MATLAB代码和生成的C/ c++代码之间的交互跟踪- MATLAB & Simulink - MathWorks Italia万博1manbetx

交互跟踪MATLAB代码和生成的C/ c++代码

这个例子展示了如何在MATLAB之间进行跟踪^®源代码和生成的C/ c++代码。在源代码和生成的代码之间跟踪可以帮助您:

理解代码生成器是如何实现算法的。
调试生成代码中的问题。
评估生成代码的质量。

如果你有嵌入式编码器^®并使生成的代码生成报告具有可追溯性，您可以查看MATLAB源代码和生成的C/ c++代码彼此相邻。当您将指针移动到代码上方时，您可以沿着高亮显示的轨迹到相应的生成代码或源MATLAB代码。

创建MATLAB源代码

为了演示交互式跟踪，这个示例生成了一个报告，用于为MATLAB函数生成一个C静态库lpsolve解决了线性规划:

最大化y = c*x
以A*x <= b为条件
x >= 0, b >= 0

%尝试求解线性规划:％% maximize y = c*x%的条件是:A*x <= b，其中x >= 0, b >= 0％%使用字典形式的单纯形算法。％% c必须是一个双实数行向量。% b必须是一个双实数列向量。% A必须是一个双实非空矩阵% size(A) =[长度(b)，长度(c)]。％%比较% x = linprog(-c(:)，A,b，[]，[]，zero (length(c)，1))% y = c*x％版权所有The MathWorks, Inc.函数[x,y] = lpsolve(c,A,b)% # codegennarginchk (3,3);m = int32(size(A,1));n = int32(size(A,2));如果~ validInputs (c, A, b)输入有问题。返回nan。X = nan(n,1);Y = nan;返回结束Cn = c;nIdx = 1:n;非基本变量的%索引bIdx = n + (1:m);基本变量的%索引执行迭代。j = findPivotColumn(cn,nIdx);无界=假的;而j > 0 && ~unbounded [i,r] = findPivotRow(j,A,b);如果I == 0 || isinf(r) unbounded = true;其他的B (i) = r;考虑进入和离开基础的变量。。进入= nIdx(j);leaving = bIdx(i);bIdx(i) =进入;nIdx(j) =离开;[cn,A,b] = pivot(cn,A,b,i,j);j = findPivotColumn(cn,nIdx);结束结束构建解决方案。如果无界x = nan(n,1);Y = inf;其他的X = 0 (n,1);Y = 0;为k = 1:m j = bIdx(k);如果J <= n x(J) = b(k);Y = Y + c(j)*x(j);结束结束结束%-------------------------------------------------------------------------------函数p = validInputs(c,A,b) code .inline(“永远”）;所有的输入必须是双的。P = isa(c，“双”(A;“双”&& isa(b，“双”）;所有的输入必须是真实的。p = p && isreal(c) && isreal(A) && isreal(b);% A必须是非空矩阵。p = p && ismatrix(A) && ~isempty(A);% c必须是一个长度= size(a,2)的行向量。p = p && isrow(c) && size(c,2) == size(A,2);% b必须是一个长度= size(a,1)的列向量。p = p && iscolumn(b) && size(b,1) == size(A,1);b的元素必须是非负的。P = P && all(b(:) >= 0);%-------------------------------------------------------------------------------函数[c,A,b] = pivot(c,A,b,i,j)%在元素i j上的主元。coder.inline (“永远”）;m = int32(size(A,1));aij = A(i,j);A(i,j) = 1;A(i，:) = A(i，:)/aij;为K = 1:m如果k ~= i akj = A(k,j);A(k,j) = 0;A(k，:) = A(k，:) - akj*A(i，:);B (k) = B (k) - akj* B (i);结束结束Cj = c(j);C (j) = 0;c = c - cj*A(i，:);%-------------------------------------------------------------------------------函数j = findPivotColumn(c,idx)找到一个合适的变量输入基使用最小%下标规则防止循环。coder.inline (“永远”）;J = int32(0);Nc = int32(numel(c));Lastidx = int32(0);为K = 1:nc如果C (k) > 0 && (lasttidx < 1 || idx(k) < lastidx) j = k;Lastidx = idx(k);结束结束%-------------------------------------------------------------------------------函数[i,r] = findPivotRow(j,A,b)找到A的第j列的主行，并返回r = b(i)/A(i,j)。coder.inline (“永远”）;R = inf;I = int32(0);Nb = int32(numel(b));为K = 1:nb如果A(k,j) > 0 rtmp = b(k)/A(k,j);如果RTMP < r = RTMP;I = k;结束结束结束%-------------------------------------------------------------------------------

该示例还使用了一个test函数lpsolve_test调用lpsolve具有代表性的输入值。

lpsolve_test

复制lpsolve.m而且lpsolve_test.m到可写文件夹。

拷贝文件(fullfile (docroot,“工具箱”，“是”，“例子”，“lpsolve.m”)复制文件(fullfile (docroot,“工具箱”，“是”，“例子”，“lpsolve_test.m”）)

为代码生成做准备

在生成C/ c++代码之前，最好是筛选MATLAB代码，以便为代码生成做好准备。

coder.screener (“lpsolve”）

代码生成准备报告表明了这一点lpsolve适用于代码生成。

通过生成和测试MEX函数来检查运行时问题也是一种最佳实践。

要指定输入参数的类型，请将代表性输入值传递给codegenarg游戏选择。或者，因为您有一个测试函数，您可以使用coder.getArgTypes来确定类型。
要生成和测试MEX函数，请使用以及选择。

C = [2 3 1 1];A = [2 3 1 -1;1 0 2 1;0 2 1 1];B = [27;9;18];codegenlpsolvearg游戏{c A b}以及lpsolve_test

正在运行的测试文件:“lpsolve_test”带有MEX函数“lpsolve_mex”。X = 5 70 0 4 y = 35

codegen成功生成并运行MEX函数。

生成具有可追溯性的代码生成报告

要生成具有交互式可追溯性的报告:

创建一个编码器。EmbeddedCodeConfig对象。的EnableTraceability属性控制可追溯性。默认情况下，EnableTraceability属性是真正的．
控件传递有代表性的输入值来指定输入参数的类型arg游戏选择。
控件来生成代码生成报告报告选择。

CFG = code .config(“自由”，“是”,真正的);codegen配置cfglpsolvearg游戏{c A b}报告

报表中的访问跟踪模式

要打开代码生成报告，请单击查看报告．

在代码窗格中，您可以看到lpsolve.m．

上启用跟踪报告选项卡上,单击跟踪代码．

您可以看到MATLAB源代码和生成的C代码放在一起。

跟踪代码

可以从MATLAB代码跟踪到C代码，或者从C代码跟踪到MATLAB代码。可跟踪代码在您要跟踪的一侧用蓝色标记，在您要跟踪的一侧用橙色标记。当您将指针移到可跟踪的代码上时，代码将以紫色突出显示，您将在另一侧看到到相应代码的跟踪。当您通过单击选中高亮显示的代码时，代码会变成黄色，即使您将指针移出所选内容，也可以看到跟踪。在按下之前，代码保持选中状态Esc或者选择不同的代码。要更改要跟踪的一侧，请选择另一侧的代码。

在示例报告中探索跟踪。

在MATLAB代码中，指向而-循环，从第38行开始，向下滚动直到整个而-loop在视图中。

您可以看到这个符号，它告诉您高亮显示的MATLAB代码有一个不在视图中的跟踪。

您可以在C代码窗格的单独窗口中看到相应的C代码。
类对应的C代码窗格中，向下滚动直到看到而循环。
的不同语法元素上移动指针而循环。突出显示变量、表达式和代码块。
当您将指针移到较大表达式的一部分的表达式上时，不同深浅的紫色可以帮助您在相应的C代码中找到相关的表达式。例如，在第43行，暂停我．
在MATLAB代码中，将指针移回而-从第38行开始的循环。当整个循环高亮显示为紫色时，单击它。当您将指针移到跟踪之外时，黄色高亮显示标识所选跟踪。

要清除选择，按Esc或者选择不同的代码。

查看多条轨迹

当代码追踪到对应源代码或生成代码中的多个位置时:

如果您在正在跟踪的代码上暂停，在代码窗格的顶部，您将看到跟踪的数量。
如果一些跟踪不在视图中，您会看到一个符号，它告诉您有多少跟踪不在视图中。
在代码窗格中，如果您选择要跟踪的代码，那么在代码窗格的顶部，您可以选择要查看的跟踪。

在报告中lpsolve，查看多条轨迹。

在行上暂停36．
在代码窗格的顶部，您可以看到这一行36有两个痕迹。
选择一行36．
在代码窗格的顶部，您可以看到第一个跟踪的位置。
要列出所有跟踪，请单击跟踪右侧的箭头。

查看跟踪到不同的文件

的代码生成报告lpsolve，所有来自MATLAB代码的跟踪都到一个C文件中lpsolve.c．如果MATLAB代码追溯到多个C文件，在C代码上面，您会看到一个符号，例如这将提供可以在其中查找跟踪的附加文件的数量。如果单击符号，就可以选择要查看的文件。如果您选择MATLAB代码，那么您可以选择您想要查看的跟踪。