MATLAB Coder génère du code C et C++ à partir de code MATLAB pour une variété de plateformes hardware, des systèmes desktop jusqu'au hardware embarqué. Il supporte la plupart du langage MATLAB ainsi qu'un grand nombre de toolboxes. Vous pouvez intégrer le code généré dans vos projets sous forme de code source et de librairies statiques ou dynamiques. Le code généré est lisible et portable. Vous pouvez le combiner avec les composants clés de votre code C et C++ existant ou de vos librairies. Vous pouvez également packager le code généré sous forme de fonction MEX pour l'utiliser dans l'environnement MATLAB.
Utilisé avec Embedded Coder, MATLAB Coder vous permet de personnaliser et d’assurer la traçabilité du code, de l’optimiser pour une cible spécifique et de le vérifier par des tests SIL (Software-in-the-Loop) et PIL (Processor-in-the-Loop).
Pour déployer des programmes MATLAB sous forme d'applications autonomes, utilisez MATLAB Compiler. Pour générer des composants logiciels destinés à une intégration avec d'autres langages de programmation, utilisez MATLAB Compiler SDK.
Exécuter sur toute cible
Utilisez n'importe quel compilateur C/C++ pour compiler et exécuter votre code généré sur toute sorte de hardware, depuis les systèmes desktop, smartphones et tablettes, jusqu'au hardware embarqué. Le code généré est libre de droits ; vous pouvez donc le déployer gratuitement dans des applications commerciales pour vos clients.
Utiliser des fonctions depuis des toolboxes
Utilisez l'application MATLAB Coder ou des fonctions en ligne de commande équivalentes afin de générer du code pour des applications de traitement du signal, Computer Vision, Deep Learning, systèmes de contrôle, ou pour toute autre application utilisant des produits MATLAB et Simulink.
Prototyper sur du hardware embarqué
Implémentez votre algorithme rapidement sur du hardware grâce à la conversion automatique en code C/C++. Ciblez n'importe quel dispositif en intégrant manuellement le code généré à votre application. Automatisez le processus pour Raspberry Pi à l'aide du Support Package MATLAB pour Raspberry Pi.
Déployer du code C++ depuis MATLAB
Générez des classes C++ à partir des classes de votre code MATLAB, notamment des classes de type value, de type handle et des system objects. Compilez le code généré dans des bibliothèques C++ ou dans des exécutables et intégrez-les dans votre code source C++ existant.
Optimiser du code généré
Générez du code OpenMP multicœur et appelez des bibliothèques optimisées telles que LAPACK, BLAS ou encore FFTW. Utilisez Embedded Coder pour générer du code intrinsèque spécifique au processeur et s'exécutant plus rapidement que du code C/C++ ANSI/ISO standard.
Déployer des modèles de Machine Learning et des réseaux de Deep Learning
Déployez une variété de réseaux entraînés tels que ResNet-50, MobileNet-v2, des modèles de machines à vecteurs de support (SVM) et des modèles d'arbres de décision, avec une logique de prétraitement et de post-traitement, sur n'importe quel CPU, y compris des puces basées sur Intel® et ARM® Cortex®.
Effectuer une intégration logicielle
Réutilisez des algorithmes MATLAB en tant que code source C/C++ ou bibliothèques dans votre environnement logiciel. Le code généré utilise des types C/C++ de manière naturelle, facilitant l’intégration avec du code externe. Appelez automatiquement du code C/C++ fiable à partir du code généré.
Réutiliser les tests MATLAB sur le code généré
Réutilisez vos tests MATLAB existants pour vérifier le comportement du code généré dans l'environnement MATLAB interactif. Mettez à profit l'environnement de tests unitaires MATLAB Unit Test Framework pour développer rapidement un vaste jeu de tests de régression utilisables pour vérifier le code C/C++ généré.
Accélérer les algorithmes
Appelez le code généré sous forme de fonctions MEX depuis votre code MATLAB pour accélérer son exécution. Profilez les fonctions MEX générées pour identifier les goulots d'étranglement et ainsi cibler vos efforts d'optimisation.
Ressources produits :
« L'utilisation de MATLAB, MATLAB Coder et Fixed-Point Designer a permis à notre petite équipe de développer un algorithme complexe de traitement du signal temps réel, de l'optimiser pour réduire les besoins en puissance et en mémoire, d'accélérer l'implémentation du code embarqué et de mener à bien les tests rigoureux nécessaires à la validation des équipements médicaux. »
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