作者单位】广西大学,计算机与电子信息学院,广西,南宁,530004;南宁利隆消防检测有限公司,广西,南宁,530003
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于MATLAB平台的遗传算法工具箱 (GA Toolbox)的优化计算 [J], 罗隆福;李勇;周立华
2.MATLAB遗传算法工具箱(GAOT)在水资源优化计算中的应用 [J], 杜东;马震;孙
晓明
3.基于Matlab遗传算法工具箱GUI方式的非线性电路求解 [J], 朱秀娥
4.基于MATLAB遗传算法优化工具箱的优化计算 [J], 高尚
5.基于MATLAB遗传算法工具箱的离心泵多目标优化 [J], 曾红;王全玉;张志华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
汽车电子软件开发流程 ISO 26262说明书
符合ISO 26262的汽车电子软件开发流程董淑成**************************MathWorks中国ISO 26262(2011)高完整性软件开发标准和基于模型的设计01219901995200020052010基于模型设计的应用标准生效的年份DO-178B (1992)NASA-GB-8719.13(2004)IEC 61508(1998)DO-178C（2011）IEC 61508(2010)EN 50128(2001)EN 50128(2011)IEC 61511(2003)软件开发标准里出现基于模型的设计为什么？大纲▪ISO 26262软件开发项目的启动▪符合ISO 26262的软件开发过程软件开发ISO 26262定义的软件开发过程系统集成和测试系统设计软件需求验证软件集成和测试软件单元测试软件单元设计及实现软件需求定义软件架构设计系统测试软件测试软件测试软件测试设计验证设计验证设计验证软件开发ISO 26262的软件项目启动系统集成和测试系统设计软件需求验证软件集成和测试软件单元测试软件单元设计及实现软件需求定义软件架构设计系统测试软件测试软件测试软件测试设计验证设计验证设计验证1.软件开发计划2.软件验证计划3.编程、建模语言的选择4.编码、建模标准5.工具的选择6.工具应用指南建模/编程语言的选择及相关标准▪建模或者编程语言的选择标准–明确的定义–支持嵌入式实时软件和运行时错误处理–支持模块化、抽象及结构化▪语言本身不能涵盖的上述标准应通过相应的指导或开发环境涵盖TopicsASILA B C D 1a Enforcement of low complexity++++++++ 1b Use of Language subsets++++++++ 1c Enforcement of strong typing++++++++ 1d Use of defensive implementation technique O+++++ 1e Use of established design principles+++++ 1f Use of unambiguous graphical representation+++++++ 1g Use of style guides+++++++ 1h Use of naming conventions++++++++▪通常，汽车电子软件选择C语言–基础软件手工编写C代码–控制策略软件通过Simulink建模并自动生成代码C代码•建模/编码标准要涵盖的内容Simulink/Stateflow建模标准▪汽车行业建模标准（MAAB）–专门为汽车行业Simulink用户制定▪高完整性系统建模标准–专门为民航、火车、汽车等高完整性系统建模制定设计工具/验证工具的选择 工具的分类及资质审核TI 2TI 1TD 3TD 1TD 2TCL 3TCL 2TCL 1工具错误的检测工具置信水平高中无/ 低增加审核需求工具的影响ASIL 为TCL2级的资质审核无需额外的资质审核为TCL3级的资质审核工具分类工具资质审核UC 1..n 软件工具有引入错误或者不能检出错误的可能工具的功能/用例TÜV SÜD认证的工具▪Embedded Coder™功能：生产针对嵌入式优化的C和C++代码▪Simulink® Verification and Validation™功能：验证模型和模型生成的代码▪Simulink® Design Verifier™功能：定位设计错误，生成测试用例，并根据需求对设计进行验证▪Polyspace® Client™ for C/C++功能：证明源代码没有运行期错误▪Polyspace® Server™ for C/C++功能：在计算机集群执行代码验证并发布度量开发工具的应用指南▪除了选择开发工具之外，还要提供开发工具的应用指南▪Embedded Coder等工具具有非常详实的用户手册需求分析•模型架构•可实现性•可测性•可追溯•可配置模型建立•建模语言•建模标准•模型复杂度•平台化开发模型验证•建模标准•模型评审•形式化方法验证•功能测试代码实现•数据管理•等效性测试•代码验证•代码集成需求分析•模型架构•可实现性•可测性•可追溯•可配置模型建立•建模语言•建模标准•模型复杂度•平台化开发模型验证•建模标准•模型评审•形式化方法验证•功能测试代码实现•数据管理•等效性测试•代码验证•代码集成汽车电子软件的现状和复杂软件开发的困境▪GM汽车上的代码量▪软件工程师的工作效率▪解决复杂软件开发效率低下的途径–模块化开发模块化的原则和目标▪模块划分的一般原则–从功能上–高内聚–低耦合▪模块划分的目标–简化设计–便于分工–便于测试–便于后期维护▪In order to avoid failures resulting from high complexity, the software architecture design shall exhibit the following properties,–Modularity;–Encapsulation; and–Simplicity.ISO 26262软件架构设计原则▪软件架构设计原则MethodsASILA B C D1a Hierarchical structure of software components++++++++ 1b Restricted size of software components++++++++ 1c Restricted size of interfaces++++ 1d High cohesion within each software component+++++++ 1e Restricted coupling between software components+++++++ 1f Appropriate scheduling properties++++++++ 1g Restricted use of interrupts+++++软件的层次化结构设计▪模块如何划分–从功能上划分组件▪以发动机为例，分为：点火、进气、油量计算、怠速、巡航等▪模型实现上model reference发动机控制点火控制进气计算燃油控制怠速控制巡航控制其他–对复杂组件进一步划分为单元模块▪以发动机的怠速控制为例，分为暖机怠速、闭环速度控制、扭矩请求等单元▪模型实现上model reference系统级组件级单元级单元模块的设计不建议使用Model Reference.基于模型的嵌入式软件开发需求分析•模型架构•可实现性•可测性•可追溯•可配置模型建立•建模语言•建模标准•模型复杂度•平台化开发模型验证•建模标准•模型评审•形式化方法验证•功能测试代码实现•数据管理•等效性测试•代码验证•代码集成Simulink建模语言▪使用建模语言的子集▪Simulink和Stateflow之间的选择–如果算法是复杂的逻辑运算，使用Stateflow；–如果算法主要是数据运算，使用Simulink；▪Stateflow的flow chart和state chart之间的选择–如果算法本质上是计算工作状态或者离散状态，使用state chart；–如果算法本质上是if-then-else结构，使用flow chart或者真值表；ISO 26262软件单元的设计原则▪Example: Parallel states should not appear at the top level of a state-chart.--Misra Modeling GuidelineMethodsASILABCD1a One entry and one exit point in subprograms and functions++++++++1b No dynamic objects or variables, or else online test during their creation +++++++1c Initialization of variables++++++++1d No multiple use of variable names+++++++1e Avoid global variables or else justify their usage ++++++………1h No hidden data flow or control flow +++++++1jNo recursions++++++▪软件单元的设计和实现原则模型复杂度监测对单元模块进行复杂度监测–Model advisor–圈复杂度Simulink模型的平台化开发▪Model Variants–通过配置不同的参数选择不同的被引用模型–比如，K_Param== CLASS_A，选择Model_A.mdl；K_Param== CLASS_B，选择Model_B.mdl–支持生成条件编译的代码▪System Variants基于模型的嵌入式软件开发需求分析•模型架构•可实现性•可测性•可追溯•可配置模型建立•建模语言•建模标准•模型复杂度•平台化开发模型验证•建模标准•模型评审•形式化方法验证•功能测试代码实现•数据管理•等效性测试•代码验证•代码集成软件开发ISO 26262定义的软件开发过程系统集成和测试系统设计软件需求验证软件集成和测试软件单元测试软件单元设计及实现软件需求定义软件架构设计系统测试软件测试软件测试软件测试设计验证设计验证设计验证MAAB及相关规范的检查▪Model Advisor实现建模规范检查▪定制检查集▪定制检查项模型评审▪模型和需求的双向追溯–模型→需求–需求→模型▪Simulink Report Generator生成报告–为非Simulink用户生成报告▪Simulink Report Generator实现不同版本模型比较使用Simulink Design Verifier检查逻辑错误▪设定生成测试用例目标为MC/DC100%覆盖▪生成测试用例▪逻辑错误导致无法生成100%覆盖的测试用例，并提示错误逻辑使用Simulink Design Verifier检查数据错误▪通过算术运算分析定位错误–数据溢出–被零除▪证明没有错误的运算演示Simulink Design Verifier检查错误单元模块的功能测试▪仿真测试▪覆盖率分析模型测试的覆盖率要求▪对单元软件测试的结构覆盖率要求–覆盖率达到分支覆盖率100%–MC/DC 要求▪对软件架构测试的覆盖率要求MethodsASILABCD1a Statement coverage ++++++1b Branch coverage+++++++1cMC/DC (Modified Conditional/Decision Coverage)+++++MethodsASILABCD1a Function coverage ++++++1bCall coverage++++++模型的集成测试▪模型的组件级集成测试▪模型的系统级测试–模型在环测试–快速原型▪不同组件之间的接口测试▪不同组件功能上是否冲突基于模型的嵌入式软件开发需求分析•模型架构•可实现性•可测性•可追溯•可配置模型建立•建模语言•建模标准•模型复杂度•平台化开发模型验证•建模标准•模型评审•形式化方法验证•功能测试代码实现•数据管理•等效性测试•代码验证•代码集成代码生成的前提条件 模型经过充分验证模型符合建模标准功能测试覆盖率足够高模型不含有无效逻辑模型不含有数据错误GenerateCode数据对象和数据字典▪使用数据对象定义数据属性Properties （属性）Classes （类）Package （包）SimulinkSignal DataTypeData Storage ClassMin/Max ParameterData TypeData Storage ClassmodelName = 'f14';dictionaryName = 'myNewDictionary.sldd ‘;dictionaryObj =Simulink.data.dictionary.create(dictionaryName);set_param(modelName,'DataDictionary',dictionaryName);▪使用数据字典管理数据对象数据字典管理数据按照组件划分进行数据管理代码生成工具配置1. 通过系统目标文件设定回调函数2. 在代码生成设置的回调函数里固化设置软件工具除确定id 和版本号之外，还需要确定配置等效性测试▪SIL测试/PIL测试都是等效性测试–验证生成的代码和用于代码生成的模型具有相同的行为属性–PIL除等效性验证之外，还可以用来测量运行时间▪等效性测试的测试用例–功能测试的测试用例–Simulink Design Verifier自动生成▪模型覆盖率和代码覆盖率的比较代码的集成和集成测试▪代码集成的两种方式–单元模型的代码生成，代码级别做集成–模型级别集成，然后生成代码▪软硬件的系统级集成–硬件在环测试–台架测试–实车测试Plant model uController models1s2s3+Plant Model in PC uControllers1s2s3+基于模型的嵌入式软件开发需求分析•模型架构•可实现性•可测性•可追溯•可配置模型建立•建模语言•建模标准•模型复杂度•平台化开发模型验证•建模标准•模型评审•形式化方法验证•功能测试代码实现•数据管理•等效性测试•代码验证•代码集成MathWorksChange the world byAccelerating the paceof discovery, innovation, development, and learningin engineering and science。
数字化工程环境下复杂产品技术状态管理架构优化
第４５卷 第１１期２０２３年１１月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４５ Ｎｏ．１１ Ｎｏｖｅｍｂｅｒ２０２３文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２３）１１ ３５７３ ０６ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２０８２２；修回日期：２０２２１０３１；网络优先出版日期：２０２２１１１４。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２２１１１４．１４３８．００４．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金（７１８７１００７）资助课题 通讯作者．引用格式：任璐英，王庆国，张海峰，等．数字化工程环境下复杂产品技术状态管理架构优化［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２３，４５（１１）：３５７３ ３５７８．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＲＥＮＬＹ，ＷＡＮＧＱＧ，ＺＨＡＮＧＨＦ，ｅｔａｌ．Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｃｏｍｐｌｅｘｐｒｏｄｕｃｔｔｅｃｈｎｉｃａｌｓｔａｔｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｉｎｄｉｇｉｔａｌｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２３，４５（１１）：３５７３ ３５７８．数字化工程环境下复杂产品技术状态管理架构优化任璐英 ，王庆国，张海峰，丁 洁，徐卫卫，臧雪静（北京航天情报与信息研究所，北京１００８５４） 摘 要：复杂产品研制生产是不断迭代且数据庞大的系统工程，而技术状态管理则是复杂产品设计研制的关键因素之一。
以复杂产品为研究对象，梳理了传统技术状态管理体系架构的现状与特点。
在此基础上，针对基于数字化环境的特点，构建了复杂产品管理以及技术状态管理的总体框架，并对技术状态管理中的分项目实施路径进行了详细说明，为数字化工程环境下复杂产品技术状态管理的进一步发展与优化提供了思路与参考。
基于MATLAB仪器控制工具箱的SAW标签阅读器系统设计
样频 率 ，且绝 大部分都 支持 不同的数 据传 输协议 。ＭＡ Ｌ Ｔ ＡＢ作为一款 科学
其 中 ，ｒ 为信 噪比 ； 为接受信
号 的相 位 。可 以看 出 ，当 相 位 ： ０
标签 的回波信 号通常非常 微弱 ，
时 ，Ｐ（ ： ０ ）：
，是只与信
为了提 高信噪 比 ，通常 采用相位估 计 计算 软件 ，在研 究算法 和数据 处理 中 方法来检 测 回波信 号 。在射 频接 收通 经常使 用。而 ＭＡ Ｌ Ｂ的仪器控制工 ＴＡ Ｔ ＡＢ软件 道 ，回波信 号经过 低噪 声放 大器 、带 具箱则提供 了示波器和 ＭＡ Ｌ 通滤波器 、对数放大器 、ｌ ， Ｑ解调等部 之 间的连接 通道 。从 而解决 了实验室 分， 得到正交的 Ｉ Ｑ两项输 出信号 。 和
的延基 体表 面传播 的声表面 波信号 转 在存在 液体或 金属物 品等较 恶劣环境 换为射 频信 号传输 到标签 天线 。反射 下读取 ； 外 ，Ｓ Ｗ 标签是纯无源标 此 Ａ
栅是一组蚀刻在基体表面的金属指条 ， 签 ，多个 目标标 签的辨 识只能在 阅读
其能够 反射沿轨 迹传 播的声 表面波信 器端解决 。 号。在声表 面波 轨迹 上放置 多个反射
基体表 面传 播 出去 ； 一方面 把接 收到 同情况 下 ，可 读取 的距 离较 大 ； 更能
表 面波在介质 表 面进 行换 能和传播 ，
所 以信息 的注入 、提 取 、处理 都可 以 方便 地实现 。 目前声表 面波 器件主要 应用 在滤波 器 、延迟 线 、振 荡器 、触 摸屏 等方面 ，其 中移动 通信 中的滤波 器应用最 广泛 。基 于声表 面波 技术 的
■ 深圳信息职业技术学院 李庆 亮
引言
高带宽多级噪声整形sigma-delta调制器研究进展
2019年10月高带宽多级噪声整形sigma-delta 调制器研究进展董巍（清华大学天津电子信息研究院，天津300467）【摘要】SMASH（sturdy multi-stage noise shaping ）结构是解决级联低阶sigma-delta 调制器量化噪声泄漏的有效方法。
本文对SMASH 设计的优缺点进行了分析，总结了高带宽高精度sigma-delta 调制器的研究成果以及针对SMASH 结构的连续时间调制器的系统级和电路级设计。
【关键词】sigma-delta 调制器；高带宽；噪声整形【中图分类号】TN761【文献标识码】A 【文章编号】1006-4222（2019）10-0006-030引言近年来,随着宽带无线通信技术的不断发展,用于WLAN 、LTE 、5G 等系统的射频接收机需要处理较高频率范围的信号,如针对1024QAM 的MIMO 应用,-40dB 的EVM 需要在80MHz 的信号带宽下达到至少65dB 的动态范围(DR ),因此作为SoC 重要组成部分的模数转换器(ADC )的输入带宽和速度需求也在进一步提升。
同时,传感器和终端的微型化也带来了电压和功耗的下降。
Sigma-delta ADC 由于其在动态范围、精度、电路结构方面的优势,较传统的奈奎斯特ADC 在上述领域更具发展潜力。
2018年前后的一些研究显示,在供电电压1.1~1.5V ,基于28nm CMOS 工艺的sigma-delta ADC 可以实现50~100MHz 带宽下70dB 以上的SNDR ,同时功耗低于30mW [1-3]。
高速高带宽sigma-delta ADC 成为近年学界的研究热点。
本文第一节介绍了sigma-delta MASH 和SMASH 结构的主流设计、原理以及存在问题。
第二节阐述了针对带宽、速度、稳定性等方面改进的SMASH 系统级结构和优化方案。
第三节介绍了SMASH 连续时间调制器的电路级设计和改进,第四节给出结论及展望。
MATLAB 工具MATLAB箱在测绘数据处理中的应用
MATLAB工具箱在测绘数据处理中的应用王剑张书毕史先领范洪东（中国矿业大学环境与测绘学院，江苏徐州，221008）［摘要］本文主要介绍了MATLAB工具箱的特点和功用。
根据其在测绘领域的作用，对两个实例进行了分析，取得了良好的效果。
相比其它编程工具，使用MATLAB工具箱大大简化了编程工作，同时获取了较高的数据处理精度，值得在测绘领域广泛应用。
［关键词］MATLAB工具箱；神经网络；小波；测绘数据处理Application of MATLAB Toolbox in Surveying FieldWANG Jian ZHANG Shu-bi SHI Xian-ling FAN Hong-dong（College of Environment and Spatial Informatics，CUMT，Xuzhou221008，China）Abstract：This article mainly discusses the features and faculties of MATLAB Toolbox.According to its functions in surveying field，two practical examples are analyzed and a better result is paring with other programming toolboxes，MAT-LAB Toolbox can improve the work efficiency greatly and give a high data processing precision.Therefore，it can be used widely in surveying field.Key words：MATLAB Toolbox；Neural Network；Wavelet；Survey data processing1MATLAB工具箱简介美国mathworks公司的MATLAB以其强大的功能在许多学科领域均获得广泛的应用，越来越受到人们的普遍重视。
基于标准的开发__采用antusar和ISO26262
2004 - 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Future
• AUTOSAR Demonstration Kit (ADK) available
• VW announces success
• AUTOSAR 3.0
• Client / Server • Merge inter
• AUTOSAR 3.1 • SlL/PIL support • Compiler Abstraction Macros • Per Instance Memory • Enumerated Types • Fixed Point Types
• AUTOSAR 4.0.x • IS-SERVICE attribute • Static and Constant Memory • SwAddrMethods for Static and Constant
应商采用此标准 提出4个汽车安全完整性等级（ASIL A、B、C、D） 标准中引用了现代软件设计的典范——基于模型的软件设计
21
软件工具资质审核
用于系统开发或者软、硬件开发的软件工具，如果能够通过裁剪 ISO 26262要求的活动或任务来裁剪安全生命周期，在这些情况下， 我们要有信心软件工具可以达到如下目标： a) 因软件工具的错误输出而导致的系统级故障被最小化，并且 b) 在ISO 26262要求的活动或任务依赖软件工具功能正常的情况
Compatibility modules enable an evolutionary migration to the AUTOSAR standard
Source:
Walter Kuffner; BMW AG AUTOSAR Membership Conference 2009
优秀毕业论文——基于matlab的电力电子技术仿真实验设计
The MATLAB is Corporation promotes by American Math Works uses in the numerical calculus and the graphic processing science computation software system is honored as “on the giant shoulder's tool” the MATLAB early time mainly to use in control system's simulation, passed through expands unceasingly already became contains the correspondence electrical engineering optimization control and so on many domains the science computation software, might use in the power electronics circuit and theelectric drive control system's simulation.
武汉科技大学中南分校
本科毕业设计(论文)
题 目：基于matlab的电力电子
技术仿真实验设计
学 院：信息工程学院
耙吸挖泥船智能化疏浚控制系统
技术交流耙吸挖泥船智能化疏浚控制系统郭烨（上海振华重工（集团）股份有限公司，上海 200125）摘 要：耙吸挖泥船控制系统已实现高度集成，正迅速向智能化方向发展。
以参与设计和建造的6 500 m³耙吸挖泥船为基础，从系统配置、主要功能等方面对集成控制系统方案进行介绍，并展示其在全自动疏浚控制以及“一人疏浚”方面特点，为今后智能化耙吸挖泥船的设计提供借鉴。
关键词：耙吸挖泥船；集成控制系统；智能疏浚；一人疏浚中图分类号：U674.31 文献标志码：A DOI：10.16443/ki.31-1420.2021.02.004 Intelligent Integrated Control System forTrailing Suction Hopper DredgerGUO Ye(Shanghai Zhenhua Heavy Industries Co., Ltd., Shanghai 200125, China)Abstract: The control system of trailing suction hopper dredger (TSHD) has been highly integrated and is rapidly developing towards intelligence. Based on the 6 500 m³ trailing suction hopper dredger that the integrated control system is introduced in terms of system configuration and main functions, and its characteristics in fully automatic dredge control and "one-person dredge control" are demonstrated, which provide reference for the design of intelligent TSHD in the future. Key words:trailing suction hopper dredger; integrated control system; intelligent dredging; one person dredge control0 引言有着“地平线编辑器”之称的挖泥船已经成为我国重要的战略装备，随着近年人工智能技术的发展，挖泥船也亟待智能系统的加持。
老胡专栏为什么要基于模型设计？
老胡专栏为什么要基于模型设计？作者简介董淑成，MathWorks公司中国区高级应用工程师，MATLAB中文论坛超级版主“老胡”，主要负责自动代码生成在汽车及其他工业领域中的应用，具有15年以上的MATLAB?/Simulink使用经验。
加入MathWorks之前，曾任职于德尔福中国研发中心的控制与安全部门负责算法建模和代码生成，并成功的将基于模型设计引入到产品开发中，在基于模型设计以及相关的流程优化方面有丰富的经验。
嵌入式软件开发为什么要使用基于模型的设计？对这个问题，最不希望听到的回答是：因为GM在使用基于模型设计，因为BMW在使用基于模型设计，所以我们也要使用基于模型设计……好吧，或许他们可以作为借鉴，但是我们是否认真想过：基于模型的设计能给我们的开发带来什么样的好处？弄清这个问题，是我们在后续有效使用基于模型设计开发嵌入式软件的前提。
这里我引用一下若干年前MathWorks公司CEO——Jack Little 的说法，在嵌入式软件开发过程中，基于模型的设计至少可以给我们带来四个方面的好处：1图形化设计对于基于模型的设计来讲，图形化设计是天然的、固有的。
图形化的优势，工程师们都非常清楚，明确、清晰、唯一，便于交流、便于维护，这也是为什么就算我们不用基于模型设计的方式开发软件，也需要在设计文档中画流程图、状态机的原因。
需要注意的是，我们需要把Simulink模型画到清晰、明确，便于交流、便于维护。
2早期验证话说软件开发过程中，bug的引入难以避免。
人非圣贤、孰能无过，引入bug不可怕，能否尽快发现bug对整个开发过程至关重要。
这里提到“早期”，什么是“早期”？你某一个阶段的工作产品出来之后，紧跟着就要做验证工作。
对于早期验证，以前的方式比较单一，通常我们使用评审的方式去实现最早期的验证，以至于Peer Review 在很多公司的流程中被固化下来了，写完文档要评审，做完设计要评审，写完代码还要评审，写好测试用例也要评审。
MATLAB 的数据采集工具箱--一种与硬件设备通讯的新工具箱
MATLAB 的数据采集工具箱--一种与硬件设备通讯的新工具
箱
法林;陈文辉;董大群
【期刊名称】《石油仪器》
【年(卷),期】2001(015)001
【摘要】@@ 引言rnMATLAB环境下的一种新的工具箱可以简化和加快数据的采集工作.使用这种工具箱更容易将实验测量、数据分析和可视化的应用集合在一起.数据采集工具箱提供了一整套的命令和函数,通过调用这些命令和函数,可以直接控制各种与PC机兼容的数据采集硬件设备的数据采集和通讯.这些设备包括:多媒体声卡,美国国家仪器E-系列,1200-系列接口板,Hewlett-Packard VXI E1432-系列接口板以及其它的各种数据采集硬件设备.
【总页数】3页(P56-58)
【作者】法林;陈文辉;董大群
【作者单位】西安石油勘探仪器总厂研究所;西安石油勘探仪器总厂研究所;西北工业大学航海工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种基于MATLAB优化工具箱的数据协调方法 [J], 董志军;王世广;姚平经
2.服务于多种目的的图象—遥感技术为地质人员的“工具箱”增添了新的硬件 [J],
塔拉.,D;谈明志
3.Visual C++调用Matlab神经网络工具箱的一种实现方法 [J], 王坤
4.MATLAB通信工具箱及其使用方法──一种全新的通信系统计算仿真工具 [J], 姚锡林
5.凌华科技推出DAQ—MTLB for MATLAB 数据采集工具箱全系列凌华数据采集卡均适用加速MATLAB环境应用开发进程 [J],
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基于MathWorks工具链的处理器在环测试_董淑成
下位机通信
• •
通信驱动 通信协议
PIL应用
（用于测试算法代码）
自动生成的 算法代码
嵌入式处理器
9
以TI F28335为例的PIL框架
Make文件
– 无需修改ec_target.tmf – 只需修改target_tools.mk文件
10
以TI F28335为例的PIL框架
f28335pil包（连接配置、目标框架、启动器）
Accelerating the pace
of discovery, innovation, development, and learning
in engineering and science
17
基于MathWorks工具链的处理器在环测试
董淑成 Email: shucheng.dong@ MathWorks中国
© 2014 The MathWorks, Inc. 1
大纲
处理器在环测试的必要性
MathWorks提供的处理器在环测试框架
处理器在环测试的实现举例
2
– Launcher类
– TargetApplicationFramework类
– f28335Timer.m
sl_customization.m实现上述信息注册
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以TI F28335为例的PIL框架
下位机通信底层驱动
– F28335SerialRtiostream-DevInit.c – F28335SerialRtiostream-Rtiostream.c – F28335SerialRtiostream-ProfilerTimer.c
模型验证_代码生成_硬件在环
形式化方法验证
避免模型经过评审、功能测试之后在更新过程中引入新 的逻辑错误和数据错误
– 检查逻辑错误
Simulink Design Verifier
– 检查数据错误
Simulink Design Verifier
属性证明
– 证明模型中具有某些关键属性
9
自动代码生成
© 2013 The MathWorks, Inc1.0
实现方式
– 制定建模规范 – 设计或者选择合理的检查项 – 创建Model Advisor检查集
5
形式化方法验证
检查逻辑错误
– 检查模型中是否有死逻辑 和不能满足覆盖率要求的 逻辑
检查数据错误
– 检查数据被零除、溢出等 错误
6
模型评审
评审建模中可能引入的错误 评审设计是否符合需求
• 功能测试及模型更新
模型开发者或 独立测试者
• 形式化方法验证（可能包含属性证明）
注：每个验证活动之后都可以会更新模型
3
模型验证之复杂度检查
低复杂度是高完整性系统软件开发的基本要求 复杂度测量的两种方式
– Model Advisor – 圈复杂度
4
建模规范检查
符合建模规范
– 排除低级错误 – 团队统一建模风格，便于评审和维护
代码生成的前提条件
模型经过充分验证
Generate
Code
功能测试覆 盖率足够高
模型不含有 逻辑错误
模型不含有 数据错误
模型符合 建模标准
11
C代码生成工具简介
Embedded Coder
Simulink Coder
Embedded Coder® 自动生成可以用于嵌入式系统的C/C++代码
控制算法模型架构设计的最佳实践_董淑成
控制算法模型架构设计的最佳实践
10
最佳实践#4“总线（Bus）模块的使用”
不要使用Mux和Demux 使用Bus模块减少信号线数量 将一些类似的信号封装为Bus，比如，一些状 态变量
说明：Mux对一组信号进行封装之后，在使用的时
候，必须通过Demux将所有被封装的信号拆解出来； 而使用Bus Creator封装的一组信号，可以在使用 时根据需要通过Bus Selector任意选择其中的一个 或者几个信号
9
最佳实践#3“库模块的使用”
对需要多次调用的算法建立库模块（比如滤波 算法、PID算法） 对库模块进行atomic封装，并将代码生成选项 设置为reusable code 对单元级模块，不使用库文件管理
说明：区别使用Model Reference和Library
Block；Model Reference引用的是单元模块或者组 件级模型，而Library Block实现需要多次调用的 函数，比如滤波函数；Library Block在建立时可 以不设置数据类型；代码生成时，如果设置为 reusable code，只要输入、输出的数据类型一致， 那么只生成一个函数
董 淑 成 Shucheng.dong@ MathWorks中国
© 2016 The Matபைடு நூலகம்Works, Inc. 1
为什么要进行模型架构设计
基于模型的设计在汽车控制系统开发中的应用
& Validation, Simulink Design Verifier
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目标快速原型设计
将控制算法生成嵌入式代码，并使用目标编译器编译之后运行到目标处理器上， 用以控制被控对象。
相关工具：Embedded Coder
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自动代码生成（一）
数据定义
子系统描述
函数以及文件定义
相关工具：Embedded Coder
测试阶段
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传统开发模式下引入错误和发现错误的阶段
“…设计错误修复上的 每一次拖延，都会造 成修复费用上指数级 的增加…”
Clive Maxfield and Kuhoo Goyal “EDA: Where Electronics Begins” TechBites Interactive, October 1, 2001
相关工具：Simulink Verification & Validation
失效模式
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快速原型设计
可以将控制器模型生成代码并运行到快速原型设备上，尽早实现闭环测试。
相关工具：Simulink Coder；xPC Target
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软件模型设计
正常模式
失效模式
相关工具：Simulink/Stateflow，Simulink Verification
注：60家欧洲、北美、日本汽车公司的调查结果
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基于模型设计的开发流程 和工具链支持
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汽车电子控制器开发过程
基于模型的设计
系统需求
仿真
系统集成和标定
实车标定
系统设计
快速原型
软件设计
最新综合实践二 模版
齐齐哈尔大学综合实践2题目：基于Multisim巴特沃斯数字滤波器电路的设计学院：通信与电子工程学院专业班级：电子信息工程093班学生姓名：王洪爽指导教师：题原成绩：1. 绪论1.1 课题背景随着计算机技术和信息科学的飞速发展，数字信号处理已经逐渐发展成为一门独立的科学并成为信息科学的重要组成成分，在语音处理、图象处理、雷达、航空航地质勘测、通信、生物医学工程等众多领域得到了广泛的应用。
目前微机保护和二次信号处理软件主要采用数字滤波器。
传统的数字滤波器设计使用繁琐的公式计算，改变参数后需要重新计算，在设计滤波器尤其是高阶滤波器时工作量很大。
利用matlab提供的巴特沃斯滤波器设计函数“buttord”可以快速有效的实现数字滤波器的设计与仿真。
1.2 滤波器的分类滤波器的分类很多，分类方法也很多，可以从功能上分，也可以从实现方法上分，或从设计方法上分。
但总的来说，滤波器可分为两大类，即经典滤波器和现代滤波器。
经典滤波器是假定输入信号X（n）中的有用成分和希望去除的成分各自站有的不同频带。
如果信号的噪声的频谱祥和叠加，那么经典滤波器将无能为力。
1.3 设计目标1.了解数字滤波器的基本概念2.掌握巴特沃斯数字滤波器滤波器的设计原理3.掌握MATLAB软件的基本操作。
2 数字滤波器简介2.1 数字滤波器的基本概念和特点本章阐述了数字滤波器的基本概念、特点、数学运算的两种实现形以嵌入式技术为基础，构建的嵌入式系统，是一种以应用为中心，以计算机技术为基础。
2.1.1 数字滤波器的概念和特点数字滤波器（简称DF）是数字信号处理的重要基础，在对信号的过、检测与参数估计等处理过程中，它是使用最为广泛的一种线性系统。
数字滤波器是指完成信号滤波处理功能的、用有限精度算法实现的离散时间线性非时变系统。
其输入是一组（由模拟信号取样和量化的）数字量，其输出是经过数字变换的另一组数字量。
它本身既可以是用数字硬件装配而成的一台用于完成给定运算的专用数字计算机，也可以是将所需的运算编成的程序，让通过计算机来执行。
基于MATLAB高度数据回放软件的设计
基于MATLAB高度数据回放软件的设计
董英英;王启峰
【期刊名称】《仪器仪表用户》
【年(卷),期】2009(016)004
【摘要】MATLAB是功能强大数据处理软件,而MATLAB的gui界面编程环境结合了界面编程的友好与数据处理的强大功能.基于MAT-LAB的gui界面编程环境,对测高设备采集的数据进行播放的软件的框架结构和流程进行了设计,最终实现了对测高设备采集的一系列数据进行了形象的播放.
【总页数】2页(P96-97)
【作者】董英英;王启峰
【作者单位】武汉软件工程职业学院,武汉,430205;海军工程大学,武汉,430033【正文语种】中文
【中图分类】TN365
【相关文献】
1.基于Matlab的扩频高度表捕获跟踪算法软件仿真 [J], 柳飞;陈高平;李伟
2.基于MATLAB的接闪杆高度设计程序 [J], 于涛;来瑞鹏;肖亮
3.基于Windows系统的CINRAD体扫基数据回放软件设计 [J], 郝倚天;王旭;张扬;何建新
4.基于服务器的数据回放系统软件架构设计 [J], 刘思达
5.基于Matlab软件的递纸机构运动特性分析软件的设计 [J], 侯和平;李莎;刘澎;江祖勇;张海燕
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改进的盖尔圆源数目估计方法
改进的盖尔圆源数目估计方法董姝敏;梁国龙【摘要】为提高盖尔圆(Gerschgorin disks estimation)法实现源数目估计的算法性能,提出一种改进的盖尔圆方法(modifled Gerschgorin disks estimation,MGDE).MGDE算法主要是利用盖尔圆圆心信息对盖尔圆半径进行独立压缩,使噪声盖尔圆半径压缩速度快于信号盖尔圆半径,从而使噪声盖尔圆尽可能地远离信号盖尔圆,更有利于源数目的准确估计,而且不必人为选择调整因子.仿真验证了MGDE算法在白噪声和色噪声中的源数目估计性能,并与AIC(akaike information ceriterion)、MDL(minimum description length)、及GDE算法进行了对比分析.结果表明:在一定条件下,MGDE算法在白噪声和色噪声中的性能优于GDE算法,而且该算法的小样本源数目能力很好.【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》【年(卷),期】2013(034)004【总页数】5页(P440-444)【关键词】源数目估计;盖尔圆;色噪声;白噪声【作者】董姝敏;梁国龙【作者单位】哈尔滨工程大学水声技术国家级重点实验室,黑龙江哈尔滨150001;吉林师范大学信息技术学院,吉林四平136000;哈尔滨工程大学水声技术国家级重点实验室,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TN911在阵列信号处理、盲信号处理等领域中，源信号数目的有效估计是一项具有重要研究价值的工作，它直接影响到信号检测、参数估计、波形恢复的精度和准确度.如雷达、水声信号处理中，广泛采用MUSIC［1］、ESPRIT［2］等高分辨算法和技术实现目标方位(DOA)估计，这些算法的性能直接依赖于源数目的准确估计，源数目过估计或欠估计的情况下，算法性能会受到很大影响［3-4］.在盲信号分离中，大多数算法都假设源信号数目已知，或者准确估计源数目之后，才能进行信号分离操作，如果估计的源数目与实际的源数目不一致，盲分离算法的性能将会急剧下降，甚至完全失效;而且当观测信号数目与源信号数目的大小关系不同时，采用的盲分离方法和处理手段都截然不同，故由观测信号准确估计出源数目是一项重要而且必须予以解决的工作，也是盲分离领域的基本任务之一.Wax M.和Kailath T.提出了基于信息论准则的统计方法，即Akaike信息论准则(Akaike information criterion，AIC)方法和最小描述长度(minimum description length，MDL)方法［5］.AIC 和 MDL 及其改进算法［6］在许多工程问题中得到了成功应用，更重要的是该算法可以自动判别检测门限，不必人为事先设定阈值.但是，AIC和MDL一般只适用于白噪声模型［7］，而在实际环境中，由于各种因素的影响，白噪声条件难以满足，如阵列接收的信号所包含的噪声部分不再是理想的白噪声，而是阵元间相关的、不同方向功率不等的复杂色噪声.根据协方差矩阵特征值分布特点，为了减小色噪声背景下特征值发散程度，文献［8-9］分别提出特征值校正方法和对角加载技术，使AIC和MDL适用于色噪声背景.H T Wu等提出了与信号模型无关的盖尔圆法(Gerschgorin disk estimation，GDE)［10］，该方法综合利用了协方差矩阵的特征值信息和特征向量信息，而且在白噪声及有色噪声情况下都适用.为了使噪声盖尔圆半径尽可能地远离信号盖尔圆半径，文献［11-12］利用相关系数对盖尔圆半径ri进行了归一化修订，在低信噪比下算法性能有所改善.在此基础上，本文提出一种压缩盖尔圆半径的方法，使噪声盖尔圆半径压缩的速度高于信号盖尔圆半径，更利于信号盖尔圆与噪声盖尔圆半径的区分.针对GDE算法需要人为设置检测门限的弊端，给出了一种无需设定调整因子的盖尔圆准则，同时仿真验证了算法的检测性能.1 源数目估计模型设接收基阵是间距为d的m个各向同性阵元组成的均匀线列阵，n个独立点源向量s(t)位于远场，分别来自方向θ=［θ1 θ2…θn］T.测量向量x(t)表示为式中:n(t)为加性噪声;a(θi)表示阵列对第i个源的方向向量;ω 为中心角频率;令τ=dsin θ/c，τ表示期望信号波前到达相邻两阵元的时间差.2 盖尔圆法盖尔圆法利用观测信号协方差矩阵的盖尔圆半径的大小实现源数目估计.通常协方差矩阵的信号盖尔圆和噪声盖尔圆没有明显区别，需要依据盖尔圆定理对协方差矩阵进行一定转换，使得转换后的协方差矩阵的信号盖尔圆半径明显大于噪声盖尔圆半径，即变换后协方差矩阵的盖尔圆盘被划分成半径大小不同的两部分，半径大的一部分是信号盖尔圆，半径小的一部分是噪声盖尔圆，这样才能依据盖尔圆半径实现对源信号数目的可靠估计.盖尔圆法的基本原理如下.RX为观测信号x(t)的协方差矩阵，首先对其进行基本酉变换，令式中:R1是RX的前m-1行和前m-1列构成的方阵，r是RX的第m列的前m-1个元素构成的列向量，即r=［r1m r2m … r(m-1)m］T.对 R1进行特征值分解，则有式中:U1=［u1 u2 … u n-1］是R1的特征向量构成的(m-1)×(m-1)维酉矩阵，Σ1=diag(γ1，γ2，…，γm-1)为R1的特征值对角矩阵，且满足γ1≥γ2…≥γm-1≥0.协方差矩阵RX与其块矩阵R1的特征值满足如下关系:令，现对协方差矩阵RX进行变化，构造一新的酉变换矩阵R2得根据盖尔圆原理知:ri=|ρi|，oi= γi，(i=1，2，…，m-1)分别为m-1个盖尔圆半径和圆心.通常认为较小的盖尔圆半径和其圆心对应着噪声盖尔圆盘，剩余较大的半径和其圆心对应着信号盖尔圆盘.因此，可以通过计算较大盖尔圆半径的数目来确定源信号数目.基本盖尔圆法的准则公式［10］定义如下:式中:k=1，2，…，m-1，T 是样本采样点数，D(T)是区间［0，1］内与T有关的调整因子，需要根据具体情况人为选取.GDE(k)按照k由小到大依次取值，GDE(k)取第一个非正值时对应的k值减1估计为源数目，即n=k-1.此公式的具体含义是:第k个盖尔圆半径rk与某个阈值的差值，该阈值是所有盖尔圆半径的算术平均值再乘以一个调整因子D(T)，也可理解为将酉变化后的协方差矩阵的盖尔圆半径与某门限值进行比较，根据比较结果的正负估计源信号数目.3 改进的盖尔圆准则由式(7)中的盖尔圆圆心γi构造对角矩阵:式中，即m-1个盖尔圆圆心的均方值.对R2进行相似变换，整理得根据矩阵论知识可知，R3与R2是相似矩阵，且具有相同的特征值.式(10)与式(7)比较，进行相似变换后，即:盖尔圆圆心不变，而盖尔圆半径依据各自盖尔圆圆心取值进行了压缩，通常半径越小压缩比例越大，由此可以使噪声盖尔圆半径远离信号盖尔圆半径，而且各个盖尔圆半径的压缩比例可以根据γi的取值单独调节，而不影响其他特征值.故由式(10)将盖尔圆准则修改为式(11)仍然涉及调整因子D(T)的人为设定问题，本文利用盖尔圆圆心γi设计D(T):D(T)完全由协方差矩阵自身确定，不必人为设定，由此，MGDE准则就不再需要人为选取调整因子.4 算法仿真及性能分析为了检验MGDE源数目估计算法的性能，分别在高斯白噪声和色噪声背景下，使用本文提出的MGDE算法与GDE算法、AIC、MDL算法进行对比分析.基本仿真条件:接收水听器阵列为8元均匀线列阵，阵元间距为在窄带信号中心频率的半波长;2个远场独立点源;采样频率fs=10 kHz.GDE准则的调整因子取为，MGDE准则和调整因子取式(11)和式(12)的形式;空间色噪声模型为式中:为噪声功率，ρ为相邻2个阵元的噪声相关度，φ表示噪声功率谱密度峰值位置［13］.仿真1:不同信噪比下算法性能.信噪比在-20～30 dB内变化，间隔为2 dB;方位角分别为10°和50°;采样点数T=2 048;背景噪声分别取高斯白噪声和空间色噪声，空间色噪声:取ρ=0.5，φ 在［0，2π］区间随机选取;每个信噪比点做100次蒙特卡洛仿真，统计结果如图1、2所示.由图1、2可见，对于高斯白噪声，本文提出的MGDE性能优于GDE.与GDE相比，MGDE信噪比检测门限降低约4 dB，MGDE略逊于MDL.与白噪声背景相比，色噪声背景下AIC和MDL算法失效，而盖尔圆算法的信噪比检测性能也明显下降，检测门限升高如图3，相同空间相关度条件下，MGDE较GDE降低约2～4 dB;当空间色噪声相关度增强时，MGDE和GDE性能随之下降，如图3、4.总体来讲，在白噪声和色噪声中，MGDE性能优于GDE.图1 高斯白噪声算法性能Fig.1 Algorithm performance under Gauss white noise图2 空间色噪声算法性能Fig.2 Algorithm performance under space colored noise图3 不同相关度MGDE性能Fig.3 Performance of MGDE with different correlation图4 不同相关度GDE性能Fig.4 Performance of GDE with different correlation仿真2:不同采样点数时的算法性能.假设有2个源，信噪比15 dB，采样点数 T从2 ～500变化，间隔为10，方位角分别为10°和50°.每个采样点做100次蒙特卡洛仿真，在白噪声、色噪声背景下的统计结果如图5、6所示.从图中看出，样本点较少时，白噪声背景下，MGDE的错误概率几乎为零，优于其他各种算法;色噪声背景下，MGDE小样本估计性能不如白噪声下的性能，但仍然优于GDE.图5 高斯白噪声算法性能Fig.5 Algorithm performance under Gauss white noise图6 色噪声算法性能Fig.6 Algorithm performance under space colorednoise仿真3:方位角对算法性能的影响.假设色噪声信噪比为15 dB，采样点数T=2 048，源2为线性调频信号，中心频率为800 Hz，方位角为40°，源1 为调幅信号，方位角在 -90°～90°变化，间隔为40°;100次蒙特卡洛仿真，统计结果如图7所示.图7 色噪声方位角分辨性能Fig.7 Reconstruction ability of DOA under space colored noise可见，MGDE、GDE可分辨的方位角间隔分别约为10°、6°，MGDE方位角分辨能力不如 GDE.上述仿真说明，当源信号方位角间隔足够大时，无论是白噪声还是色噪声背景中，MGDE的信噪比检测性能优于GDE，而且MGDE的小样本源数目估计准确概率高于GDE，但随着色噪声相关强度的增加，MGDE性能随之下降.另外，MGDE 准则的角度分辨能力不如GDE.5 结论本文通过对协方差矩阵进行相似变换来提高GDE算法性能，提出了MGDE算法.研究表明:1)白噪声和色噪声背景下，当源的方位角间隔足够大时，MGDE的信噪比检测性能和小样本源数目估计性能都优于GDE，但是随着色噪声相关度的增加，MGDE 性能随之下降;2)另外，MGDE准则的角度分辨能力不如GDE;3)与AIC、MDL算法相比，MGDE算法既适用于白噪声，又适用于色噪声，而AIC、MDL一般只适用于白噪声，并且在白噪声背景下，MGDE优于AIC，略逊于MDL算法.参考文献:【相关文献】［1］SCHMIDT R O.Multiple emitter location and signal parameter estimation［J］.IEEE Transactions on Antennas and Propagation，1986，AP-34(3)∶276-280.［2］ROY R，KAILATH T.ESPRIT-estimation of signal parameters via rotational invariance techniques［J］.IEEE Trans ASSP，1989，37(7):984-995.［3］YU Shengqi，HUANG Yiwang，JIAO Weiqi.Analysis of SNR for acoustic vector sensor linear array in volume and surface-generated noise fields［J］.Journal of Marine Science and Application，2011，10(1):98-104.［4］JIANG Lei，CAI Ping，YANG Juan，et al.A new source number estimation method based on the beam eigenvalue［J］.Journal of Marine Science and Application，2007，6(1):41-46.［5］WAX M，KAILATH T.Detection of signals by information theoretic criteria［J］.IEEE Trans ASSP，1985，33(2):387-392.［6］ERAN F，MICHAEL G，HAGIT M.Detection of signals by information theoretic criteria:general asymptotic performance analysis［J］.IEEE Transactions on Signal Processing，2002，50(5):1027-1036.［7］FISHLER E，MESSER H.On the use of order statistics for improved detection of signals by the MDL criterion［J］.IEEE Trans Signal Processing，2000，48(8):2242-2247. ［8］ZHANG Q T，WONG K M，YIP P C.Statistical analysis of the performance of information theoretic criteria in the detection of the number of signals in array processing ［J］.IEEE Trans Acoust Speech Signal Processing，1989，37:1557-1567.［9］谢纪岭，司锡才.基于协方差矩阵对角加载的信源数估计方法［J］.系统工程与电子技术，2008，30(1):46-49.XIE Jiling，SI Xicai.Determining the number of sources based on diagonal loading to the covariance matrix［J］.Systems Engineering and Electronics，2008，30(1):46-49.［10］WU H T，YANG J F，CHEN F K.Source number estimation using transformed Gerschgorin radii［J］.IEEE Transactions on Signal Processing，1995，43(6):1325-1333. ［11］WU H T，CHEN F K.A new Gerschgorin radii method for source number estimation ［C］//Statistical Signal and Array Processing.Yung Kung City，2000:104-107.［12］ZHONG Zhifeng，WEN Biyang，WANG Qiande，et al.A new method using Gerschgorin disks for source number estimation［C］//Procedings of the Third International Conference on Machine Learning and Cybernetics.Shanghai，China，2004:2086-2089.［13］HUANG Yiwang，REN Qunyan，LI Ting.A geometric model for the spatial correlation of an acoustic vector field in surface-generated noise［J］.Journal of Marine Science and Application，2012，11(1):119-125.。
基于 MATLAB 的图形化信号处理工具的FIR 数字滤波器设计
基于 MATLAB 的图形化信号处理工具的FIR 数字滤波器设计董雷【期刊名称】《通信电源技术》【年(卷),期】2015(000)003【摘要】Taking MATLAB R2014a as the platform,this paper introduces the method of designing FIR digital filter with given specifications using graphical signal processing design tools--sptool,and applies sptool's intuitive and convenient signal processing function to import the relevant test signal to verify the designed filter.And verification results confirm that the design meets the requirements.%以 MATLAB R2014a 为平台，介绍了运用 MATLAB 中的图形化信号处理设计工具———sptool 来设计给定指标的 FIR 数字滤波器的方法，并应用 sptool 直观便捷的信号处理功能，导入相关的测试信号对设计的数字滤波器进行测试验证，验证结果符合要求。
【总页数】3页(P41-42,45)【作者】董雷【作者单位】华中师范大学物理科学与技术学院，湖北武汉 430079【正文语种】中文【中图分类】TP317.4【相关文献】1.基于MATLAB的FIR数字滤波器设计 [J], 江楠;李伟2.基于MATLAB信号处理工具箱的数字滤波器设计与仿真 [J], 丁磊;潘贞存;丛伟3.基于MATLAB的FIR数字滤波器设计 [J], 谢丽英;房丽敏4.基于MATLAB的FIR数字滤波器设计 [J], 谢丽英; 房丽敏5.基于Matlab的FIR数字滤波器设计及在接收机中的应用 [J], 陈俊良;康林;李广伟;朱润涛因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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基于MathWorks工具的PIL框架
Build过程 Simulink 动器
上位机通信
下位机通信
PIL应用
（用于测试算法代码）
自动生成的 算法代码
嵌入式处理器
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基于MathWorks工具的PIL框架
Build过程 Simulink 启动器
上位机通信
• • •
Make文件 连接配置文件 二进制文件下载接口
Main()
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用于运行PIL的S-Function（Simulink端）
Simulink平台上的wrapper模型
Wrapper模型的S-Function
– rtwdemo_pmsmfoc_local_pbs.c – rtwdemo_pmsmfoc_local_pbs.mexw32
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用于运行PIL的out文件（目标处理器端）
ISO 26262中有关软件工具的要求
3
ISO 26262中软件工具的分类和审核
工具分类
工具的功能/ 用例 工具的影响 工具错误的检测 工具置信水平
工具资质审核
ASIL
软件工具有引入错误或 者不能检出错误的可能
增加审核需求
TD 3 无 / 低 TI 2 TD 2
TCL 3
为TCL3级的资质审核
中
C:\Work\temp\PIL_2014a\rtwdemo_pmsmfoc_local_ert_rtw\pil>rtwdemo_pmsmfoc_local "### BUILD_MODE pil_application" "C:\PROGRA~4\TEXASI~1\ccsv4\TOOLS\COMPILER\C2000\BIN\cl2000" -z --stack_size=0x380 --warn_sections --reread_libs --rom_model "C:\MATLAB\R2014a\toolbox\rtw\rtwdemos\EXAMPL~1\F28335SerialRtiostreamF28335SerialRtiostream_RAM.cmd" "C:\PROGRA~1\TEXASI~1\TI_F28~2\~SupportFiles\DSP2833x_headers\cmd\DSP2833x_Headers_nonBIOS.cmd" – m"rtwdemo_pmsmfoc_local.map" -l"C:\PROGRA~4\TEXASI~1\ccsv4\TOOLS\COMPILER\C2000\LIB\rts2800_fpu32.lib" -os .. /rtwdemo_pmsmfoc_local.o xil_interface_lib.o xilcomms_rtiostream.o xil_interface.o xil_data_stream.o rtiostream_utils.o pil_main.o F28335SerialRtiostream-DevInit.o F28335SerialRtiostream-Rtiostream.o F28335SerialRtiostream-ProfilerTimer.o DSP2833x_GlobalVariableDefs.o xil_instrumentation.o codeinstr_data_stream.o --output_file=rtwdemo_pmsmfoc_local.out <Linking> "### Generated rtwdemo_pmsmfoc_local.out“ "### Created rtwdemo_pmsmfoc_local.out successfully (or it was already up to date)"
能否获得目标处理器上的运行 否 时间
检查目标编译器错误 SIL、PIL的配合使用
能
注：代码生成器，Windows平台编译器，目标编译器都可能出错
6
基于MathWorks工具的PIL框架
Build过程 Simulink 启动器
上位机通信
下位机通信
PIL应用
（用于测试算法代码）
自动生成的 算法代码
嵌入式处理器
TCL 2 为TCL2级的资质审核
UC 1..n
TI 1
TD 1 高
TCL 1
无需额外的资质审核
工具引入或者 无法检测出错误 的可能性
预防错误或者 检测错误的信心
软件工具 置信水平分类
工具审核措施
4
等效性测试
如果代码生成工具出错，那么系统发生故障的概率很大。 从流程上增加等效性测试环节，以便检查出代码生成工具的错误。 等效性测试有两种方式
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总结
PIL有助于发现代码生成工具、编译器可能发生的错误
PIL可以用于测量算法代码在目标处理器上的运行时间
MathWorks提供了通用的PIL的实现框架
– 编写makefile设置编译器相关信息 – 修改连接配置及启动器 – 编写目标处理器端通信底层驱动软件
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MathWorks
Change the world by
下位机通信
• •
通信驱动 通信协议
PIL应用
（用于测试算法代码）
自动生成的 算法代码
嵌入式处理器
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以TI F28335为例的PIL框架
Make文件
– 无需修改ec_target.tmf – 只需修改target_tools.mk文件
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以TI F28335为例的PIL框架
f28335pil包（连接配置、目标框架、启动器）
rtIOStreamSend() • F28335SerialRtiostream-Rtiostream.c
xilProcessMsg() • xil_interface_lib.c
xilCommsRun() • xilcomms_rtiostream.c xilRun() • xil_interface_lib.c
– ConnectivityConfig类
指定Builder 指定Launcher 指定主机通信设置 指定PIL定时器 startApplication（下载二进制文件并执行） stopApplication 指定需要编译的其他文件 目标处理器通信相关设置 指定PIL定时器相关文件及设置
– Launcher类
– TargetApplicationFramework类
– f28335Timer.m
sl_customization.m实现上述信息注册
11
以TI F28335为例的PIL框架
下位机通信底层驱动
– F28335SerialRtiostream-DevInit.c – F28335SerialRtiostream-Rtiostream.c – F28335SerialRtiostream-ProfilerTimer.c
– F28335SerialRtiostream-ProfilerTimer.h
– F28335SerialRtiostream_RAM.cmd
函数调用示例
processYData() • xil_interface.c rtIOStreamBlockingSend() • rtiostream_tils.c xilCommsEnqueue() • xilcomms_rtiostream.c sendWriteBuffer() • xil_data_stream.c xilWriteData() • xil_data_stream.c
Main()
• Pil_main.c
12
模型算法实现函数在PIL应用中的调用
算法实现函数在PIL应用中的调用
函数调用示意
Controller() • rtwdemo_pmsmfoc_local.c xilOutput() • Xil_interface.c xilProcessMsg() • Xil_interface_lib.c xilCommsRun() • Xilcomms_rtiostream.c xilRun() • Xilcomms_rtiostream.c • pil_main.c
基于MathWorks工具链的处理器在环测试
董淑成 Email: shucheng.dong@ MathWorks中国
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大纲
处理器在环测试的必要性
MathWorks提供的处理器在环测试框架
处理器在环测试的实现举例
2
Accelerating the pace
of discovery, innovation, development, and learning
in engineering and science
17
– 软件在环（SIL）测试 – 处理器在环（PIL）测试
等效性测试的测试用例
– 要满足足够高的覆盖率 – 可以功能无关的数据 – 可以重用功能测试的测试用例
5
软件在环（SIL）测试和处理器在环（PIL）测试
SIL测试 算法运行平台 算法编译器 Simulink环境下的S函数实现 Windows平台 Windows下的编译器 （VS，Lcc） 算法 PIL测试 目标处理器 目标编译器 通信