MATLAB编码器
生成MATLAB代码C和C ++代码
MATLAB编码器™从MATLAB生成C和c++代码®适用于各种硬件平台，从桌面系统到嵌入式硬件的代码。它支持金宝app大多数的MATLAB语言和广泛的工具箱中。您可以将生成的代码集成到你的项目源代码，静态库或动态库。生成的代码是可读的和便携式的。您可以使用您现有的C和C ++代码和库关键部分结合起来。您也可以打包生成的代码为MEX-功能的MATLAB中的使用。
与嵌入式编码器一起使用时®，MATLAB编码器提供的自定义代码，目标特异性优化，代码可追溯性和软件合环（SIL）和处理器在环（PIL）验证。
要部署MATLAB程序作为独立的应用程序，使用MATLAB编译器™。要生成其他编程语言集成的软件组件，使用MATLAB编译SDK™。
入门：
部署算法免版税
使用任何C/ c++编译器在任何硬件上编译和运行生成的代码，从桌面系统到移动设备再到嵌入式硬件。生成的代码是免版税的，可以免费将其部署到商业应用程序中的客户端。
对于矩阵乘法生成的代码。
MATLAB编码器成功案例
了解工程师和科学家在多种产业如何运用MATLAB编码器生成C / C ++代码为他们的应用。
Delphi的开发用于汽车主动安全系统雷达传感器对准算法。
金宝app支持工具箱和功能
MATLAB编码器从广泛的MATLAB语言生成代码的特征在于设计工程师用来开发算法作为较大系统的构件。这包括在2500运算符和函数从MATLAB和配套工具箱。
MATLAB语言和代码生成工具箱支持。金宝app
使用名称空间生成c++代码
MATLAB编码器可以在名称空间中生成c++代码，这使它很容易与具有相同函数或数据类型名称的其他源代码集成。代码生成器将所有生成的函数和类型定义打包到名称空间中。
生成的代码具有相同的数据类型名称集成变量使用的命名空间。
生成MATLAB类C ++类
MATLAB编码器从MATLAB代码中的类生成c++类，包括值类、句柄类和系统对象。生成的代码可以编译成c++库或可执行文件，也可以集成到现有的c++源代码中。
生成的C ++与类接口的代码。
使用动态分配的C ++数组中生成函数接口
为MATLAB函数生成c++代码，这些函数在编译时接受或返回数组大小未知的数组，或其边界超过预定义的阈值。在生成的代码中，数组的内存是作为一个名为的类模板动态分配和实现的编码器::阵列。除了异常安全的内存释放，编码器::阵列提供API来访问和管理动态数组。
通过动态分配的阵列，以产生功能。
部署了终端到终端的深度学习算法
调配各种训练的深度学习网络，如RESNET-50和MobileNet-V2，以及LSTM和其他层的深度学习工具箱™英特尔的®和ARM®皮质®cpu。生成用于预处理和后处理的代码，以及经过训练的深度学习网络来部署完整的算法。
生成优化的推理代码
由于MATLAB编码器生成只与特定的算法运行推断所需的代码，代码速度更快，使用比其他深的学习解决方案更少的内存。金宝搏官方网站生成的代码调用优化库，包括Intel MKL-DNN的英特尔处理器和ARM计算库的ARM Cortex处理器。使用GPU编码器™加速或通过生成CUDA部署算法®代码，在任何现代NVIDIA运行®GPU。
桌面和云平台上的原型
使用MATLAB编码器应用程序或等效的命令行功能，可以快速生成你的信号处理控制系统的代码，计算机视觉，深度学习，或其他应用程序，然后编译为您的硬件代码。
在桌面和云平台上快速原型算法。
原型嵌入式和移动平台
通过手动将生成的代码与应用程序集成，以任何设备为目标。使用MATLAB的支持包自动处理树莓派。金宝app
在嵌入式和移动平台上快速构建算法原型。
移动从构造原型到生产
使用MATLAB编码器与嵌入式编码，以生成码取，可以比标准ANSI / ISO C / C ++代码执行更快的处理器特有的内在的优点。
所生成的独立代码的轮廓执行时间。
生成代码与简单的界面，很容易集成
生成的代码以自然的方式使用C / C ++类型，简化了与外部代码整合。您可以集成生成的代码作为源代码或库。受信任的C / C ++库或组件可被带入MATLAB为更高保真度的测试和自动从生成的代码称为为好。
交互式跟踪报告使用MATLAB编码器与嵌入式编码器。
优化生成代码的性能
应用优化，以调整执行速度，存储器利用率，可读性和可移植性之间的折衷。使用分析工具来识别瓶颈。为了进一步提升性能，产生多核的OpenMP代码可用时调用优化库，如LAPACK，BLAS和FFTW。
的与呼叫为OpenMP生成的代码的例子。
重用MATLAB上生成的代码测试之前到整合
重用现有的MATLAB测试，以验证在交互式MATLAB环境下生成的代码的行为。使用MATLAB单元测试框架快速开发了一套丰富的可用于验证生成的C / C ++代码回归测试。
与应用程序集成之前验证生成代码的行为。
加速算法上的CPU
您可以调用生成的代码为MEX函数从MATLAB代码执行速度，虽然性能将取决于您的MATLAB代码的性质而定。你可以分析生成的MEX函数来确定瓶颈，并针对性地进行优化工作。
分析MEX函数，以确定性能上的瓶颈。
看到发布说明对任何这些特征和对应的功能的详细说明。
生成C代码从MATLAB的喜悦
学习技巧和最佳实践与MATLAB编码器工作和阅读有关公司生成的代码的成功应用，如德尔福，贝克休斯，iSonea和dorsaVi。
