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Published on 2025-09-02 / 14 Visits
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MATLAB转C代码用于嵌入式开发

#matlab#coder

MATLAB转C代码用于嵌入式开发

前言

MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析和算法开发的高级编程语言。然而，在嵌入式系统中，由于资源限制和实时性要求，通常需要使用C语言进行开发。MATLAB提供了将MATLAB代码转换为C代码的工具，使得开发者可以在嵌入式平台上高效地运行算法。本教程将指导您如何将MATLAB代码转换为C代码，并应用于嵌入式开发。

准备

在开始之前，请确保您已经准备好以下工具和环境：

  1. MATLAB安装：确保您已经安装了MATLAB，并且版本支持代码生成功能（如MATLAB Coder）。
  2. MATLAB Coder：MATLAB Coder是MATLAB的一个工具箱，用于将MATLAB代码转换为C/C++代码。请确保已安装并激活该工具箱。
  3. 嵌入式开发环境：您需要有一个嵌入式开发环境，如Keil、IAR或任何支持C代码编译的IDE。
  4. 目标硬件：确保您有目标嵌入式硬件，并且已经配置好相关的编译器和调试工具。

注意事项

在将MATLAB代码转换为C代码时，需要注意以下几点：

  1. 代码兼容性：并非所有的MATLAB函数都支持代码生成。确保您使用的函数和语法在MATLAB Coder的支持范围内。
  2. 数据类型：MATLAB中的数据类型与C语言中的数据类型有所不同。在转换过程中，需要注意数据类型的匹配和转换。
  3. 内存管理：MATLAB自动管理内存，而C语言需要手动管理内存。在生成的C代码中，可能需要手动调整内存分配和释放。
  4. 实时性：嵌入式系统通常对实时性有较高要求。确保生成的C代码在目标硬件上能够满足实时性要求。

操作流程

1. 编写MATLAB代码

首先，编写您希望在嵌入式系统上运行的MATLAB代码。确保代码简洁且功能明确。

我们一般是如下编写的matlab代码，但是这在转换到C中是不可用。我们需要调整。

% 原始数据
current_mA = [...];
amplitude_V = [...];
% 多项式拟合 (这里使用 3 次多项式拟合)
p = polyfit(current_mA, amplitude_V, 3);

% 计算拟合后的 V 值
fitted_amplitude_V = polyval(p, current_mA);
% 计算差值
difference = fitted_amplitude_V - amplitude_V;

% 创建表格
T = table(current_mA', amplitude_V', fitted_amplitude_V', difference', 'VariableNames', {'Current_mA', 'Amplitude_V', 'Fitted_Amplitude_V', 'Difference'});

% 显示表格
disp(T);

% 绘图
figure;
plot(current_mA, amplitude_V, 'bo', 'DisplayName', '原始数据');
hold on;
plot(current_mA, fitted_amplitude_V, 'r-', 'DisplayName', '拟合曲线');
xlabel('电流 (mA)');
ylabel('幅值 (V)');
title('电流 vs 幅值');
legend;
grid on;

% 保存图像
% saveas(gcf, 'current_vs_amplitude.png');

% 生成 Markdown
disp('current_vs_amplitude.png');

这份示例代码来说我想要的就是拟合函数部分，因此将关键部分转换为待转换的函数

function fitted_amplitude_V = mm_polyfit(current_mA, amplitude_V)
% 多项式拟合 (这里使用 3 次多项式拟合)
p = polyfit(current_mA, amplitude_V, 3);

% 计算拟合后的 V 值
fitted_amplitude_V = polyval(p, current_mA);
end

为了方便转换，我们需要把它脚本剩下的部分称之为测试脚本

% 原始数据
current_mA = [...];
amplitude_V = [...];

fitted_amplitude_V = mm_polyfit(current_mA, amplitude_V);
% 计算差值
difference = fitted_amplitude_V - amplitude_V;

% 创建表格
T = table(current_mA', amplitude_V', fitted_amplitude_V', difference', 'VariableNames', {'Current_mA', 'Amplitude_V', 'Fitted_Amplitude_V', 'Difference'});

% 显示表格
disp(T);


% 绘图
figure;
plot(current_mA, amplitude_V, 'bo', 'DisplayName', '原始数据');
hold on;
plot(current_mA, fitted_amplitude_V, 'r-', 'DisplayName', '拟合曲线');
xlabel('电流 (mA)');
ylabel('幅值 (V)');
title('电流 vs 幅值');
legend;
grid on;

% 保存图像
saveas(gcf, 'current_vs_amplitude.png');

% 生成 Markdown
disp('current_vs_amplitude.png');

[!NOTE]

并非所有的MATLAB函数都支持代码生成

常见的如文件加载，数据展示,数据存储 均不支持转换为C代码

纯数学运算一般都支持转换

2. 使用MATLAB Coder生成C代码

  1. 打开MATLAB，并在命令窗口中输入coder以启动MATLAB Coder。

  2. 在MATLAB Coder界面中，Generate code for function 选择您要转换的MATLAB函数（如mm_polyfit.m）.

  3. Define Input Types配置输入参数的类型和大小，您有两个方式

    1. automatically define input types 使用我们刚才准备的脚本，让其自动识别输入传参类型
    2. 自己手动配置类型

  4. Check for Run-Time Issues检查可用性，提示 No issues detected,则可以完成进行下一步操作。

  5. Generate Code，点击生成确实可以立刻生成代码，但是嵌入式环境比较紧张，需要我们针对性进行配置

    1. language C

    2. Hardware Board 默认是本机环境，但是我要用在嵌入式环境，
      Get support package for ARM Cortex-M Processors… 我的嵌入式环境是ARM Cortex-M 需要根据向导进行安装 然后你发现盗版的没法装
      所以这里需要使用离线安装包，上网搜方案并成功安装

      SupportSoftwareDownloader_R2024b_win64.exe

      根据向导安装，嫌安装麻烦那就选个相近的32位平台环境，然后先生成代码后自己改改也能用。

      下载的包要放在非中文路径下才能正常打开使用

    3. toolchain根据上面的配置这边就可以看到GNU Tools for Embedded Processors选项

  6. More Settings 自行研究，配置好了可以免于修改生成代码就可使用,比如栈区大小，编译速度还是执行速度有限。

  7. 选择生成代码的目标语言为C。

  8. 点击“生成”按钮，MATLAB Coder将自动生成相应的C代码。

3. 导出生成的C代码

生成C代码后，MATLAB Coder会将代码保存在指定的输出目录中。您可以在该目录中找到生成的.c和.h文件。

4. 在嵌入式开发环境中集成C代码

  1. 将生成的C代码文件（.c和.h）导入到您的嵌入式开发项目中。
  2. 在您的嵌入式应用程序中调用生成的C函数。例如：
    #include "myAlgorithm.h"

int main() {
    double input = 5.0;
    double output = myAlgorithm(input);
    // 处理输出
    return 0;
}
  3. 编译并链接整个项目，确保生成的C代码能够正确运行在目标硬件上。

5. 调试和优化

在嵌入式系统中运行生成的C代码时，可能会遇到性能或功能上的问题。您可以使用调试工具对代码进行调试，并根据需要对生成的C代码进行优化。

常见错误处理

1. 代码生成失败

  • 原因：MATLAB代码中使用了不支持代码生成的函数或语法。
  • 解决方法：检查MATLAB代码，确保所有函数和语法都支持代码生成。可以参考MATLAB Coder的文档，了解支持的功能。

2. 数据类型不匹配

  • 原因：MATLAB中的数据类型与C语言中的数据类型不匹配。
  • 解决方法：在MATLAB Coder中明确指定输入参数的数据类型，确保生成的C代码中的数据类型与目标硬件兼容。

3. 内存问题

  • 原因：生成的C代码中可能存在内存泄漏或内存分配不足的问题。
  • 解决方法：手动检查生成的C代码，确保内存分配和释放操作正确。可以使用内存分析工具进行检测。

4. 性能问题

  • 原因：生成的C代码在目标硬件上运行速度较慢，无法满足实时性要求。
  • 解决方法：优化MATLAB代码，减少复杂计算或不必要的操作。也可以在生成的C代码中进行手动优化，如使用查表法、减少循环次数等。

结语

通过本教程，您已经学会了如何将MATLAB代码转换为C代码，并将其应用于嵌入式开发。MATLAB Coder是一个强大的工具，能够帮助您快速将算法部署到嵌入式系统中。在实际应用中，您可能需要根据具体需求对生成的C代码进行进一步的优化和调试。希望本教程对您的开发工作有所帮助！

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