利用MATLAB Profiler - MATLAB & Simulink - MathWorks Australi金宝appa分析MEX函数

通过Using配置MEX函数MATLAB分析器

您可以分析由MATLAB生成的MEX函数的执行时间^®编码器™使用MATLAB Profiler。生成代码的概要文件显示了相应MATLAB函数的每一行调用的次数和花费的时间。使用Profiler来识别生成耗时最长的代码的MATLAB代码行。这些信息可以帮助您在开发周期的早期识别和纠正性能问题。有关MATLAB Profiler的更多信息，请参见配置文件和分析代码以提高性能．

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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Profiler和生成的MEX函数:

通过设置配置对象属性来启用MEX分析EnableMexProfiling来真正的．
或者，您可以使用codegen与配置文件选择。
MATLAB Coder应用程序中的等效设置是使执行分析在生成的一步。
生成MEX文件MyFunction_mex．
运行MATLAB分析器并查看概要摘要报告，它会在一个单独的窗口中打开。
```
配置文件在；MyFunction_mex;配置文件查看器；
```
确保您没有更改或移动原始MATLAB文件MyFunction.m．否则，Profiler不会考虑MyFunction_mex剖析。

如果您有一个测试文件MyFunctionTest.m调用你的MATLAB函数，你可以:

使用下面的命令一步生成MEX函数并分析它codegen与以及和配置文件选项。如果您之前打开了MATLAB Profiler，请在同时使用这两个选项之前将其关闭。
```
codegenMyFunction以及MyFunctionTest配置文件
```
通过选择来分析MEX函数使执行分析在验证如果你之前打开了MATLAB Profiler，在执行此操作之前将其关闭。

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函数:

函数[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中所有元素的绝对值求和一行一行的%矩阵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'，返回所有元素的和A和B的百分比金额= 0;和= coder.ceval (“foo”coder.ref (A), coder.ref (B),长度);%返回sum_abs和sum的差值Y = sum_abs - sum;结束

为这个函数生成的代码使用方阵的行主表示一个和B．代码首先进行计算sum_abs的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coder.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sum_abs和总和．

你可以衡量MyFunction对于大的输入矩阵一个和B，然后进一步优化:

启用MEX分析并生成MEX代码MyFunction．运行MyFunction_mex对于两个大的随机矩阵一个和B．查看概要摘要报告。
```
一个=兰德(20000);B =兰德(20000);codegenMyFunctionarg游戏{A、B}foo.cfoo。配置文件配置文件在；MyFunction_mex (A, B);配置文件查看器；
```
打开一个单独的窗口，显示概要文件摘要报告。

Profile Summary Report显示了MEX文件及其子文件的总时间和自身时间，该子文件是为原始MATLAB函数生成的代码。
在函数名下，单击第一个链接以查看生成代码的概要文件详细信息报告MyFunction．你可以看到花费时间最多的几行:
行调用coder.ceval这一行有相当长的执行时间，因为coder.ceval转换矩阵的表示形式一个和B从行主布局到列主布局，然后将它们传递给外部C函数。您可以通过使用额外的参数来避免这种转换布局:rowMajor在coder.ceval：
```
和= coder.ceval (“布局:rowMajor”，“foo”coder.ref (A), coder.ref (B),长度);
```

再次使用修改后的文件生成MEX函数和配置文件MyFunction．

一个=兰德(20000);B =兰德(20000);codegenMyFunctionarg游戏{A、B}foo.cfoo。配置文件配置文件在；MyFunction_mex (A, B);配置文件查看器；

的概要详细报告MyFunction显示线路调用coder.ceval现在只需要0.653秒:

与上面提到的图像相同，这里是编码器。Ceval的总时间减少了0.653s。

表达式折叠对MEX代码覆盖的影响

当你使用coder.const为了将表达式折叠成常量，它会导致MATLAB函数和MEX函数之间的代码覆盖率有所不同。例如，考虑以下函数:

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

分析MATLAB函数MyFoldFunction在概要详细信息报告中显示此代码覆盖率:

但是，分析MEX函数MyFoldFunction_mex显示了不同的代码覆盖范围:

第2、3和4行不会在生成的代码中执行，因为您已经折叠了表达式C = a + b转换为代码生成的常量。

这个例子使用了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，以优化生成代码的性能。这样的优化也导致MEX函数的覆盖范围与MATLAB函数不同。

另请参阅

MATLAB编码器文档

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