MEX档案一代

您可以使用MATLAB Profiler生成一个MEX函数。或者，如果您有一个调用MATLAB函数的测试文件，那么您可以生成MEX函数并一次性分析它。您可以在命令行或MATLAB Coder应用程序中执行这些操作。

使用具有生成MEX功能的探查器：

如果您有测试文件MyFunctionTest.m调用您的MATLAB功能，您可以：

例子

您可以使用Profiler来标识生成时间最长的生成代码的MATLAB代码中的函数或行。下面是一个MATLAB函数的例子，转换其输入矩阵的表示一个和B从行主布局到列主布局。对于大矩阵，这样的转换执行时间很长。通过修改特定的行来避免转换，可以使函数更高效。

考虑matlab功能：

功能[y] = MyFunction (A, B)% # codegen生成的代码使用矩阵A和B的行主表示coder.rowMajor;长度=大小(1);通过遍历A和B的所有元素的绝对值％求和％矩阵行按行排sum_abs = 0;为行= 1:长度为col = 1:length sum_abs = sum_abs + abs(A(row,col)) + abs(B(row,col));结束结束％调用外部C函数'foo.c'，返回所有元素的总和A和B的百分比总和= 0;sum = coder.ceval（“foo”coder.ref (A), coder.ref (B),长度);％返回sum_abs和sum的差异y = sum_abs  - 总和;结束

生成的此函数的代码使用平方矩阵的行主要表示一个和B．代码首先进行计算SUM_ABS.（所有元素的绝对值之和一个和B)通过逐行遍历矩阵。这个算法是优化的矩阵表示在行主布局。然后代码使用编码器.CEVAL.调用外部C函数foo.c：

#include  #include  #include "foo.h" double foo(double *A, double *B, double length) {int i,j,s;Double sum = 0;s = (int)长度;/*求和A和B的所有元素*/ for(i=0;i
            

对应的C头文件foo。是:

#include "rtwtypes.h" double foo(double *A, double *B, double length);

foo.c返回变量总和的所有元素的总和一个和B．函数的性能foo.c是否与矩阵无关一个和B以行为主或列为主的布局表示。myfunction.返回差异SUM_ABS.和总和．

你可以衡量表现myfunction.对于大输入矩阵一个和B，然后进一步优化:

表达式折叠对MEX代码覆盖的影响

当你使用Coder.Const.要将表达式折叠成常量，它会导致MATLAB函数与MEX函数之间的代码覆盖范围差异。例如，考虑该功能：

功能y = myfoldfunction.% # codegen= 1;b = 2;C = a + b;Y = 5 + code .const(c);结束

分析MATLAB功能myfoldfunction.显示“配置文件详细信息报告”中的代码覆盖范围：

但是，分析MEX功能myfoldfunction_mex.显示了不同的代码覆盖范围:

第2,3和4行未在生成的代码中执行，因为您已折叠表达式C = a + b进入代码生成的常量。

此示例使用用户定义的表达式折叠。代码生成器有时会自动折叠某些表达式以优化生成的代码的性能。这种优化也导致MEX函数的覆盖范围与MATLAB函数不同。