从MatlabSimulink生成易读可重用代码

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Simulink代码自动生成（二）

Simulink代码⾃动⽣成（⼆）前⾯⼀篇介绍了Simulink代码⾃动⽣成的基本步骤，虽然⽣成了符合模型逻辑的代码，但有些部分还需要进⾏进⼀步优化才能更便于我们使⽤和代码的集成编译。

这⼀篇将从实⽤的⽬的作为出发点，将模型⽣成代码植到51单⽚机上，周期的点亮板⼦上的LED发光⼆极管。

在移植的过程中，我们在根据需求对之前模型进⾏优化Matlab版本：R2018B⼀、软件的设计思路上⼀篇中实现的计数器的模型，当计数使能时模型每运⾏⼀次计数器的值加1，当计数器达到设定⽬标值时，计数到达标志位置位。

如果我们将该计数模块放在10ms周期任务中运⾏，设置计数⽬标值为100，当计数到达标志位置位时刚好1s时间到。

我们可以以此为基础，使得LED发光⼆极管的状态每隔1s时间进⾏翻转⼀次。

计数模块输⼊使⽤了TarVal、InitVal、B_Init、B_Calc等变量，我们将这些变量在bsp_led.c模块中定义，bsp_led.c与⽣成代码TimerCnt.c之前的变量关系如下图所⽰：bsp_led.c是与底层有关，通过⼿写实现的。

其中实现了有两个函数，⼀个是bsp_led_initialize⽤于初始化时相关变量，另⼀个是bsp_led_10msTrg每10ms周期调⽤⼀次。

两个函数中的内容如下：void bsp_led_initialize(void){TarVal = 100;InitVal = 0;B_Init = 0;B_Calc = 1;}void bsp_led_10msTrg(void){if(B_En == 1){led = ~led;B_Init = 1;B_Calc = 0;}else{B_Init = 0;B_Calc = 1;}}bsp_led_initialize：设置计数器⽬标值、计数初始化设定值、使能计数bsp_led_10msTrg：检测计时时间到让LED状态翻转，初始化计数模块。

simulink 代码生成原理

Simulink代码生成原理Simulink是一种基于模型的设计和仿真环境，可用于开发复杂的动态系统和控制算法。

Simulink提供了一个图形化界面，使用户能够使用块图模型来描述系统的行为。

Simulink代码生成是将Simulink模型转换为可执行的C或C++代码的过程。

在本文中，我们将详细介绍Simulink代码生成的基本原理。

1. 概述Simulink代码生成的基本原理是将Simulink模型转换为可执行的C或C++代码。

这个过程涉及到多个步骤，包括模型构建、模型配置、代码生成和代码优化等。

下面我们将详细介绍这些步骤。

2. 模型构建在Simulink中，模型是用块图表示的。

用户可以通过在Simulink库中选择合适的块来构建模型。

块图中的块表示系统中的各个组件，而连接线表示组件之间的数据流。

用户可以使用各种块来构建模型，包括输入输出块、算术运算块、逻辑运算块、状态变量块等。

用户还可以使用MATLAB函数块来添加自定义的MATLAB代码。

模型构建的过程是根据系统的需求和规范来选择合适的块，并将这些块按照逻辑关系连接起来。

用户可以通过拖拽和连接线的方式来构建模型。

在构建模型的过程中，用户可以使用Simulink的自动布局功能来优化模型的布局，以便更好地展示模型的结构和关系。

3. 模型配置在模型构建完成后，用户需要对模型进行配置，以指定生成代码的相关参数。

模型配置的过程包括选择目标硬件、设置模型参数、配置代码生成选项等。

3.1 选择目标硬件在模型配置的第一步，用户需要选择目标硬件。

目标硬件决定了生成的代码将在哪种硬件平台上运行。

Simulink支持多种目标硬件，包括通用的PC机、嵌入式系统、自动驾驶系统等。

用户可以根据实际需求选择合适的目标硬件。

3.2 设置模型参数在模型配置的第二步，用户需要设置模型的参数。

模型参数包括采样时间、模型输入输出等。

用户可以根据系统的实际需求设置这些参数。

例如，对于控制系统，用户可以设置控制器的采样时间，以控制系统的响应速度和稳定性。

simulink 生成代码操作步骤

本操作步骤依据的是NXP-FRDM-K64F。

一、首先要安装对应板子的硬件支持包，具体步骤如下：
1.启动MATLAB
2.找到主页的“附加功能”，如图1
图1
3.在附加功能的下拉菜单中选择最后一个“获取硬件支持包”，如图2
图2
4.然后在搜索框内打字“FRDM-K64F”搜索，之后会出现对应的硬件支持包，如图3
图3
5.点开之后下载安装即可，如图4（安装完成后“安装”按钮会变为“管理”），如图4
图4
6.安装过程会出现一个对话框，每完成一项会有标志，等待一会即可。

二、代码生成
1.首先打开simulink，打开library browser，如图5
图5
2.在目录检索中会找到NXP FRDM-K64F 库，如图6
图6
3.进行编程，我这里举一个简单的例子，点亮一个灯。

只需简单拖动模块更改参数即可。

如图7
图7
4. 接下来可以参考网址
https:///help/supportpkg/freescalefrdmk64fboard/examples/gettin
g-started-with-simulink-coder-support-package-for-nxp-frdm-k64f-board.html 至此，一个简单的代码生成结束了。

matlab simulink 转换为c代码

matlab simulink 转换为c代码
MATLAB Simulink是一种广泛使用的图形化建模和仿真工具，可用于设计、模拟和验证动态系统。

当使用Simulink建立模型并完成仿真后，我们可以将Simulink模型转换为C代码，以便在其他平台上进行部署和实际应用。

将Simulink模型转换为C代码，可以通过以下步骤实现：
1. 打开Simulink模型，确保模型已经建立并且可以成功运行。

2. 在Simulink模型中的顶部菜单栏中，选择“Simulation”选项。

3. 从下拉菜单中选择“Configuration Parameters”。

4. 在弹出的对话框中，选择“Code Generation”选项。

5. 在右侧窗格中，可以设置生成C代码的相关选项，如选择生成代码类型、选择生成代码目标等。

6. 调整所需的选项后，点击“OK”以保存设置并关闭对话框。

7. 回到Simulink模型中，点击顶部菜单栏中的“Code”选项。

8. 在下拉菜单中，选择“C/C++ Code”选项。

9. 在弹出的对话框中，选择代码生成的路径和文件名，并点击“Save”以保存设置。

10. 在生成过程完成后，会在指定路径下生成对应的C代码文件和相应的头文件。

这样，我们就成功将Simulink模型转换为C代码。

生成的C代码可以在其他平台上进行编译和部署，用于实际应用中。

注：本文仅讨论了将Simulink模型转换为C代码的简要步骤，实际操作中可能涉及更多细节和特定设置，具体操作可参考Simulink 的文档和教程。

simulink模型生成代码详解

simulink模型生成代码详解Simulink是一种面向模块化、图形化的仿真设计工具，可用于开发控制系统、信号处理系统等。

在使用Simulink进行仿真与设计时，我们通常会使用Simulink模型进行建模。

Simulink提供了多种方法来对模型进行描述、仿真及代码生成等操作。

在Simulink中，我们可以使用多种语言进行代码生成，例如C、C++、MATLAB等。

选择不同的编程语言，可以根据不同的应用场景进行灵活应用。

在本篇文章中，我们将详细介绍Simulink模型生成代码的方法和步骤。

1. 首先，我们需要打开Simulink模型2. 接下来，我们要在Simulink工具栏中，选择"Tools"菜单，并点击"Code Generation"选项。

3. 在"Code Generation"选项中，我们可以设置不同的参数来生成代码。

包括目标主机、目标语言、嵌入式代码生成等等。

根据需要进行自由选择。

5. 在代码生成过程中，Simulink会为我们生成多个文件。

这些文件包括C文件、H文件、makefile文件等等。

这些文件可以用于控制系统的开发和实现。

1. 省时省力：Simulink模型生成代码可以大大减少控制系统的开发时间和人力成本。

2. 精准度高：通过使用Simulink进行仿真和调试，可以为生成的代码提供更高的精度和稳定性。

3. 模块式设计：Simulink模型使用模块化的设计方式，可以让代码更加易于管理和维护。

4. 易于修改：通过使用Simulink进行建模，可以轻松地修改控制系统中的各个部分，从而实现更多灵活的设计。

5. 易于扩展：Simulink模型生成代码的设计方式，可以在需要扩展或重构控制系统时，快速实现更多的功能。

三、总结Simulink模型生成代码是一种快速且有效的控制系统设计方法。

通过使用Simulink进行建模和仿真，可以为生成的代码提供更高的精度和稳定性。

simulink matlab function代码编写

simulink matlab function代码编写
SimulinkMatlabFunction是一种可以使用Matlab编写的自定义代码模块，用于在Simulink模型中实现特定的功能。

它可以使用Matlab语言来编写代码，并将其集成到Simulink中，以便在模型中使用。

在编写Simulink Matlab Function时，需要考虑以下几个方面： 1.函数输入和输出：定义函数的输入和输出参数，以便在模型中使用。

2.变量定义和初始化：定义函数中需要使用的变量，并在代码中进行初始化操作。

3.算法实现：根据需要实现特定的算法逻辑，以实现函数的目标功能。

4.代码调试和优化：在编写代码时，需要进行调试和优化，以确保代码能够正常运行，并且运行效率较高。

在编写Simulink Matlab Function时，需要注意一些常见的问题：
1.输入和输出参数的类型和大小必须匹配，否则会导致代码运行错误。

2.变量的命名应该具有描述性，以便在代码中易于理解。

3.算法实现应该清晰易懂，避免使用复杂的代码结构和算法。

4.代码调试和优化应该经常进行，以确保代码能够正常运行，并且运行效率较高。

Simulink Matlab Function是Simulink模型中非常有用的功能模块，可以帮助用户实现各种不同的功能。

编写Simulink Matlab Function有助于提高Matlab编程技能和Simulink模型设计技能，也可以帮助用户更好地理解Matlab和Simulink的工作原理。

Simulink自动代码生成_01

2.4.8 Code Generation-Code Placetnem子标签页面的设置
Code Placetnem子标签提供的选项将影响生成代码的文件组织方式和数据存储方式及头文件包含的分隔符选择等，其页面如下图所示：
2.4.8 Code Generation-Code Placetnem子标签页面的设置
2.2 Optimization页面的设置
当模型中使用参数变量，如Gain模块的增益值，在生成代码时，如果希望使用该参数的值直接展开到代码中，就需要设置参数内联选项，如下图所示框中选项：
2.2 Optimization页面的设置当模型中使用参数变量，如Gain模块的增益值，在生成代码时，
如果希望使用该参数的值直接展开到代码中，就需要设置参数内联选项，如下图所示框中选项：Inline parameters选项决定是否将参数内联到代码中去。勾选此选项后，代码生成时模型的参数将以常数方式直接生成到代码逻辑中，不再以一个参数变量的形式生成。当模型中的参数需要作为实时可调的参数生成到代码中时，不勾选 Inline parameter，参数将作为变量生成；如果不需要实时调整参数，可以选择节省存储空间的方式，勾选Inline parameter，将参数以数值常数的形式生成到代码中。
另外一个关键的设置选项是控制整个代码生成过程的系统目标文件 System Target File，ert. tlc文件是Embedded Coder提供的能够生成专门用于嵌入式系统C代码的系统目标文件。在Code Generation页面中，单击下图图（2）所示右上角Browse按钮可以弹出对话框以选择系统目标文件。
2.3 Hardware Implenmatation页面的设置

simulink 代码生成原理 -回复

simulink 代码生成原理-回复Simulink代码生成原理Simulink 是一种基于模型的设计工具，它是MATLAB软件的一部分，用于建立、模拟和分析多域动态系统模型。

Simulink不仅可以用于系统设计和建模，还可以通过代码生成将设计好的模型转换为可执行的代码，并在物理硬件上进行实时部署。

本文将介绍Simulink代码生成的原理和实现步骤。

1. 概述Simulink代码生成是将Simulink模型转换为可执行的C或C++代码的过程。

通过代码生成，可以将模型部署到嵌入式系统、自动化控制器、FPGA 等平台上。

代码生成能够提供高效、可移植的实现，并且能够轻松地进行调试和优化。

2. 模型配置在进行代码生成之前，首先需要对模型进行配置。

这包括选择目标平台、设置代码生成选项、引入外部库等。

模型配置的目的是根据目标平台的要求进行适当的设置，从而确保生成的代码能够正确地运行。

3. 模型分析在代码生成之前，通常需要对模型进行各种分析，以验证和优化模型的性能。

这些分析包括模型结构分析、信号流分析、优化算法应用等。

模型分析的目的是解决模型中可能存在的问题，确保生成的代码具有良好的性能和正确的行为。

4. 生成C代码Simulink代码生成过程的核心是将模型转换为可执行的C代码。

这是通过模型编译器实现的，模型编译器会将Simulink模型解析为等效的C代码表示。

在这个过程中，模型中的每个子系统、模块、信号等都会被转换为相应的C代码。

代码生成的过程中，还要考虑代码的可读性和可维护性。

为了提高代码的可读性，Simulink会生成可读性强的中间表示形式，将模型的结构和运行时行为清晰地反映出来。

为了提高代码的可维护性，Simulink还提供了一些工具和技术，如注释生成、模块化编程等。

5. 生成可执行文件生成C代码之后，还需要将代码编译为可执行文件。

编译器会将C代码转换为机器码，并进行链接和优化。

编译过程涉及到编译器的设置和优化选项，以及目标平台的相关支持库的链接。

simulink转换为matlab代码

simulink转换为matlab代码Simulink是一个用于模型驱动设计的工具，可以帮助工程师在Matlab环境中进行系统级建模、仿真和分析。

在Simulink中建立的模型可以通过生成Matlab代码来进一步进行分析和优化。

本文将介绍如何将Simulink模型转换为Matlab代码，以便读者了解如何在Matlab中使用Simulink模型。

打开Simulink并加载您要转换为Matlab代码的模型。

确保模型已经完成并准备好进行转换。

然后，点击Simulink界面上的“Tools”菜单，选择“Model Verification”选项。

在弹出的对话框中，选择“Generate Report”选项，并在下拉菜单中选择“Model to Code”选项。

点击“Generate”按钮，系统将自动生成Matlab代码。

生成的Matlab代码将包括模型中的所有组件和参数设置。

您可以将代码保存为.m文件，以便在Matlab环境中进行加载和修改。

在Matlab中打开生成的代码文件，您将看到与Simulink模型相对应的Matlab脚本。

您可以根据需要修改代码，并在Matlab命令窗口中运行以验证模型的功能。

通过将Simulink模型转换为Matlab代码，您可以更方便地在Matlab中进行模型分析和优化。

您可以使用Matlab的各种工具和函数来进一步处理模型，并与其他Matlab代码集成。

这种转换还可以帮助您更好地理解模型的结构和行为，从而更好地优化系统设计。

将Simulink模型转换为Matlab代码是一个简单而有效的方法，可以帮助工程师更好地利用Matlab的功能来分析和优化系统设计。

通过这种转换，您可以更好地理解和处理模型，提高工作效率并优化系统性能。

希望本文对您有所帮助，谢谢阅读！。

matlab生成代码

例子
40 使用MATLAB/Simulink自动生成代码 TM0
例子
TM0 使用MATLAB/Simulink自动生成代码 41
例子
42 使用MATLAB/Simulink自动生成代码 TM0
例子
TM0 使用MATLAB/Simulink自动生成代码 43
附录
44 使用MATLAB/Simulink自动生成代码 TM0
TM0 –ASiV 高级应用
TM0 – 结构化软件编程 TM – 面向机器设备的Automation Studio™ * TM0 – 梯形图(LAD)
TM00 – Automation Net PVI)* TM – 连续功能图 (CFC)* TM – 顺序功能图 (SFC)*
TM0 – CNC*
* 即将出版
48 使用MATLAB/Simulink自动生成代码 TM0
TM140TRE.25-CHN © 2006 by B&R. All rights reserved. All trademarks presented are the property of their respective company. We reserve the right to make technical changes.
使用 AR4MATLAB/SIMULINK
36 使用MATLAB/Simulink自动生成代码 TM0
例子
TM0 使用MATLAB/Simulink自动生成代码 37
例子
38 使用MATLAB/Simulink自动生成代码 TM0
例子
TM0 使用MATLAB/Simulink自动生成代码 39
TM0 –ASiV 的维护* TM0 – 图文显示的编程规则 TM0 –ASiV报警系统

系列文章怎样从Simulink模型生成我想要的C代码？

系列⽂章怎样从Simulink模型⽣成我想要的C代码？作者简介Simulink 模型的⾃动代码⽣成？简单来说，在我们的 “⼤” 项⽬中，需要实现很多算法，其中⽐如 myfilter。

现在不⼿写C了，⽽是搭建Simulink框图。

对那些算法⽐C语法熟悉的⼈来说，这是个福⾳。

算法实现⽅便，测试⽅便……（此处省略Simulink优势⼀万字。

）Simulink 模型的测试验证⾮常重要，然⽽这⾥不讨论。

总之，算法没问题之后，通过⾃定代码⽣成⼯具Coder“翻译”成C代码，跟⼿写的⼀样.c.h，还可以控制函数原型、数据定义、⽂件结构、甚⾄注释......把⾃动⽣成的源⽂件集成到原来的项⽬⽂件中。

由各种编译器，把它们编译成不同的可执⾏⽂件，最后运⾏在不同的环境。

⽐如这⾥就是通过 VS 编译成 exe，很简单吧。

所以对于代码⽣成的任务来说重点在如何⽣成⾃⼰想要的C代码但经常会有⼈问，Coder⽀持哪些板⼦？看下⾯这张嵌⼊式软件的伪代码的简单⽰意图。

Simulink 算法模型通过 Coder ⽣成的是蓝⾊部分，标准C；跟硬件打交道的底层驱动⿊⾊部分，是⼿写代码。

既然叫Coder，所以本质上，它的本职⼯作就是Simulink模型到C代码这个步骤，就结束了。

⾄于C要通过什么编译器跑到什么硬件上，跟Coder没多⼤关系。

那么为什么会有⼈问这个问题呢？Build ProcessCoder除了把模型翻译成代码的本职⼯作以外，还额外张罗了⼀些Build的任务，把C代码变成可执⾏⽂件。

为什么说张罗，⽽不说完成呢，因为Coder本⾝并没有编译的功能，它会后台调⽤你安装了的编译器来实现，看下图。

⽐如默认下，Coder会调⽤VC，使⽤它内置的相应的main⽂件模板，然后编译。

这就是为什么每次⽣成代码，在当前⽬录下就会 “莫名其妙” 的⽣成⼀个exe程序。

如果你不喜欢，那也可以“Generate code only”。

如果是上⾯没列的编译器，⾃⼰也可以把它集成进来，⽐如构造个Template makefile，描述怎么编译链接变成可执⾏⽂件。

simulink 代码生成原理

simulink 代码生成原理Simulink是一种用于建模、仿真和分析动态系统的图形化界面软件，它可以用于生成用于代码。

本篇文章将介绍Simulink代码生成的基本原理，帮助您了解代码生成的整个过程。

一、Simulink模型构建在Simulink中，您可以使用不同的模块库创建模型，这些库包括控制、通信、数学运算等。

根据系统需求，您可以使用不同的模块将系统各部分连接起来，以创建所需的动态系统。

二、模型仿真创建模型后，需要进行仿真以验证系统的正确性和性能。

Simulink提供了强大的仿真引擎，可以在不同的时间尺度上对模型进行仿真。

通过仿真，您可以验证模型的正确性，并发现和修正错误。

三、代码生成Simulink代码生成是利用Simulink模型生成用于实际硬件的代码的过程。

根据系统需求和所选的目标硬件，可以选择不同的代码生成器，如嵌入式系统、微控制器等。

生成的代码可以根据硬件的不同进行调整和优化。

Simulink代码生成的基本原理是将模型的动态行为转换为可执行代码。

这个过程通常包括模型分析和转换、目标代码生成、优化和部署等步骤。

其中，模型分析和转换是将Simulink模型转换为适用于代码生成的格式，目标代码生成则是将模型的行为转换为特定硬件可执行的代码。

四、代码优化和部署生成的代码需要进行优化以满足特定硬件的性能要求。

优化过程可能包括算法优化、内存管理、功耗优化等方面。

优化后的代码将被部署到目标硬件上，实现系统的实际运行。

总的来说，Simulink代码生成原理主要包括模型构建、仿真、代码生成、优化和部署等步骤。

通过这些步骤，您可以将Simulink模型转换为实际可运行的代码，实现动态系统的自动化构建和部署。

在实践中，您需要根据系统需求和目标硬件选择合适的Simulink 版本和代码生成器，并进行适当的配置和调整，以确保生成的代码能够满足实际需求。

同时，您还需要了解和掌握相关的硬件接口和通信协议，以便将系统集成到实际应用中。

matlab simulink 独立生成代码

matlab simulink 独立生成代码
MATLAB Simulink是一种图形化编程环境，常用于模拟、分析和设计动态系统。

通过Simulink，用户可以构建复杂的控制系统模型，并通过独立生成代码，将这些模型转化为可执行的程序。

独立生成代码指的是将Simulink模型转化为特定硬件或软件平
台的可执行代码，而不需要依赖MATLAB或Simulink环境。

这通常涉及使用MATLAB Coder或Embedded Coder等工具，这些工具可以将Simulink模型转换为C或C++代码，以便在没有MATLAB的环境中运行。

独立生成代码的主要优势在于提高了代码的可移植性和执行效率。

通过将模型转化为独立的代码，用户可以在不同的硬件平台上运行模型，而无需安装MATLAB或Simulink。

此外，独立生成的代码通常具有更高的执行效率，因为它可以针对特定硬件平台进行优化。

总之，MATLAB Simulink的独立生成代码功能为用户提供了将动态系统模型转化为可执行程序的能力，从而提高了代码的可移植性和执行效率。

从Matlab-Simulink生成易读可重用代码

从Matlab-Simulink生成易读可重用代码1)2)3)长，离散，可调参数，ERT目标，C语言，设置基本固定，未设置的地方保持默认。

→solver options: type -- Fixed step. solver -- Discrete.→optimization->signals and parameters:●Default parameter behavior -- tunable.●Pass reusable subsystem outputs as --输出较多选用structure reference.→hardware implementation: 按实际设hardware board, device, device details.→code generation:●System target file -- ert.tlc, Language -- C, generate code only. code generation objectives.comments: include comments, 默认全选，可按需要选择。

symbols: 命名规则设置，按各自代码规范设置。

interface: 设置整个模型生成代码的接口。

✧code interface package，可选择可重用，Pass root level I/O as，模型输入输出参数一般较多，一般选择结构体，structure reference，模型数据、输入、输出通过各自独立结构体传入参数；part of model data structure，一个结构体传入参数。

也可选择不可重用。

✧configure model functions，点击进入，设置模型具体的C原型。

get default configuration，可修改模型默认initialize/step函数名，及参数，各输入输出单独作为函数参数，这与结构体传参是矛盾的，不能同时设置。

simulink matlab function代码

simulink matlab function代码
在Simulink中，您可以使用MATLAB Function Block来执行MATLAB代码。

以下是一个简单的示例，该示例将两个输入相加并产生一个输出：
matlab
function y = fcn(u1, u2)
%#codegen
y = u1 + u2;
end
在此代码中，fcn是函数名，u1和u2是输入，y是输出。

%#codegen是一个特殊的注释，指示Simulink使用MATLAB Coder将此函数转换为可由Simulink调用的C代码。

在Simulink模型中，您可以将此MATLAB Function Block拖放到模型中，并将其输入和输出端口连接到其他Block。

然后，您可以在Simulink中进行仿真，并查看此Block 的输出。

请注意，使用MATLAB Function Block可能会降低仿真速度，因为它需要额外的MATLAB代码执行时间。

如果需要在仿真期间多次使用相同的计算，请考虑使用其他类型的Block，例如Fixed-Point Designer Block或Simulink Coder。

simulink块生成代码顺序

simulink块生成代码顺序
在Simulink中，块生成代码的顺序是根据拓扑排序算法确定的。

拓扑排序是一种图论算法，用于确定有向无环图中节点的线性顺序，使得所有的有向边从前面的节点指向后面的节点。

在Simulink模型中，块生成代码的顺序遵循以下原则：
1. 从输入开始，首先生成与输入信号相关的块的代码。

这些块
通常是模型的输入端口，如输入信号源、数据存储器等。

2. 依赖关系，根据块之间的依赖关系，生成代码。

当一个块的
输出作为另一个块的输入时，被依赖的块的代码会先生成。

3. 控制流块，控制流块（如条件判断、循环等）的代码会在其
所依赖的块的代码生成之后生成。

4. 子系统，子系统内的块会按照拓扑排序的原则生成代码。

子
系统内部的块会根据其依赖关系和控制流顺序生成代码。

5. 输出，最后生成与输出信号相关的块的代码。

这些块通常是
模型的输出端口，如输出信号源、数据存储器等。

需要注意的是，在生成代码时，Simulink会考虑块之间的依赖
关系和控制流，以确保代码的正确性和可靠性。

总结起来，Simulink块生成代码的顺序是从输入开始，按照依
赖关系和控制流的顺序生成，最后生成与输出信号相关的块的代码。

这样的顺序可以确保生成的代码能够正确地执行模型的功能。

MATLABCoder可以从MATLAB代码生成独立的、可读性强、可移植的CC++代码

MATLABCoder可以从MATLAB代码⽣成独⽴的、可读性强、可移植的CC++代码MATLAB Coder可以从MATLAB代码⽣成独⽴的、可读性强、可移植的C/C++代码。

使⽤MATLAB Coder产⽣代码的3个步骤：准备⽤于产⽣代码的MATLAB算法；检查MATLAB代码的兼容性(有些matlab代码语句并不能⽣成c/c++代码)；产⽣最终使⽤的源代码或MEX。

利⽤MATLAB Coder⽣成c++代码，并在vs2008中验证：⼀个简单的例⼦，两数相乘：1、安装matlab2011a或者更新版本；2、简单⽣成⼀个foo.m⽂件；function c = foo(a, b)%#codegen%This function muliplies a and bc = a * b其中，%#codegen可以防⽌出现警告错误3、在命令窗⼝，输⼊mex -setpu,选中⼀个存在的编译器；4、在命令窗⼝输⼊coder(图形界⾯)，回车，弹出MATLAB Coder Project对话框；5、在New选项卡Name中输⼊⼀个⼯程名foo.prj；点击Ok，弹出MATLAB Coder MEX Function对话框；6、在Overview选项卡中，点击Add files，弹出对话框，选中foo.m打开；7、单击变量a,选择Define by Example…,弹出MATLAB Coder Define by Example对话框，在MATLAB Expression 中输⼊5，点击OK；同样变量b也进⾏相应操作，输⼊6；8、选中Build选项卡，Output type中选择c/c++ Static Library；选中Generate code only；9、点击More settings，GeneralàLanguage选择C++；Interface选项中去掉所有选项；Close；10、点击Build，进⾏编译；点击View report，弹出Code Generation Report对话框，此时，变量a、b、c会显⽰相应的变量信息；11、利⽤vs2008建⽴⼀个控制台应⽤程序，将⽣成的相关⽂件foo.h、foo.cpp、rtwtypes.h、foo_types.h拷到相关⽬录下并添加到应⽤程序中；12、在foo.cpp⽂件中添加#include “stdafx.h”；13、test.cpp⽂件中代码为：#include "stdafx.h"#include "foo.h"#includeusing namespace std;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){double a = 0.0, b = 0.0, c = 0.0;cin>>a>>b;c = foo(a, b);cout<<"c = "<return 0;}⼀个复杂的例⼦，求⼀个数的n次⽅根：1、两个.m⽂件：nrt.m:function [nth_rt, iterations, hstry] = nrt(varargin)%#codegen %This function will use a Newton Search Technique to find %the nth root of a number, a, to the tolerance, tol. %The square root% nrt(10, 2), or nrt(10, 2, 1e-9)%The "n" root%nrt(10, n), or nrt(10, n, 1e-9)a = varargin{1};n = varargin{2};if nargin ~= 3tol = 1e-9;elsetol = varargin{3};endif a < 0nth_rt = 0;iterations = 0;hstry = 0;else[nth_rt, hstry] = newtonSearchAlgorithm(a, n, tol);iterations = length(find(hstry ~= 0));%iterations = sum(hstry ~= 0);endnewtonSearchAlgorithm.m：function [x, h] = newtonSearchAlgorithm(b, n, tol) %#codegen %Given, "a", this function finds the nth root of a%number by finding where: x^n-a = 0coder.inline('never'); %使其⽣成⼀个单独的c++⽂件notDone = 1;aNew = 0; %Refined Guess Initializationa = 1; %Initial Guesscnt = 0;h = zeros(50, 1);h(1) = a;while notDonecnt = cnt + 1;[curVal, slope] = f_and_df(a, b, n); % squareyint = curVal - slope * a;aNew = -yint / slope; %The new guessh(cnt) = aNew;if (abs(aNew-a) < tol) %Break if it's convergednotDone = 0;elseif cnt > 49 %after 50 iterations, stopnotDone = 0;aNew = 0;elsea = aNew;endendx = aNew;function [f, df] = f_and_df(a, b, n)%Our function is f=a^n-b and it's derivative is n*a^(n-1).f = a^n-b;df = n*a^(n-1);2、在命令窗⼝输⼊coder(图形界⾯)，回车，弹出MATLAB Coder Project对话框；3、在New选项卡Name中输⼊⼀个⼯程名nrt.prj；点击Ok，弹出MATLAB Coder MEX Function对话框；4、在Overview选项卡中，点击Add files，弹出对话框，选中nrt.m打开；5、添加三个输⼊，分别为10、2、1e-9；两个输⼊也可以；6、选中Build选项卡，Output type中选择c/c++ Static Library；选中Generate code only；7、点击More settings，General-->Language选择C++；Interface选项中去掉所有选项；Close；8、点击Build，进⾏编译；点击View report，弹出Code Generation Report对话框；9、利⽤vs2008建⽴⼀个控制台应⽤程序，将⽣成的相关⽂件nrt.cpp、nrt.h、newtonSearchAlgorithm.cpp、newtonSearchAlgorithm.h、nrt_types.h、rtwtypes.h拷到相关⽬录下并添加到应⽤程序中；10、分别在nrt.cpp、newtonSearchAlgorithm.cpp⽂件中添加#include “stdafx.h”；11、test.cpp⽂件中代码为：#include "stdafx.h"#include "nrt.h"#includeusing namespace std;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){double varargin_1 = 0, varargin_2 = 0, varargin_3 = 1e-9;cin>>varargin_1>>varargin_2;double nth_rt = 0, iterations = 0;double hstry_data[50] = {0};int hstry_sizes[1] = {0};nrt(varargin_1, varargin_2, varargin_3, &nth_rt, &iterations, hstry_data, hstry_sizes); cout<<"nth_rt = "<cout<<"iterations = "<cout<<"hstry_data = "<for (int i=0; i<50; i++)cout<}cout<<"hstry_sizes = "<return 0;}。

Simulink代码自动生成（一）

Simulink代码⾃动⽣成（⼀）前⾯介绍了MDB的设计思想并对⽐了它和传统的嵌⼊式软件开发之间的差异，现在开始使⽤Simulink⼯具演⽰模型的搭建和C代码的⾃动⽣成过程。

Matlab版本：R2018B⼀、算法模型的搭建搭建⼀个具有计数功能模型，当使能计数时，每运⾏⼀次该计数模块计数值加1，当计数值⼤于⽬标值时，相应的使能标志位置位，当初始化计数使能时，计数值被初始化为特定的输⼊值模型的输⼊量描述：InitVal：计数器初始化值B_Init：为1时，计时器模块被初始化成InitVal值B_Calc：为1时，计数器模块每运⾏⼀次⾃加1模型内部变量：CntTimer：存储当前计数值模型输出量描述：B_En: 使能标志位，计数值⼤于⽬标值时被置1CurTimer：当前计数值设置const、switch block的输出数据类型为Inherit：Inherit via back propagation（继承后项的数据类型）⼆、代码的⽣成1、使⽤数据管理，设置变量属性数据据管理主要是对Simulink/Stateflow模型中的两类数据进⾏管理，⼀是信号，⼀是参数。

对应于C代码，我们可以简单的把信号对应到变量上，⽽参数，则是不通过程序运⾏⽽发⽣变化的，参数的变化，⼀般是通过⼈⼯调节完成的，也就是参数调节，参数调节的⽬的是为了选择合适的参数以得到最佳的性能。

数据管理的⽅式，使⽤的是数据对象进⾏数据管理，这⾥的“对象”⼆字，和我们经常听到的“⾯向对象编程”⾥⾯的“对象”意义相同。

Simulink 为⽤户事先定义好两个包，⼀个是Simulink Package，⼀个是mpt Package。

以Simulink Package为例，包⾥⾯有类，分别为Simulink.Signal和Simulink.Parameter两个类。

⽤户可以通过这两个类定义相应的对象（Object），然后通过类提供的属性（Property）定义数据的属性。

MATLAB中SIMULINK常用命令表

simulink的命令集仿真命令 sim 仿真运行一个simulink模块 sldebug 调试一个simulink模块 simset 设置仿真参数 simget 获取仿真参数线性化和整理命令 linmod 从连续时间系统中获取线性模型 linmod2 也是获取线性模型，采用高级方法 dinmod 从离散时间系统中获取线性模型 trim 为一个仿真系统寻找稳定的状态参数构建模型命令 open_system 打开已有的模型 close_system 关闭打开的模型或模块 new_system 创建一个新的空模型窗口 load_system 加载已有的模型并使模型不可见 save_system 保存一个打开的模型 add_block 添加一个新的模块 add_line 添加一条线（两个模块之间的连线） delete_block 删除一个模块 delete_line 删除一根线 find_system 查找一个模块 hilite_system 使一个模块醒目显示 replace_block 用一个新模块代替已有的模块 set_param 为模型或模块设置参数第 1 页 get_param 获取模块或模型的参数 add_param 为一个模型添加用户自定义的字符串参数 delete_param 从一个模型中删除一个用户自定义的参数 bdclose 关闭一个simulink窗口 bdroot 根层次下的模块名字 gcb 获取当前模块的名字 gcbh 获取当前模块的句柄 gcs 获取当前系统的名字 getfullname 获取一个模块的完全路径名slupdate 将1.x的模块升级为3.x的模块 addterms 为未连接的端口添加terminators模块 boolean 将数值数组转化为布尔值 slhelp simulink的用户向导或者模块帮助封装命令 hasmask 检查已有模块是否封装 hasmaskdlg 检查已有模块是否有封装的对话框 hasmaskicon 检查已有模块是否有封装的图标 iconedit 使用ginput函数来设计模块图标 maskpopups 返回并改变封装模块的弹出菜单项 movemask 重建内置封装模块为封装的子模块库命令 libinfo 从系统中得到库信息诊断命令 sllastdiagnostic 上一次诊断信息第 2 页 sllasterror 上一次错误信息 sllastwarning 上一次警告信息 sldiagnostics 为一个模型获取模块的数目和编译状态硬拷贝和打印命令 frameedit 编辑打印画面 print 将simulink系统打印成图片，或将图片保存为m文件 printopt 打印机默认设置 orient 设置纸张的方向常用Simulink模块简介 Sources库中模块 Band-LimitedwhiteNoise 给连续系统引入白噪声 ChirpSignal 产生一个频率递增的正弦波（线性调频信号） Clock 显示并提供仿真时间 Constant 生成一个常量值 CounterFree-Running 自运行计数器，计数溢出时自动清零 CounterLimited 有限计数器，可自定义计数上限 DigitalClock 生成有给定采样间隔的仿真时间 FromFile 从文件读取数据FromWorkspace 从工作空间中定义的矩阵中读取数据 Ground 地线，提供零电平 PulseGenerator 生成有规则间隔的脉冲 In1 提供一个输入端口 Ramp 生成一连续递增或递减的信号 RandomNumber 生成正态分布的随机数 RepeatingSequence 生成一重复的任意信号第 3 页 RepeatingSequenceInterpolated 生成一重复的任意信号，可以插值 RepeatingSequenceStair 生成一重复的任意信号，输出的是离散值 SignalBuilder 带界面交互的波形设计 SignalGenerator 生成变化的波形 SineWave 生成正弦波 Step 生成一阶跃函数 UniformRandomNumber 生成均匀分布的随机数 Sink库中模块 Display 显示输入的值 FloatingScope 显示仿真期间产生的信号，浮点格式 Out1 提供一个输出端口 Scope 显示仿真期间产生的信号 StopSimulation 当输入为非零时停止仿真 Terminator 终止没有连接的输出端口 ToFile 向文件中写数据 ToWorkspace 向工作空间中的矩阵写入数据 XYGraph 使用Matlab的图形窗口显示信号的X-Y图 Discrete库中的模块 Difference 差分器 DifferenceDerivative 计算离散时间导数 DiscreteFilter 实现IIR和FIR滤波器 DiscreteState-Space 实现用离散状态方程描述的系统 DiscreteTransferFcn 实现离散传递函数 DiscreteZero-Pole 实现以零极点形式描述的离散传递函数第 4 页 Discrete-timeIntegrator 执行信号的离散时间积分 First-OrderHold 实现一阶采样保持　IntegerDelay 将信号延迟多个采样周期 Memory 从前一时间步输出模块的输入 TappedDelay 延迟N个周期，然后输出所有延迟数据 TransferFcnFirstOrder 离散时间传递函数 TransferFcnLeadorLag 超前或滞后传递函数，主要有零极点树木决定 TransferFcnRealZero 有实数零点，没有极点的传递函数 UnitDelay 将信号延迟一个采样周期 WeightedMovingAverage 加权平均 Zero-OrderHold 零阶保持 Continuous库中的各模块 Derivative 输入对时间的导数 Integrator 对信号进行积分 State-Space 实现线性状态空间系统 TransferFcn 实现线性传递函数 TransferDelay 以给定的时间量延迟输入 VariableTransferDelay 以可变的时间量延迟输入 Zero-Pole 实现用零极点形式表示的传递函数 Discontinuities库中的各模块 Backlash 模拟有间隙系统的行为 Coulomb&ViscousFriction 模拟在零点出不连续，在其他地方有线性增益的系统 DeadZone 提供输出为零的区域 DeadZoneDynamic 动态提供输出为零的区域 HitCrossing 检测信号上升沿、下降沿以及与指定值得比较结果，输出零或一第 5 页 Quantizer 以指定的间隔离散化输入 RateLimiter 限制信号的变化速度 Relay 在两个常数中选出一个作为输出 Saturation 限制信号的变化范围 SaturationDynamic 动态限制信号的变化范围 WraptoZero 输入大于门限则输出零，小于则直接输出 Math库中的模块 Abs 输出输入的绝对值 Add 对信号进行加法或减法运算 AlgebraicConstant 将输入信号抑制为零 Assignment 赋值 Bias 给输入加入偏移量 ComplextoMagnitude-Angle 输出复数输入信号的相角和幅值 ComplextoReal-Image 输出复数输入信号的实部和虚部 Divide 对信号进行乘法或除法运算 DotProduct 产生点积 Gain 将模块的输入乘以一个数值 Magnitude-AngletoComplex 由相角和幅值输入输出一个复数信号 MathFunction 数学函数 MatrixConcatenation 矩阵串联 MinMax 输出信号的最小或最大值 MinMaxRunningResettable 输出信号的最小或最大值，带复位功能 Polynomial 计算多项式的值 Product 产生模块各输入的简积或商第 6 页 ProductofElements 产生模块各输入的简积或商 Real-ImagtoComplex 由实部和虚部输入输出复数信号 Reshape 改变矩阵或向量的维数 RoundingFunction 执行圆整函数 Sign 指明输入的符号 SineWaveFunction 输出正弦信号 SliderGain 使用滑动器改变标量增益 Subtract 对信号进行加法或减法运算 SumofElements 生成输入的和 TrigonometricFunction 执行三角函数 UnaryMinus 对输入取反 WeightedSampleTimeMath 对信号经过加权时间采样的值进行加、减、乘、除运算第 7 页。