‫נכתב ע"י‪:‬‬ ‫רוני פאר‬ ‫‪ronip@systematics.co.il‬‬ ‫תאריך עדכון אחרון‪:‬‬ ‫‪7.12.2010‬‬ ‫מעודכן לגרסה‪:‬‬ ‫‪MATLAB 7.11 - R2010b‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫הקדמה‬ ‫השימוש בתוכנת ‪ MATLAB‬הרגיל את משתמשיה לעבוד בצורה חופשית ‪ -‬ללא דאגה להקצאות‬ ‫זיכרון‪ ,‬ללא חשש להגדרת סוגי המשתנים‪ ,‬והנאה רבה מהיכולת לביצוע פעולות על מטריצות‬ ‫בצורה פשוטה וקלה‪ .‬עקב כך‪ ,‬אלגוריתמאים ומתכננים מתחומי תעשייה שונים עושים שימוש רב‬ ‫ומתקדם בתוכנה זו‪.‬‬ ‫תיכנות בשפת ‪ ,C‬מאידך‪ ,‬הוא אופטימלי לתכנון מערכות זמן‪-‬אמת מבחינת ביצועים‪ ,‬ניצול‬ ‫הזיכרון ועוצמת החישוב‪ .‬קוד זה יכול לכלול גם שימוש ב‪ ,Fixed Point-‬ומהנדסי חומרה ותוכנה‬ ‫עובדים שעות רבות על ניצול מקסימלי של רכיבים אלו‪ ,‬בכדי להפיק מהם את המירב ולהשיג‬ ‫יתרון של ממש על פני המתחרים‪.‬‬ ‫כתוצאה מכך‪ ,‬אחד מאתגרי הפיתוח הנפוצים בתעשיה הוא כיצד לבצע המרה מהירה‪ ,‬יעילה‬ ‫ואוטומטית במידת האפשר ‪ -‬של תוכנית שנכתבה בסביבה החופשית של ‪ ,MATLAB‬לסביבה‬ ‫בעלת האילוצים הקשים וצורת התכנות של שפת ‪.C‬‬ ‫מטרת מסמך זה הינה להציג את אחד הפתרונות לאתגר זה‪ :‬שימוש בפרדיגמת ה‪Embedded-‬‬ ‫‪) MATLAB‬או‪ (EML :‬ויצירת קוד ‪ C‬באמצעות ‪ .Real-Time Workshop‬ע"י שימוש בדוגמא‬ ‫של פונקציה הכתובה ב‪ ,MATLAB-‬מוסבר הליך המרת הקוד כך שיכיל עקרונות תכנות של שפת‬ ‫‪ :C‬הגדרות טיפוסי משתנים – לרבות ‪ ,Fixed Point‬הקצאות זיכרון וביצוע אופטימיזציה לניצול‬ ‫זיכרון הרכיב וייעול הקוד עצמו‪ .‬כמו כן‪ ,‬משולבים ידע ופרקטיקות שנאספו מתחומי תעשייה‬ ‫רבים מרחבי העולם ומקנים לקורא תהליכים מומלצים לביצוע המרה אוטומטית של קוד‬ ‫‪ MATLAB‬ל‪.C-‬‬ ‫יש לציין כי גם במודלים של ‪ Simulink‬ניתן לשלב פונקציות של ‪ .EML‬בצורה שכזו ניתן לבנות‬ ‫סביבת בדיקות קלה ונוחה יותר‪ ,‬או לשלב קוד ‪ EML‬בתוך מודלים מערכתיים גדולים יותר שנבנו‬ ‫בעזרת ‪.Simulink‬‬ ‫מסמך זה מסתמך בחלקו הגדול על מסמכי ה‪ help-‬המסופקים עם תוכנת ‪ ,MATLAB‬ובא לתת‬ ‫מראי מקום חשובים מתוכם – מומלץ לקרוא מסמכים אלו‪.‬‬ ‫עמוד ‪ 2‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫תוכן העניינים‬ ‫‪.1‬‬ ‫הגדרות כלליות ‪5......................................................................................................‬‬ ‫‪5.............................................................................................................. MATLAB .1.1‬‬ ‫‪ Embedded MATLAB .1.2‬או ‪5........................................................................... EML‬‬ ‫‪5....................................................................................................................... RTW .1.3‬‬ ‫‪6................................................................................................................ RTW-EC .1.4‬‬ ‫‪6....................................................................................................................... MEX .1.5‬‬ ‫‪.2‬‬ ‫אבני דרך מרכזיות ‪7..................................................................................................‬‬ ‫‪ .2.1‬כתיבת קוד ‪ MATLAB‬ובדיקה התנהגותית של האלגוריתם‪7...........................................‬‬ ‫‪ .2.2‬בדיקה האם הקוד שנכתב תואם ל‪7.......................................................................EML-‬‬ ‫‪ .2.3‬התאמת הקוד למערכות זמן‪-‬אמת ‪8.................................................................................‬‬ ‫‪ .2.4‬יצירת פונקציית ‪ MEX‬לצורך בדיקה פונקציונלית של הקוד ‪8............................................‬‬ ‫‪ .2.5‬יצירת קוד ‪9...................................................................................................................‬‬ ‫‪.3‬‬ ‫בדיקה האם הקוד שנכתב תואם ל‪10 ............................................................... EML-‬‬ ‫‪ .3.1‬טיפול והסרה של כל ה"הערות" שנתגלו ע"י שימוש ב‪10 ........................................ m-lint-‬‬ ‫‪ .3.2‬שימוש בפרגמה ‪11 ............................................................................................ %#eml‬‬ ‫‪.4‬‬ ‫התאמת הקוד למערכות זמן‪-‬אמת ‪14 ..........................................................................‬‬ ‫‪" .4.1‬טיפול" בפונקציות של ‪ MATLAB‬באמצעות ‪14 .................................... eml.extrinsic‬‬ ‫‪ 4.2‬הגדרת טיפוסי משתנים ‪15 ...............................................................................................‬‬ ‫‪ .4.3‬הגדרת פרמטרים בעלי גודל משתנה )‪16 .................................................. (Variable Size‬‬ ‫‪ .4.4‬עבודה עם פרמטרים מסוג ‪18 ............................................................................... struct‬‬ ‫‪ .4.5‬עבודה עם מטריצות "ריקות" ‪19 ......................................................................................‬‬ ‫‪ .4.6‬הגדרת משתנים בצורה מותנית ‪19 ...................................................................................‬‬ ‫‪ .4.7‬הקצאת זיכרון מינימלית באמצעות ‪20 ..................................................... eml.nullcopy‬‬ ‫‪ .4.8‬אינדקסים של וקטורים בעלי גודל משתנה ‪20 ....................................................................‬‬ ‫‪ .4.9‬תמיכה במשתנים גלובליים ‪21 ........................................................................... global -‬‬ ‫‪ .4.10‬שימוש ב‪21 ............................................................................................. streaming-‬‬ ‫‪ .4.11‬בדיקה פונקציונלית ‪22 ..................................................................................................‬‬ ‫‪.5‬‬ ‫יצירת פונקציית ‪ MEX‬לצורך בדיקה פונקציונלית של הקוד ‪24 .....................................‬‬ ‫‪ .5.1‬יצירת פונקציית ‪25 .............................................................................................. MEX‬‬ ‫‪ .5.2‬בדיקה למול קוד המקור ‪26 .............................................................................................‬‬ ‫‪ .5.3‬בדיקת זמני ריצה של קוד ה‪ MEX-‬והשוואה למקור ‪26 .....................................................‬‬ ‫‪.6‬‬ ‫יצירת קוד ‪27 ...........................................................................................................‬‬ ‫‪ .6.1‬תוצרים שונים מהפקודה ‪27 ................................................................................... emlc‬‬ ‫‪ .6.2‬התאמה אישית של הקוד הנוצר )דגלון ‪28 ................................................................... (–s‬‬ ‫עמוד ‪ 3‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫‪ .6.3‬שימוש בדו"ח יצירת הקוד ‪32 ..........................................................................................‬‬ ‫סיכום ‪33 .................................................................................................................‬‬ ‫‪.7‬‬ ‫עמוד ‪ 4‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫‪ .1‬הגדרות כלליות‬ ‫במסמך זה נעשה שימוש במספר ביטויים מעולם התוכן של משתמשי ‪ .MATLAB‬מטרת חלק זה‬ ‫היא להבהיר מושגים אלו‪ ,‬וליצור שפה משותפת אחידה‪:‬‬ ‫‪MATLAB .1.1‬‬ ‫ה"סטנדרט" בתעשייה ‪ -‬התוכנה מבית היוצר של חברת ™‪ MathWorks‬אשר מאפשרת‬ ‫לבצע חישובים נומריים‪ ,‬לנתח מידע ולהציגו בצורה גרפית‪ ,‬לפתח ולבדוק אלגוריתמים‬ ‫סבוכים ופשוטים כאחד‪ ,‬והבסיס לכל המוצרים הנלווים של ‪ - MathWorks‬המוסיפים‬ ‫יכולות מתקדמות בתחום עיבוד התמונה‪ ,‬עיבוד האות‪ ,‬תכנון מערכות בקרה‪ ,‬ועוד‪.‬‬ ‫‪ MATLAB‬הינה שפה עילית‪ ,‬המאפשרת לבנות אלגוריתמים מורכבים ללא צורך לדאגה‬ ‫להקצאת זיכרון‪ ,‬להגדרות משתנים ופעולות נוספות הנדרשות בשפות תכנות נמוכות יותר‪.‬‬ ‫‪ Embedded MATLAB .1.2‬או ‪EML‬‬ ‫כאשר אנו מעוניינים לעבור מעולם הפיתוח ב‪ MATLAB®-‬למערכות זמן‪-‬אמת‪ ,‬אנו‬ ‫צריכים לכתוב בפונקציות המתאימות למערכות אלו‪ .‬אוסף הפונקציות הזה‪ ,‬הנגזר מתוך‬ ‫‪ MATLAB‬עצמה – נקרא ‪ .Embedded MATLAB‬האיור הבא מדגים את עולם ה‪-‬‬ ‫‪ ,Embedded‬בהשוואה למקור‪.‬‬ ‫כפי שניתן לראות‪ ,‬הפעולות שאינן נתמכות מחולקות ל‪ 2-‬סוגים – ויזואליזציה והקצאת‬ ‫זיכרון דינמית‪ .‬עם זאת‪ ,‬חשוב לזכור שבמערכות זמן‪-‬אמת אמיתיות‪ ,‬אין שימוש של ממש‬ ‫בפעולות אלו‪ ,‬ולכן אין כאן פגיעה ברמת העבודה‪.‬‬ ‫‪RTW .1.3‬‬ ‫על מנת לייצר קוד ‪ C‬מתוך ‪ ,MATLAB‬יש להתקין כלי נוסף‪ ,‬הנקרא ‪Real-Time‬‬ ‫‪ ,Workshop‬או בקיצור ‪ .RTW‬כלי זה מאפשר לייצר קוד ‪ C‬גנרי‪ ,‬שניתן להפעילו על כל‬ ‫מערכות המחשוב הקיימות כיום )‪ Linux ,MAC ,PC‬וכדומה(‪ .‬הקוד הנוצר מיועד‬ ‫למערכות אלו‪ ,‬שבעיקרן אינן מוגבלות מבחינת משאבים )למשל ‪ -‬תמיד ניתן להוסיף עוד‬ ‫זיכרון או לעבור ל‪ 64-‬ביט(‪ ,‬ועל כן הוא יעיל בצורה הולמת‪.‬‬ ‫עמוד ‪ 5‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫‪RTW-EC .1.4‬‬ ‫למערכות זמן‪-‬אמת המוגבלות במשאבים )זיכרון‪ ,‬זמני ריצה( קיים כלי נוסף‪ ,‬אשר נקרא‬ ‫‪ ,Real-Time Workshop – Embedded Coder‬או בקצרה ‪ .RTW-EC‬כלי זה מאפשר‬ ‫לייצר קוד ‪ C‬המותאם למעבדים ספציפיים )אינטל‪ ,‬מוטורולה‪ ,‬מיקרוצ'יפ‪Analog ,TI ,‬‬ ‫‪ Devices‬וכדומה(‪ .‬הקוד שנוצר הוא יעיל ביותר‪ ,‬ניתן לשלוט על מראהו ועל אופן השמתו‬ ‫במרחב הזיכרון של הרכיב‪ ,‬ועוד‪.‬‬ ‫‪MEX .1.5‬‬ ‫פונקציות ‪) MEX‬או ‪ (MATLAB Executables‬הן למעשה פונקציות שנכתבו בשפה השונה‬ ‫מ‪ ,MATLAB-‬ושולבו בתוך ‪ .MATLAB‬ניתן לייבא קוד ‪ C‬קיים‪ ,‬קוד ‪ Fortran‬ואפילו‬ ‫קוד ‪ .ADA‬השימוש בפונקציות אלו זהה לשימוש בפונקציות ‪ ,MATLAB‬והן מאפשרות‬ ‫למשתמשי ה‪ MATLAB-‬לנצל קוד קיים במקום לכותבו שוב‪.‬‬ ‫עמוד ‪ 6‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫‪ .2‬אבני דרך מרכזיות‬ ‫תהליך יצירת הקוד והמרת קוד ה‪ MATLAB-‬לקוד ‪ C‬מושתת על מספר שלבים מרכזיים‪ ,‬אשר‬ ‫אופייניים גם לשלבי הפיתוח המקובלים בתעשיה‪ .‬בפרק זה יפורטו השלבים המרכזיים ו הפעולות‬ ‫המרכזיות המבוצעות בשלבים אלו‪ .‬בהמשך יפורטו שלבים אלו בצורה מעמיקה ורחבה יותר‪,‬‬ ‫וישולבו דוגמאות הלכה למעשה‪.‬‬ ‫להלן הסכימה הכללית של התהליך‪:‬‬ ‫‪ .2.1‬כתיבת קוד ‪ MATLAB‬ובדיקה התנהגותית של האלגוריתם‬ ‫בשלב הראשון‪ ,‬נכתב האלגוריתם הטהור ע"י המתכנן או האלגוריתמאי‪ .‬אלגוריתם זה יכול‬ ‫לכלול פעולות הנוגעות לתחום עיבוד תמונה‪/‬וידאו‪ ,‬עיבוד אותות‪ ,‬מערכות בקרה ועוד‪,‬‬ ‫ויתכן כי המתכנן נעזר בפונקציות עזר מתוך ספריות המסופקות עם ‪ MATLAB‬או עם כלי‬ ‫ההרחבה הנשענים עליה‪.‬‬ ‫ברוב המקרים יבנה המתכנן סביבת בדיקות לאלגוריתם שלו‪ ,‬באמצעותה יבדוק פרמטרים‬ ‫שונים ואליה יכניס כניסות שונות ויבחן את תוצאות האלגוריתם באמצעים ויזואליים‬ ‫)גרפים‪ ,‬סקופים וכדומה(‪ ,‬יקרא או יכתוב מידע מסביבת העבודה או מקבצים‪ ,‬ויבצע‬ ‫השוואות לתיאוריה שאותה בחן‪.‬‬ ‫בסוף הליך זה נמצא בידי המתכנן קוד הכתוב בשפת ‪ MATLAB‬אשר מממש את‬ ‫האלגוריתם בצורה המדוייקת ביותר‪ .‬נהוג לקרוא לאלגוריתם זה "‪"Golden Reference‬‬ ‫או "אמת הסמך להשוואה"‪ .‬בכל אחד מהשלבים הבאים‪ ,‬נרצה לבחון את השינויים שנעשו‬ ‫למול המקור‪ ,‬ולוודא כי פונקציית ה‪ MATLAB-‬עדיין תואמת בפעולתה ל‪Golden -‬‬ ‫‪.Reference‬‬ ‫חלק זה לא יפורט בהמשך‪ ,‬ומסתמך על כך שהקורא מכיר את התכנות ב‪MATLAB-‬‬ ‫ברמה בסיסית‪.‬‬ ‫‪ .2.2‬בדיקה האם הקוד שנכתב תואם ל‪EML-‬‬ ‫כפי שהוזכר קודם‪ ,‬בכדי לייצר קוד ‪ C‬מתוך ‪ ,MATLAB‬ראשית עלינו לוודא כי צורת‬ ‫הכתיבה שלנו‪ ,‬והפונקציות שבהן השתמשנו נתמכות ל‪ .EML-‬קיימות כ‪ 300-‬פונקציות‬ ‫‪ MATLAB‬הנתמכות ל‪ ,EML-‬עוד כ‪ 100-‬פונקציות נוספות הקשורות ל‪ Fixed Point-‬ועוד‬ ‫עמוד ‪ 7‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫כ‪ 40-‬פונקציות הקשורות לכלי ה‪ .Signal Processing-‬רשימת הפונקציות המלאה ניתן‬ ‫למצוא בקישור הבא )או ב‪ help-‬של ‪ ,MATLAB‬תחת ‪:(Embedded MATLAB‬‬ ‫‪http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/eml/ug/bq1h2z7-9.html‬‬ ‫הערה‪ :‬יש לציין כי בגרסה ‪ R2010a‬פיתחה חברת ‪ MathWorks‬את השימוש ב‪System -‬‬ ‫‪ ,Objects‬אשר מרחיבים פונקציות אלו וכוללים פונקציות רבות מתחום עיבוד התמונה‪,‬‬ ‫עיבוד האות )והחל מ‪ R2010b-‬התקשורת( – אשר עד כה נתמכו ליצירת קוד רק מתוך‬ ‫‪.Simulink‬‬ ‫כאמור‪ ,‬על מנת לייצר קוד‪ ,‬נדרש כי כל הפונקציות ייתמכו‪.‬‬ ‫על מנת לוודא התאמה זו‪ ,‬יתכן ונידרש לכתוב מחדש חלק מהפונקציות שאנו משתמשים‬ ‫בהן‪ .‬לצורך כך‪ ,‬מומלץ כי ההמרה תיעשה ע"י המתכנן‪ ,‬אשר מכיר את אופן הפעולה של‬ ‫הפונקציה ויודע במידת הצורך כיצד ניתן להמירה‪.‬‬ ‫‪ .2.3‬התאמת הקוד למערכות זמן‪-‬אמת‬ ‫לאחר שבסעיף הקודם בדקנו כי כל ה"טקסט" הנמצא בתוך קוד ה‪ MATLAB-‬תואם ל‪-‬‬ ‫‪ ,EML‬עלינו כעת לחבוש את כובע המתכנת‪ ,‬ולדאוג לכך שהאלגוריתם לא רק יהיה כתוב‬ ‫ב‪ ,EML-‬אלא גם יתאים מבחינת אופן הפעולה שלו למערכות זמן אמת – מערכות‬ ‫‪ .Embedded‬למשל‪ ,‬עלינו לוודא שהאלגוריתם מקבל כניסות שהן ב‪ Stream-‬של מידע‪ ,‬ולא‬ ‫כ‪ Bulk-‬של מידע‪ .‬לרוב מערכות זמן‪-‬האמת ישנה כניסה דיגיטלית אשר מסוגלת להעביר‬ ‫מידע ב"חבילות" )או ‪ (Packets‬של מידע‪ ,‬ולא נעשה תרגום אוטומטי ל"תמונה" או ל"אות"‬ ‫או ל"חיישן"‪ .‬לכן‪ ,‬עלינו לדאוג לכך שהאלגוריתם הנדון יידע לאגור מידע שמגיע אליו‬ ‫בתצורה של חבילות מידע‪ ,‬ולבצע את הפעולה שלשמה נועד רק כאשר קיבל מספיק מידע‪.‬‬ ‫בנוסף‪ ,‬עלינו לוודא שהקוד יהיה יעיל וינצל כמה שפחות זיכרון או משאבי מערכת‪.‬‬ ‫בשלב זה גם לרוב נוסיף שימוש באותות בעלי גודל משתנה )או ‪ (Variable Size‬אשר‬ ‫מאפשרים לנו לעבוד עם כניסות שגודלן אינו קבוע בכל שלב ושלב של ריצת האלגוריתם‪.‬‬ ‫בשלב זה יש כמובן להחליט על ארכיטקטורת המעבד שאיתו נעבוד‪ ,‬וכתוצאה מכך גודל‬ ‫המשתנים שאיתם נעבוד )‪ 16 ,8‬או ‪ 32‬ביט(‪ .‬בעבודה עם ‪ MATLAB‬ניתן לבחור כל אחד‬ ‫מהגדלים הללו תוך כדי ריצה‪ ,‬אך מערכות זמן אמת חייבות לדעת מראש מהם סוגי‬ ‫המשתנים‪.‬‬ ‫‪ .2.4‬יצירת פונקציית ‪ MEX‬לצורך בדיקה פונקציונלית של הקוד‬ ‫בטרם נייצר קוד ‪ C‬ונטמיע אותו ברכיב החומרה שבחרנו‪ ,‬נרצה לוודא כי הקוד שאנחנו‬ ‫כותבים מבצע את אותן הפעולות כמו ה‪ .Golden Reference-‬לשם כך‪ ,‬נייצר פונקציית‬ ‫‪ .MEX‬פונקציות ‪) MEX‬או ‪ (MATLAB Executable‬הן פונקציות שניתן להריץ אותן‬ ‫בסביבת ‪ ,MATLAB‬אך הן למעשה קוד ‪ C‬שעבר תהליך של קומפילציה – כלומר הרצה‬ ‫של קוד ‪ C‬בתוך ‪.MATLAB‬‬ ‫את פונקציית ה‪ MEX-‬ניתן לשלב באותה סביבת בדיקות שבה נבדק האלגוריתם המקורי‪.‬‬ ‫את אותן הפעולות שבוצעו על קוד ה‪ MATLAB-‬ניתן לבצע גם על פונקציה זו‪ ,‬ולהשוות‬ ‫עמוד ‪ 8‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫בצורה מלאה ביניהן‪ .‬כל שינוי בתוצאות המתקבלות מפונקציית ה‪ MEX-‬מעיד על חוסר‬ ‫דיוק שהוכנס בהליך ההמרה ל‪ .EML-‬המטרה היא לוודא שחוסר הדיוק הוא מספיק קטן‬ ‫בכדי שיהיה "זניח"‪ .‬יש להבין כי חוסר דיוק זה נובע מהמעבר מעבודה בסביבת מחשוב של‬ ‫‪ 64‬ביט )עם דיוק כפול( לסביבת עבודה הנמצאת לרוב ב‪ 32-‬ביט )דיוק יחיד(‪ .‬לכן – שגיאות‬ ‫קוונטיזציה צפויות להתקבל‪.‬‬ ‫בשלב זה יש גם להחליט על האם המעבד הסופי שאליו נייצר קוד הוא מסוג ‪ Float‬או‬ ‫‪ .Fixed‬במידה והוא מסוג ‪ – Float‬נוכל להמשיך לשלב הבא‪ .‬אחרת‪ ,‬עלינו לעבור שלב נוסף‬ ‫של המרת האלגוריתם לעבודה ב‪ .Fixed-‬הליך זה יכול להיות קל יותר ע"י שימוש ב‪Fixed -‬‬ ‫‪ ,Point Toolbox‬ולאחר סיומו מצריך בדיקה נוספת של פונקציית ‪ MEX‬למול ה‪Golden -‬‬ ‫‪ ,Reference‬בכדי לוודא שחוסר הדיוק הנובע מקוונטיזציה לא פגע באופן הפעולה של‬ ‫האלגוריתם‪.‬‬ ‫‪ .2.5‬יצירת קוד‬ ‫לאחר שייצרנו פונקציית ‪ MEX‬ובדקנו אותה למול ה‪ ,Golden Reference-‬ניתן לייצר‬ ‫קוד‪ .‬בשלב זה עלינו להגדיר לאיזה מעבד ברצוננו לייצר קוד‪ ,‬כאשר הרשימה של המעבדים‬ ‫הנתמכים הינה ארוכה )ומתארכת עם השנים(‪ .‬רשימה מלאה ניתן למצוא ב‪:‬‬ ‫‪http://www.mathworks.com/products/rtwembedded/supportedio.html‬‬ ‫יש להדגיש כי ישנן פעולות מתימטיות רבות אשר יש להן מימוש אופטימלי בהתאם לסוג‬ ‫החומרה‪ ,‬ולכן מומלץ להגדיר מהי החומרה שעובדים איתה‪ .‬מעבר להגדרות הבסיסיות‬ ‫האופייניות למעבדים )כמו ‪ ,Big/Little Endian‬גודל משתנים וכדומה(‪ ,‬גם המימוש עצמו‬ ‫ייעשה בהתאם למעבד‪.‬‬ ‫במידה ועל מחשב יצירת הקוד מותקנים כלי יצירת קוד מתקדמים )כמו ‪Embedded IDE‬‬ ‫‪ Link‬או ‪ (Target Support Package‬אזי ניתן לממש בצורה יעילה גם פונקציות מתקדמות‬ ‫יותר )כמו ‪ ,(FFT‬ולהגיע למימוש חומרתי ברמת אסמבלי של פעולות בסיסיות אשר זמינות‬ ‫על הרכיב עצמו )כמו ‪ PID‬עבור בקר מסדרת ‪ C2000‬של ‪ Texas Instruments‬או ‪ADC‬‬ ‫למעבדים של ‪.(Analog Devices‬‬ ‫את הקוד שייצרנו ניתן לשלב בפרוייקט גדול יותר של ‪ Visual C++‬למשל‪ ,‬או בפרוייקטים‬ ‫של מערכות זמן‪-‬אמת הקשורים ל‪ IDE-‬של הסביבה איתה עובדים )כמו ‪ CCS‬של ‪Texas‬‬ ‫‪ Instruments‬או ‪ Visual DSP++‬של ‪ .(Analog Devices‬את הקוד הזה לא ניתן כמובן‬ ‫להחזיר לתוך ‪ MATLAB‬ולבדוק אותו שוב – שכן הארכיטקטורה איננה זהה‬ ‫לארכיטקטורה של המחשב עליו מותקן ‪.MATLAB‬‬ ‫במידה ואנחנו עובדים עם ‪ ,Simulink‬ניתן לשלב את קוד ה‪ EML-‬בתוך מודל רחב יותר‪,‬‬ ‫ולהמשיך בהליך הפיתוח כאשר האלגוריתם שנכתב הוא כעת בלוק אחד מתוך מערכת‬ ‫מלאה יותר‪ ,‬לאחר שנבדק בצורה מלאה וידוע אופן פעולתו‪.‬‬ ‫ישנה כמובן אפשרות לשילוב קוד ‪ C‬קיים‪ ,‬שנכתב בעבר‪ ,‬בתוך ‪ EML‬או בתוך ‪,Simulink‬‬ ‫ובמקרה זה סביבת הפיתוח של ‪ MATLAB‬יכולה להיות סביבת האינטגרציה המלאה‪.‬‬ ‫עמוד ‪ 9‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫‪ .3‬בדיקה האם הקוד שנכתב תואם ל‪EML-‬‬ ‫בתחילת שלב זה‪ ,‬קיים אלגוריתם הכתוב בשפת ‪ ,MATLAB‬ואשר נבדק כי הוא מבצע את‬ ‫תפקידו בצורה תקינה‪ .‬מטרת שלב זה היא ליצור קוד הכתוב ב‪ .EML-‬לפני תחילת העבודה‬ ‫המפורטת בפרק זה‪ ,‬מומלץ לשמור גרסה חדשה של הקובץ שעימו עובדים – בכדי לא לפגוע ב‪-‬‬ ‫‪.Golden Reference‬‬ ‫המלצה מס' ‪1‬‬ ‫בטרם ביצוע שינויים כלשהם‪ ,‬מומלץ לשמור את הקובץ בשם חדש‪ ,‬על מנת שתמיד יהיה ניתן לחזור‬ ‫לשמירה האחרונה‪.‬‬ ‫לדוגמא‪ :‬אם שם הפונקציה המקורית הוא ‪ ,myFunction‬מומלץ לשמור את הגרסאות בסדר עולה‪ ,‬כגון‬ ‫‪. myFunction_01‬‬ ‫את השינויים שבוצעו מומלץ לתעד באמצעות הערות‪ ,‬וניתן כמובן לשמור גרסאות שונות בכלי ה‪Version -‬‬ ‫‪ Control‬במידה והוא בשימוש במערכותיכם‪ .‬קראו על איך ‪ MATLAB‬מחובר למערכות ‪:VC‬‬ ‫‪http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/techdoc/matlab_env/f7-5297.html‬‬ ‫או ב‪ help-‬כמובן‪.‬‬ ‫‪ .3.1‬טיפול והסרה של כל ה"הערות" שנתגלו ע"י שימוש ב‪m-lint-‬‬ ‫החל מגרסה ‪ ,R2007a‬שולב בתוך ה‪ editor-‬של ‪ MATLAB‬כלי ה‪ m-lint-‬אשר בודק את‬ ‫הקוד בצורה סטטית‪ .‬תפקידו הוא לוודא כי הקוד שכתבנו אינו מכיל שגיאות‪ ,‬ובמידה‬ ‫ושגינו‪ ,‬יעיר לנו על "הערה" )הקוד בעייתי‪ ,‬אך יכול לרוץ( או "שגיאה" )הקוד בעייתי‪ ,‬ולא‬ ‫יכול לרוץ(‪.‬‬ ‫בטרם אנו ממשיכים הלאה‪ ,‬מומלץ )וחובה( לוודא כי אין הערות‪/‬הודעות‪/‬שגיאות כלשהן‬ ‫אשר לא טופלו‪ .‬במידת הצורך יש להשתמש ב‪ "Suppress this Instance of … "-‬ע"י‬ ‫לחיצת כפתור ימני בעכבר על ההערה שהתגלתה‪ .‬להלן דוגמא להערה על כך שמומלץ לסיים‬ ‫כל פקודה ב ";"‪:‬‬ ‫עמוד ‪ 10‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫‪ .3.2‬שימוש בפרגמה ‪%#eml‬‬ ‫כאשר נעבוד ב‪ ,EML-‬ה‪ m-lint-‬הוא בעל יכולות נוספות‪ ,‬ויכול לבדוק נושאים הקשורים ל‪-‬‬ ‫‪ .EML‬למשל ‪ -‬לבדוק שכל הפונקציות שאנו משתמשים בהן‪ ,‬נתמכות ב‪ .EML-‬על מנת‬ ‫להפעיל את ה‪ m-lint-‬במצב זה‪ ,‬יש להשתמש בפרגמה ‪ . %#eml‬את הפרגמה ניתן למקם‬ ‫בכל מקום בתוך קובץ ה‪ ,m-‬אך מומלץ לשים אותה לפני הגדרת הפונקציה‪ .‬להלן דוגמא‪:‬‬ ‫לאחר שמיקמנו את הפרגמה במקומה‪ ,‬על ה‪ m-lint-‬להיות "ירוק"‪ ,‬כלומר לא להכיל אף‬ ‫שגיאה )ראה תמונה(‪.‬‬ ‫להלן דוגמא לקוד שמכיל שגיאה שכזו‪ .‬קוד זה משתמש בפונקציית ה‪ edge-‬מתוך ספריית‬ ‫ה‪ .Image Processing-‬פונקציה זו איננה נתמכת ב‪ ,EML-‬ולכן מתקבלת שגיאה‪:‬‬ ‫עמוד ‪ 11‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫מהיכרות עם הקוד‪ ,‬קובץ ה‪ m-‬שנכתב אמור להשתמש בשיטת ‪ sobel‬של פונקציה זו‪.‬‬ ‫אלגוריתם זה מבוסס על שימוש ב‪ 2-‬פעולות של קונבולוציה‪ ,‬ולכן אם נכתוב רק אותו‬ ‫כפונקציה‪ ,‬הוא כן ייתמך והשגיאות כבר לא קיימות‪:‬‬ ‫באופן זה יש לוודא כי כל הפונקציות שאנו משתמשים בהן ייתמכו‪.‬‬ ‫דוגמא נוספת אשר עשויה להתקבל‪ ,‬היא על ביצוע הקצאות דינמיות של זיכרון‪ ,‬אשר אינן‬ ‫נתמכות‪ .‬נסתכל לדוגמא על מקטע הקוד הבא‪ ,‬אשר אמור לבצע העתקה פשוטה של זכרון‬ ‫בין ‪ 2‬משתנים‪ .‬המשתנה ‪ CarbonCopy‬הוא לא בעל גודל מוגדר מראש‪ ,‬ולכן מתקבלת‬ ‫הערה על כך שמשתנה זה חייב להיות מוגדר בזמן הקריאה לפונקציה‪:‬‬ ‫עמוד ‪ 12‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫מצב זה הינו מקובל ביותר בעבודה עם ‪ ,MATLAB‬שכן מערכת ההפעלה של ‪MATLAB‬‬ ‫המטפלת בנושא הקצאת הזיכרון‪ ,‬תדאג בכל שלב ריצה של הלולאה להגדיל את המשתנה‬ ‫בהתאם‪ .‬היא למעשה תעשה בכל שלב הקצאה מחודשת של זיכרון‪ ,‬ותעתיק אליו את‬ ‫הערכים החדשים‪.‬‬ ‫פעולה זו כמובן איננה נתמכת ב‪ ,EML-‬שכן בזמן הקריאה לפונקציה לא ידוע כמה פעמים‬ ‫תיקרא‪ ,‬ולכן גודל המשתנה איננו מוגדר מראש‪ .‬הקצאת זיכרון דינמית זו איננה נתמכת‪,‬‬ ‫מה גם שבמערכות זמן‪-‬אמת רבות לא היינו רוצים לקבל גדילה של משתנים בצורה לא‬ ‫מבוקרת‪.‬‬ ‫על מנת לטפל בבעיה זו‪ ,‬יש לבצע הקצאה של גודל המשתנה בזמן הכניסה לפונקציה‪ .‬דוגמא‬ ‫לכך מצויה בשורה ‪ 3‬של הקוד לעיל – ע"י שימוש בפקודה ‪.zeros‬‬ ‫הערה‪:‬‬ ‫בהתאם ל‪ 2-‬הדוגמאות שראינו לעיל‪ ,‬ניתן להסיק כי ייתכן מצב שבו נכתוב חלק מהקוד‬ ‫מחדש‪ ,‬ולא "נהנה" מהיתרונות שבעבודה עם ‪ .MATLAB‬עם זאת‪ ,‬ברגע שנבצע את‬ ‫השינויים‪ ,‬אנו נקבל פעולה מהירה יותר גם של קוד ה‪ ,MATLAB-‬שכן הוא ירוץ בצורה‬ ‫יעילה יותר ‪ -‬ההעתקות הרבות שלא יבוצעו‪ ,‬ההימנעות מבדיקות "מיותרות" של פונקציות‬ ‫רובסטיות וכדומה ‪ -‬יחסכו זמן ריצה רב‪ .‬משתמשים רבים שעברו מ‪ MATLAB-‬ל‪EML-‬‬ ‫דיווחו על חיסכון בזמני ריצה ברמה של אחוזים רבים‪ ,‬ובמקרים קיצוניים עד כדי ‪90%‬‬ ‫מזמן הריצה )!(‪.‬‬ ‫המלצה מס' ‪2‬‬ ‫מומלץ לפעול בהתאם להנחיות ה‪ .m-lint-‬הנחיות אלו נובעות מסיבות של יעילות‪ ,‬בדיקת אפשרות‬ ‫ליצירת קוד‪ ,‬וכן הימנעות משגיאות מיותרות‪ .‬קיימת אפשרות לביצוע תיקון אוטומטי לחלק מההערות‪.‬‬ ‫ניתן להפעיל את ה‪ M-Lint-‬ולבחור בדיקות ספציפיות ע"י שינוי ה‪ Preferences-‬של ה‪ m-lint-‬באופן‬ ‫הבא )תחת סביבת העבודה של ‪:(MATLAB‬‬ ‫‪File-> Preferences-> M-Lint-> Enable Integrated M-Lint Warnings and Error Messages‬‬ ‫עמוד ‪ 13‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫‪ .4‬התאמת הקוד למערכות זמן‪-‬אמת‬ ‫בשלב זה יש לחבוש את כובע המתכנת יותר מאשר את כובע האלגוריתמאי ב‪ ,MATLAB-‬שכן‬ ‫כעת עלינו לחשוב על הקוד שהולך להיווצר ובאיזו מערכת הוא הולך להיות משולב‪.‬‬ ‫בקוד הנוצר‪ ,‬נרצה למנוע שכפולים מיותרים של משתנים )על מנת לחסוך בזיכרון(‪ ,‬להגדיר את‬ ‫טיפוסי המשתנים ואת גודלם המירבי בכדי להקצות זיכרון בצורה מתאימה‪ ,‬ולטפל בפונקציות‬ ‫הדואגות לויזואליזציה של ‪ ,MATLAB‬או בקריאה לפונקציות שאינן נתמכות‪ .‬כאן נטפל גם‬ ‫בממשקי הפונקציה ולכך שהיא צריכה לעבוד בסופו של דבר על מעבד בזמן‪-‬אמת‪.‬‬ ‫‪" .4.1‬טיפול" בפונקציות של ‪ MATLAB‬באמצעות ‪eml.extrinsic‬‬ ‫תוכנת ‪ MATLAB‬מכילה הרבה מאד פונקציות אשר אינן נתמכות ליצירת קוד‪ .‬הדוגמא‬ ‫הכי פשוטה לפונקציה שכזו היא פונקציית ‪ ,plot‬אשר מדפיסה גרף בחלון חדש‪ .‬פונקציה זו‬ ‫כמובן איננה רלוונטית בעיסוק במערכות זמן‪-‬אמת‪.‬‬ ‫על מנת שלא לשנות את כל הקוד מספר פעמים‪ ,‬וליצור פונקציות נפרדות לריצה ב‪-‬‬ ‫‪ MATLAB‬ופונקציות אחרות ליצירת קוד‪ ,‬ניתן להגדיר פונקציות אלו כפונקציות‬ ‫"חיצוניות" )או ‪ .(extrinsic‬הגדרה זו בעלת ‪ 2‬משמעויות‪ .1 :‬בזמן הרצת הפונקציה ב‪-‬‬ ‫‪ – MATLAB‬תתנהג באופן רגיל‪ .2 .‬בזמן יצירת קוד – לא ייווצר קוד מפונקציה זו‪.‬‬ ‫להלן דוגמא לפונקציה שכזו‪:‬‬ ‫בדוגמא זו ניתן לראות הגדרת הפונקציות ‪ patch‬ו‪ axis-‬כ‪ .extrinsic-‬כפי שניתן לראות‬ ‫הפונקציה הסופית נתמכת ב‪ %#eml-‬ונתמכת גם ליצירת קוד כמובן‪.‬‬ ‫עמוד ‪ 14‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫המלצה מס' ‪3‬‬ ‫בצעו הפרדה בתוך הפונקציות בין פעולות הקשורות לויזואליזציה לבין האלגוריתם המקורי‪.‬‬ ‫בדוגמא הקודמת הייתה הפרדה בין ‪ – create_plot‬פונקציה הדואגת להדפסת התוצאות לבין‬ ‫‪ – Pythagoras‬הפונקציה אשר מבצעת את עיבוד הנתונים‪ .‬בצורה כזו ייחסכו קריאות רבות‪,‬‬ ‫והקוד שנוצר יהיה "נקי" ויעיל יותר‪ .‬בדוגמא שלעיל – כלל לא ייווצר קוד מהפונקציה השניה‪.‬‬ ‫‪ .4.2‬הגדרת טיפוסי משתנים‬ ‫על מנת ליצור את טיפוסי המשתנים‪ ,‬עלינו להצהיר עליהם‪ .‬ניתן לעשות זאת ב‪ 2-‬אופנים‪:‬‬ ‫‪ .1‬שימוש בפקודה ‪.assert‬‬ ‫‪ .2‬שימוש במשתנה לדוגמא‪ ,‬שמכיל את הגודל וטיפוס המשתנה‪.‬‬ ‫שימוש בפקודה ‪assert‬‬ ‫הפקודה ‪ assert‬מחזירה ערך שלילי כאשר התנאי שהיא בודקת איננו מתקיים‪ .‬למשל‪ ,‬קטע‬ ‫הקוד הבא איננו נכון ולכן התוצאה היא שלילית‪:‬‬ ‫כאשר אנו משתמשים ב‪ ,EML-‬לפונקציה זו ישנה חשיבות ראשונה במעלה‪ ,‬שכן במהלך‬ ‫יצירת הקוד‪ ,‬הקומפיילר בוחן את הערכים הנבדקים ע"י פונקציה זו‪ ,‬ומשתמש בהם בכדי‬ ‫להגדיר את הפרמטרים השונים מבחינת טיפוס ומבחינת גודל‪.‬‬ ‫לדוגמא‪ ,‬אם ברצוננו להגדיר פרמטר סקלרי‪ ,X ,‬שיהיה מטיפוס ‪ uint16‬ובעל גודל מקסימלי‬ ‫של ‪ ,1,000‬נעשה זאת ע"י ההגדרה הבאה‪:‬‬ ‫;))'‪assert(isa(X, 'uint16‬‬ ‫;)‪assert(X <= 1000‬‬ ‫הפקודה ‪ isa‬בודקת את טיפוס הפרמטר ומשווה אותו ל‪ uint16-‬במקרה זה‪.‬‬ ‫באופן דומה‪ ,‬אם ברצוננו להגדיר פרמטר‪ ,A ,‬כך שיהיה מטריצה בגודל ‪ ,10x20‬מטיפוס‬ ‫‪ ,complex‬נעשה זאת באופן הבא‪:‬‬ ‫;))‪assert(~isreal(A‬‬ ‫;))]‪asser(all(size(A) == [10 20‬‬ ‫הפקודה ‪ all‬בודקת כי בתוצאה המתקבלת מההשוואה‪ ,‬כל הערכים הם "נכונים"‪.‬‬ ‫עמוד ‪ 15‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫באופן זהה‪ ,‬ניתן להשתמש בפקודה ‪ assert‬בכדי לוודא גדלי וטיפוסי פרמטרים סקלריים‪,‬‬ ‫מטריצות בעלות ‪ N‬מימדים‪ ,‬מערכים )‪ ,(struct‬משתני ‪) Fixed Point‬עם הפקודה ‪,(isfi‬‬ ‫משתני כניסה לפונקציה ומשתנים שנעשה בהם שימוש בתוך הפונקציה‪.‬‬ ‫==< משתני המוצא "יורשים" ערכים אלו מתוך נתוני המשתנים הבונים אותם – ולכן לא‬ ‫נדרש להגדירם‪.‬‬ ‫שימוש במשתנה לדוגמא‬ ‫השימוש במשתנים לדוגמא יכול להיעשות רק בזמן הליך יצירת הקוד עצמו ולא ניתן‬ ‫לשילוב בתוך הקוד‪ .‬לצורך כך נעשה שימוש בדגלון ‪ –eg‬בתוספת לפונקציה ‪emlmex‬‬ ‫)יצירת ‪ (MEX‬או ‪) emlc‬יצירת קוד ‪:(C‬‬ ‫‪emlmex -eg {single(0)} myFunction‬‬ ‫‪emlc -eg {zeros(1,4,'uint16'),double(0)} myFunc‬‬ ‫‪1.‬‬ ‫‪2.‬‬ ‫בדוגמא הראשונה‪ ,‬נאמר לקומפיילר שהפונקציה מצפה לקבל משתנה מטיפוס ‪.single‬‬ ‫שימו לב כי ערך המספר עצמו – ‪ 0‬בדוגמא זו – כלל איננו משפיע על התוצאה‪ ,‬אלא רק על‬ ‫טיפוס המשתנה‪.‬‬ ‫בדוגמא השניה‪ ,‬נאמר לקומפיילר שהפונקציה מצפה לקבל ‪ 2‬פרמטרים‪ .‬הראשון הוא מערך‬ ‫בגודל ‪ 1x4‬מטיפוס ‪ uint16‬והשני הוא מטיפוס ‪.double‬‬ ‫השימוש במשתנים לדוגמא יכול להכיל רק את סוג המשתנים‪ ,‬ולא הגודל המקסימלי‬ ‫שלהם‪ .‬לכן הדרך הראשונה )ע"י שימוש ב‪ (assert-‬היא מומלצת יותר‪.‬‬ ‫בשלב יצירת הקוד נדון בהרחבה בפקודות ‪ emlc‬ו‪.emlmex-‬‬ ‫המלצה מס' ‪4‬‬ ‫השתמש ב‪ assert-‬בתוך קובץ האלגוריתם‪ .‬בצורה זו יצירת הקוד איננה תלויה בקובץ הבנייה‬ ‫ובדוגמאות חיצוניות אשר עלולות להפריע להליך זה‪.‬‬ ‫ניתן לקרוא על פונקציות המסייעות לה‪ ,‬כגון‪ any ,isa, all, isfi :‬ו‪.isequal -‬‬ ‫‪ .4.3‬הגדרת פרמטרים בעלי גודל משתנה )‪(Variable Size‬‬ ‫פרמטרים בעלי גודל משתנה הינם פרמטרים אשר גודלם יכול להשתנות במהלך ריצת הקוד‪.‬‬ ‫גודל זה חייב להיות תחום בגבול עליון כלשהו‪ ,‬על מנת שבשלב יצירת הקוד ניתן יהיה‬ ‫להקצות מספיק זיכרון לעבודה עימם‪.‬‬ ‫השימוש בפרמטרים אלו הוא הכרח המציאות כאשר עובדים עם כניסות שגודלן יכול‬ ‫להשתנות – למשל גודל תמונה או אורך אות‪ .‬שימוש אחר נפוץ הוא בפקודה ‪ – find‬אשר‬ ‫מחזירה תוצאות חיפוש על מערך בהתאם לקריטריון מסויים‪.‬‬ ‫קיימות מספר דרכים להגדרת פרמטרים כבעלי גודל משתנה‪:‬‬ ‫שימוש ב‪eml.varsize-‬‬ ‫תחת ‪ EML‬נוספה הפונקציה ‪ eml.varsize‬אשר מאפשרת להגדיר בצורה ישירה כי פרמטר‬ ‫מסויים הוא בעל גודל משתנה‪ .‬למשל הפקודה‪:‬‬ ‫;)]‪eml.varsize('Y', [1 8‬‬ ‫עמוד ‪ 16‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫מגדירה מטריצה ‪,Y‬בעלת ‪ 2‬מימדים מטיפוס ‪ ,double‬כאשר גודל המטריצה יכול להיות‬ ‫‪ ,1x:8‬כלומר "אחד על )עד שמונה("‪ .‬הגודל השני של המטריצה יכול להשתנות בכל הטווח‬ ‫מ‪ 0-‬ועד ‪ .8‬יש לשים לב כי פרמטרים בעלי גודל משתנה מקבלים את הסימון "‪ ,":‬אשר‬ ‫מסמל את השינוי הצפוי בגודלם‪.‬‬ ‫בצורה דומה‪ ,‬הפקודה הבאה‪:‬‬ ‫;)]‪eml.varsize('myMatrix',[100 20000], [0 1‬‬ ‫מגדירה את המטריצה ‪ myMatrix‬שגודלה המקסימלי הוא ‪ .100x20000‬עם זאת במקרה‬ ‫זה‪ ,‬תוספת ההגדרה ]‪ [0 1‬מוסיפה אילוץ שרק הגודל השני של המטריצה הוא משתנה‪,‬‬ ‫כלומר גודל המטריצה יהיה ‪ .100x:20000‬כלומר "מאה על )עד ‪ 20‬אלף("‪.‬‬ ‫ובכדי להגדיר ‪ struct‬כבעל גודל משתנה‪:‬‬ ‫;)‪d = struct('values', zeros(1,0), 'color', 0‬‬ ‫;)]‪data = repmat(d, [3 3‬‬ ‫;)'‪eml.varsize('data(:).values‬‬ ‫כאן מוגדר ‪ struct‬בעל השם ‪ ,data‬אשר כל שדות ה‪ values-‬שלו הם בעלי גודל משתנה‪.‬‬ ‫הערה בנוגע ליצירת הקוד‪:‬‬ ‫קוד בעל פרמטרים בגודל משתנה‪ ,‬מתוקף היותו כזה‪ ,‬יהיה פחות יעיל‪ .‬זאת עקב הבדיקות‬ ‫הנוספות שיש לבצע על הפרמטרים‪ ,‬העברת משתנים שמייצגים את גודלו הנוכחי של‬ ‫הפרמטר‪ ,‬ועוד‪ .‬מומלץ להשתמש ביכולת זו רק כאשר אין כל פתרון אחר‪.‬‬ ‫הגדרת חסמים עליונים באמצעות שימוש בפרמטרים‬ ‫ניתן להגדיר פרמטרים בעלי גודל משתנה גם באמצעות חסימת גודלם המקסימלי באמצעות‬ ‫פרמטר נוסף‪ .‬למשל הדוגמא הבאה‪:‬‬ ‫‪function y = dim_need_bound(n) %#eml‬‬ ‫;)‪assert (n <= 5‬‬ ‫;)‪L= ones(n,n‬‬ ‫;)‪M = zeros(n,n‬‬ ‫;]‪M = [L; M‬‬ ‫;‪y = M‬‬ ‫בדוגמא זו מוגדרים הפרמטרים ‪ L‬ו‪ M-‬שהן מטריצות בעלות גודל של ‪. :5x:5‬‬ ‫במקרים רבים נראה את הסימון "?‪ ,":‬אשר מייצג את הפרמטר שגודלו בזמן ריצה למעשה‬ ‫איננו חסום בגודל‪ ,‬אלא רק בטיפוסו‪ .‬הודעה זו לרוב תלווה בהודעת שגיאה‪ ,‬שכן הגדרה זו‬ ‫איננה נתמכת ב‪.EML-‬‬ ‫הגדרת הפרמטר ע"י שימוש בפקודה ‪ emlcoder.egs‬ובדוגמא‬ ‫כפי שראינו בפרק ‪ ,4.2‬ניתן להשתמש בפרמטר לדוגמא בשימוש עם ‪ emlmex‬או ‪ .emlc‬ניתן‬ ‫להשתמש בדרך זו גם בכדי להגדיר פרמטר כבעל גודל משתנה‪ ,‬באופן הבא‪:‬‬ ‫})]‪emlmex myFcn -eg {emlcoder.egs(0,[2 4‬‬ ‫בדוגמא זו מוגדר כי הפרמטר המסופק לפונקציה ‪ myFcn‬הינו מטריצה בעלת הגודל‬ ‫המשתנה ‪ , :2x:4‬והיא מטיפוס ‪ ,double‬בהתאם לדוגמא )]‪. (0, [2 4‬‬ ‫עמוד ‪ 17‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫פתרון "אוטומטי" של הגדרת הפרמטר כבעל גודל משתנה‬ ‫נסתכל על הדוגמא הבאה‪:‬‬ ‫‪function y = var_by_multiassign(u) %#eml‬‬ ‫)‪if (u > 0‬‬ ‫;)‪y = ones(3,4,5‬‬ ‫‪else‬‬ ‫;)‪y = zeros(3,1‬‬ ‫‪end‬‬ ‫בדוגמא זו מוגדר המשתנה ‪ Y‬כמטריצה בעלת הערכים )‪ .3x(nxm‬כלומר – המימד הראשון‬ ‫הוא תמיד ‪ ,3‬והערכים האחרים משתנים בהתאם לתנאי ה‪ .if-‬על מנת לפתור בעיה זו‪ ,‬נוקט‬ ‫הקומפיילר בגישה המתפשרת ומגדיר את ‪ Y‬כבעל המימדים ‪.3x:4x:5‬‬ ‫המלצה מס' ‪5‬‬ ‫במידה והקוד אמור לקבל פרמטרים בעלי גודל משתנה‪ ,‬מומלץ להגדיר אותם בצורה חד‪-‬‬ ‫ערכית בקוד עצמו‪ ,‬ע"י השימוש ב‪ eml.varsize-‬וב‪ assert-‬בכדי לחסום את גודלם‪ .‬בדרך זו לא‬ ‫תהיה תלות בקריאה חיצונית לפונקציה ויופחת הסיכוי לשגיאות‪.‬‬ ‫ בגרסה ‪ R2010b‬נוספה היכולת לייצר באמצעות הקצאת זיכרון דינמי עבור פרמטרים‬ ‫שאינם חסומים בגודלם מלמעלה‪ .‬קראו על יכולת חדשה זו ב‪ help-‬או בקישור הבא‪:‬‬ ‫‪http://www.mathworks.com/help/toolbox/eml/ug/br7rggy.html#bspud0r‬‬ ‫‪ .4.4‬עבודה עם פרמטרים מסוג ‪struct‬‬ ‫במידה ובקוד משולבים טיפוסי פרמטרים מסוג ‪ ,struct‬יש לפעול לפי ההנחיות הבאות‪:‬‬ ‫יש להגדיר ‪ struct‬בצורה מלאה לפני השימוש באיבריו השונים‬ ‫לא ניתן לקרוא לאחד מאיברי ה‪ ,struct-‬ולאחר מכן להגדיר איבר אחר‪ .‬למשל‪:‬‬ ‫‪function y = Struct_01(x) %#eml‬‬ ‫;‪y.f = x‬‬ ‫;‪a = y.f * y.f‬‬ ‫;‪y.h = exp(a) + y.f‬‬ ‫פעולה זו תחזיר שגיאה‪.‬‬ ‫על מנת להימנע מבעיה זו‪ ,‬יש לאתחל את כל איברי המ‪ struct-‬לפני השימוש בהם‪ .‬בדוגמא‬ ‫לעיל‪ ,‬ניתן להוסיף את השורה‬ ‫;‪y.h = 0‬‬ ‫לפני ביצוע הפעולה על ‪ .a‬כעת הפעולה כן תיתמך‪.‬‬ ‫יש להגדיר בצורה מפורשת את שדות ה‪ struct-‬כמשתנים‬ ‫בתחילת הפרק דובר על השימוש בפקודה ‪ assert‬בכדי להגדיר גדלי משתנים וטיפוסים‪.‬‬ ‫בעבודה עם ‪ ,struct‬יש לבצע זאת עבור כל אחד מהשדות השונים‪ ,‬בצורה מפורשת‪ .‬כלומר‪,‬‬ ‫במידה וישנו ‪ struct‬בעל ‪ 2‬שדות‪ - Values, Length :‬יש להגדיר את שניהם‪.‬‬ ‫עמוד ‪ 18‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫עם זאת‪ ,‬במידה ונעזרים בפרמטר לדוגמא )ע"י שימוש ב‪ ,("-eg"-‬אזי ה‪ struct-‬המקורי‬ ‫מגדיר את כל השדות‪ ,‬ואין צורך לעשות זאת שוב‪.‬‬ ‫שליטה על שם ה‪ struct-‬בקוד ה‪C-‬‬ ‫בתהליך המרת הקוד‪ ,‬שמות ה‪ struct-‬הם אקראיים‪ .‬במידה וברצונך לשלוט על שמות אלו‪,‬‬ ‫יש להשתמש בפקודה ‪ eml.cstructname‬באופן הבא‪:‬‬ ‫‪%#eml‬‬ ‫)‪function y = topfun(x‬‬ ‫;)'‪eml.cstructname(x, 'MyStruct‬‬ ‫;‪y = x‬‬ ‫במידה וכבר קיים ‪ struct‬ב‪ ,C-‬ואנו רוצים להשתמש בהגדרה הקיימת עבורו‪ ,‬אזי נעשה‬ ‫שימוש בדגלון '‪ 'extern‬בפקודה זו‪ ,‬לפי הדוגמא הבאה‪:‬‬ ‫;)'‪eml.cstructname(structVar, 'MyStruct', 'extern‬‬ ‫יש לשים לב כי במקרה זה‪ ,‬נדרש כי ‪ MyStruct‬יהיה מוגדר בקוד ‪ C‬שנכתב או הוגדר‬ ‫במיקום אחר בקוד‪ .‬ניתן כמובן להשתמש ב"קבצים החיצוניים" בשימוש בפקודה ‪,emlc‬‬ ‫עליה ידובר בשלב יצירת הקוד‪.‬‬ ‫‪ .4.5‬עבודה עם מטריצות "ריקות"‬ ‫במקרים רבים נהוג לאתחל פרמטרים כבעלי ערך "ריק" )או "]["(‪ ,‬ואז להגדיל את‬ ‫הפרמטר בתוך לולאות‪ .‬בעבודה עם ‪ EML‬יש להתייחס למטריצות ריקות בצורה שונה‬ ‫מהרגיל‪ ,‬שכן היינו רוצים להגדיר אותן כבעלות גודל משתנה‪ .‬במקרה זה‪ ,‬במקום ההגדרה‬ ‫הבאה‪:‬‬ ‫‪function y = NullMatrix(x) %#eml‬‬ ‫;][ = ‪y‬‬ ‫)‪while (x > 0‬‬ ‫;‪x = sqrt(x) – 1‬‬ ‫;]‪y = [y x‬‬ ‫‪end‬‬ ‫יש כמובן להגדיר את ‪ y‬כפרמטר בעל גודל משתנה‪ .‬אך במקרה זה יש להגדירו באופן הבא‪:‬‬ ‫;)‪y = zeros(1, 0‬‬ ‫;]‪eml.varsize('y', [1 10‬‬ ‫זאת‪ ,‬כיוון שבכדי שפרמטר יוגדר כבעל גודל משתנה‪ ,‬אחד מהגדלים שלו חייב להיות שונה‬ ‫מאפס‪ .‬בהגדרה "] [ "– גודל המשתנה הוא ‪ ,0x0‬ולכן לא יהיה בעל גודל משתנה‪ .‬ברגע‬ ‫שנוסיף את השימוש ב‪ – zeros(1, 0)-‬הבעיה תיפתר‪.‬‬ ‫‪ .4.6‬הגדרת משתנים בצורה מותנית‬ ‫השימוש ב‪ EML-‬אינו מאפשר להגדיר משתנים בצורה התלויה בתנאי כלשהו‪ .‬לדוגמא‪:‬‬ ‫‪function y = NullMatrix_02(x) %#eml‬‬ ‫)‪if (x > 0‬‬ ‫;‪y = 1‬‬ ‫‪end‬‬ ‫)‪if (x < 0‬‬ ‫עמוד ‪ 19‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫;‪y = 2‬‬ ‫‪end‬‬ ‫בפונקציה זו יתכן מצב שבו אף אחד מהתנאים לא יתקיים‪ ,‬ולכן המשתנה ‪ y‬לעולם לא‬ ‫יוגדר‪ EML .‬מחייב שכל הפרמטרים יאותחלו ויוגדרו‪ ,‬ועל כן יש להוסיף אתחול למשתנה‬ ‫‪ ,y‬למשל הוספת ‪ y=0‬בתחילת הפונקציה‪.‬‬ ‫‪ .4.7‬הקצאת זיכרון מינימלית באמצעות ‪eml.nullcopy‬‬ ‫במקרים רבים נהוג לאתחל פרמטרים ע"י השימוש בפקודה ‪ ,zeros‬ולאחר מכן לשנות את‬ ‫ערכם‪ .‬מצב זה יכול להוביל להעתקות זיכרון רבות אשר עשויות להיות מיותרות ולארוך‬ ‫זמן רב‪.‬‬ ‫בעזרת השימוש בפונקציה ‪ ,eml.nullcopy‬ניתן להגדיר את כמות הזיכרון הנדרשת‪ ,‬אך לא‬ ‫לאתחל אותה בערך ראשוני‪ .‬להלן דוגמא‪:‬‬ ‫‪%#eml‬‬ ‫‪function X = foo‬‬ ‫;‪N = 5‬‬ ‫;))‪X = eml.nullcopy(zeros(1,N‬‬ ‫‪for i = 1:N‬‬ ‫‪if mod(i,2) == 0‬‬ ‫;‪X(i) = i‬‬ ‫‪else‬‬ ‫;‪X(i) = 0‬‬ ‫‪end‬‬ ‫‪end‬‬ ‫בדוגמא זו‪ ,‬המשתנה ‪ X‬מאותחל לגודל ראשוני של ]‪ ,[1 5‬מטיפוס ‪ double‬אך ערכיו ניתנים‬ ‫לו רק בתוך לולאת ה‪.for-‬‬ ‫יש לשים לב כי בהקצאת זיכרון‪ ,‬הערך המצוי בתא זה הוא אקראי‪ ,‬ויש לוודא כי לא נעשה‬ ‫שימוש בערכים אלו לפני אתחולם‪ .‬פעולה זו עשויה להוביל לתוצאות בלתי צפויות ובלתי‬ ‫רצויות‪.‬‬ ‫‪ .4.8‬אינדקסים של וקטורים בעלי גודל משתנה‬ ‫בשימוש באינדקסים ב‪ ,EML-‬יש לחסום את גודל הווקטור כך שיהיה סופי‪ .‬לשם כך‪ ,‬לא‬ ‫ניתן להשתמש בהגדרה הבאה‪:‬‬ ‫;)‪myMatrix(n:n+L-1‬‬ ‫מאחר והגדלים ‪ n‬ו‪ L-‬הם בעלי גודל משתנה‪ ,‬האינדקסים של המטריצה אינם חסומים‬ ‫בצורה מפורשת‪ .‬על כן‪ ,‬יש להשתמש בהגדרה הבאה‪:‬‬ ‫;))‪myMatrix(n+(0:L-1‬‬ ‫אשר הינה זהה לחלוטין בתפקודה‪ ,‬וכך גם האינדקסים חסומים בגודלם‪.‬‬ ‫המלצה מס' ‪6‬‬ ‫בדקו את הפונקציות הבאות וכיצד הן יכולות לסייע בייעול הקוד‪:‬‬ ‫* ‪eml.unroll‬‬ ‫* ‪eml.inline‬‬ ‫עמוד ‪ 20‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫‪ .4.9‬תמיכה במשתנים גלובליים ‪global -‬‬ ‫החל מגרסה ‪ ,R2010a‬נוספה התמיכה במשתנים גלובליים‪ ,‬כלומר משתנים המזוהים בכל‬ ‫קבצי ה‪ m-‬עימם עובדים‪ .‬הגדרת משתנה שכזה מבוצעת באמצעות הפקודה ‪:global‬‬ ‫)‪function y = use_globals(u‬‬ ‫‪%#eml‬‬ ‫‪% Turn off inlining to make‬‬ ‫‪% generated code easier to read‬‬ ‫;)'‪eml.inline('never‬‬ ‫‪% Declare AR and B as global variables‬‬ ‫;‪global AR‬‬ ‫;‪global B‬‬ ‫;)‪AR(1) = u + B(1‬‬ ‫;‪y = AR * 2‬‬ ‫;))‪yMatrix(n+(0:+L-1‬‬ ‫כשננסה לייצר קוד או ‪ MEX‬מפונקציה זו‪ ,‬הקומפיילר יזהה כי קיימים כאן פרמטרים‬ ‫גלובליים‪ ,‬ויגדיר אותם בהתאם‪ .‬אם נרצה להגדיר אותם באמצעות הדגלון ‪ ,-eg‬נעשה זאת‬ ‫כך‪:‬‬ ‫… ‪>> emlmex -o myGlobalMEXFunction‬‬ ‫‪-global {'AR',ones(4),'B',[1 2 3]} my_Global_UsingFunction‬‬ ‫‪ .4.10‬שימוש ב‪streaming-‬‬ ‫ברוב מערכות זמן‪-‬האמת‪ ,‬האלגוריתם נועד לבצע פעולה מסויימת על גודל מסויים של‬ ‫מידע‪ .‬עם זאת‪ ,‬המידע מגיע בתצורה של חבילות )או חלקי מידע(‪ ,‬ולכן יש לאגור את המידע‬ ‫החלקי בכדי לבנות ממנו מידע בגודל הנדרש‪.‬‬ ‫לדוגמא‪ ,‬עבור אלגוריתם שמבצע זיהוי שפות בתמונה‪ ,‬יש לוודא כי התמונה מגיעה במלואה‬ ‫לאלגוריתם‪ ,‬ורק לאחר מכן הוא מופעל‪ .‬לשם כך יש לאסוף את המידע שמגיע בחבילות של‬ ‫‪ 32‬ביט‪ ,‬לשחזר את התמונה ממצב של שורה‪-‬שורה לרמה של תמונה בגודל אמיתי‪.‬‬ ‫לשם כך‪ ,‬יש להשתמש בחוצץ )או ‪ ,(buffer‬אשר מסוגל לשמור מידע לאורך זמן ריצת הקוד‪,‬‬ ‫גם כאשר הפונקציה איננה פעילה‪ .‬ב‪ ,MATLAB-‬על מנת להגדיר משתנה בצורה כזו‪,‬‬ ‫משתמשים בהגדרת ‪ .persistent‬צורת פתרון זו קיימת גם ב‪ ,EML-‬ואיננה מצריכה שינוי‬ ‫מסויים‪.‬‬ ‫להלן מקטע קוד לדוגמא להגדרת חוצצים בעלי השם ‪ fifo‬ו‪:weights-‬‬ ‫‪%#eml‬‬ ‫)‪function [signal_out] = myFunction(signal_in, desired‬‬ ‫הגדרת הפרמטרים‬ ‫אתחול ראשוני‬ ‫}‬ ‫}‬ ‫;‪persistent weights‬‬ ‫;‪persistent fifo‬‬ ‫‪% Filter length:‬‬ ‫;)‪L = uint32(32‬‬ ‫‪% Adaptation step size:‬‬ ‫;)‪mu = 4/(32*1024‬‬ ‫‪% Signal length:‬‬ ‫;)‪N = length(signal_in‬‬ ‫‪if length(desired) == N‬‬ ‫)‪if isempty(weights‬‬ ‫‪% Filter coefficients:‬‬ ‫;)‪weights = zeros(L,1‬‬ ‫‪% FIFO Shift Register:‬‬ ‫;)‪fifo = zeros(L,1‬‬ ‫עמוד ‪ 21‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫‪end‬‬ ‫‪% Pre-allocate output and error signals:‬‬ ‫;)‪signal_out = zeros(N,1‬‬ ‫;)‪err = zeros(N,1‬‬ ‫‪% Filter Update Loop:‬‬ ‫‪for n = 1:N‬‬ ‫עדכון בזמן ריצה‬ ‫;)‪fifo(1:L-1) = fifo(2:L‬‬ ‫;)‪fifo(L) = distorted(n‬‬ ‫;‪signal_out(n) = weights' * fifo‬‬ ‫; )‪err(n) = desired(n) - signal_out(n‬‬ ‫;‪weights = weights + mu*err(n)*fifo‬‬ ‫‪end‬‬ ‫}‬ ‫‪else‬‬ ‫;)'‪error('Lengths of input signals are not equal‬‬ ‫‪end‬‬ ‫‪end‬‬ ‫מקטע קוד זה נתמך ליצירת קוד ו‪ ,EML-‬במגבלה הבאה‪:‬‬ ‫פרמטר שמוחזר מהפונקציה לא יכול להיות משתנה מסוג ‪ .persistent‬כלומר – הפרמטר‬ ‫‪ fifo‬או ‪ weights‬לא יכול להיות מוצא מפורש של הפונקציה‪ .‬במידה ונדרש לעשות זאת‪ ,‬יש‬ ‫להגדיר פרמטר חדש שיכיל ערכים אלו‪ .‬למשל‪ ,‬הגדרת השורה הבאה‪:‬‬ ‫;‪weights_out = weights‬‬ ‫⇐ יש לשים לב‪ ,‬כי במידה ונדרש לבצע ‪ Streaming‬לאלגוריתמים העוסקים בעיבוד אותות‪,‬‬ ‫עיבוד תמונה או מערכות תקשורת‪ ,‬אזי החל מגרסה ‪ R2010a‬קיימות פונקציות אלו‬ ‫לשימוש המתכנן בצורה חופשית‪ ,‬בכלים המוספים – ‪Video and Image Processing‬‬ ‫‪ Signal Processing Blockset ,Blockset‬ו‪.Communications Blockset-‬‬ ‫המלצה מס' ‪7‬‬ ‫לאחר ביצוע השינויים‪ ,‬ניתן להשוות בין קובץ המקור לקובץ עם השינויים מבחינת ה"טקסט"‪,‬‬ ‫ע"י שימוש ב‪ . Tools > Compare Against > Browse -‬בחלון ה‪ editor-‬ייפתחו ‪ 2‬הקבצים‬ ‫וניתן יהיה להשוות ביניהם בצורה פשוטה‪.‬‬ ‫‪ .4.11‬בדיקה פונקציונלית‬ ‫בפרק זה נעשו לא מעט שינויים בקובץ המקור‪ ,‬וייתכן והוזרקו מספר שגיאות לאלגוריתם‪.‬‬ ‫על מנת לוודא שהקובץ החדש מבצע בדיוק את אותה הפעולה כמו הקובץ המקורי‪ ,‬יש‬ ‫להשוות בין פעולתם‪.‬‬ ‫בדיקה זו ניתן לבצע בפשטות ע"י כתיבת ‪ test-script‬אשר יקח כניסות מסוג מסויים‬ ‫וישתמש בהן בכדי לקרוא לפונקציה המקורית ולפונקציה הנתמכת ב‪ .EML-‬באמצעות‬ ‫‪ MATLAB‬ככלי וריפיקציה נוכל לאגור את התוצאות מכל פונקציה‪ ,‬ולהראות את‬ ‫הסטיות בצורה ויזואלית – במידה וישנן כאלו‪.‬‬ ‫מאחר והאלגוריתם החדש הוא זה שיועבר ליצירת קוד‪ ,‬בדיקה זו הינה חשובה יותר‪,‬‬ ‫ואיננה בגדר "המלצה"‪.‬‬ ‫יש לוודא כי הסטיות ‪ -‬במידה ונתגלו ‪ -‬הן מזעריות‪ ,‬או כאלו שהן צפויות בשינוי בין‬ ‫המימושים – למשל שגיאות קוונטיזציה במעבר מ‪ double-‬ל‪.uint8-‬‬ ‫עמוד ‪ 22‬מתוך ‪33‬‬ MATLAB ‫ מתוך‬C ‫קווים מנחים ליצירת קוד‬ ‫ מקטעי הקוד )הקוד המקורי‬2-‫ המראה כיצד ניתן לקרוא ל‬test-script-‫להלן דוגמא ל‬ :(EML-‫והקוד הנתמך ל‬ %% Test Bench for LMS Filter Example % Version #2 -- EML Compliant vs. Baseline MATLAB Code %% Setting up: % Initialize: close all; clear all; clc; %% Creating Signals: % Load desired audio signal: data = load('handel.mat'); desired = data.y; Fs = data.Fs; % Length of desired signal: N = length(desired); % Maximum signal length: MaxLength = 128*1024; % samples % Filter length: L = 32; % Band-limited AWGN: load emldemo_lms_filter.mat; lambda = 1.0; whiteNoise = lambda*randn(N,1); noise = filter(b,1,whiteNoise); % Distorted signal: distorted = desired + noise; %% Apply Algorithm: % Golden reference: [gold.signal gold.error gold.impulse] = emldemo_lms_01(whiteNoise,distorted,L); % Algorithm under test: [test.signal test.error test.impulse] = emldemo_lms_02_mex(whiteNoise,distorted); %% Find differences: diff.signal = test.signal - gold.signal; diff.error = test.error - gold.error; diff.impulse = test.impulse - gold.impulse; %% Plot differences: figure; subplot(3,1,1); plot(diff.signal); title({'Algorithm Under Test versus Golden Reference' 'Output Signal'}); subplot(3,1,2); plot(diff.error); title('Error Signal'); subplot(3,1,3); stem(diff.impulse); title('Impulse Response'); 8 '‫המלצה מס‬ :‫ למשל‬.‫ מומלץ לתת שמות התואמים לפעולת הקוד‬script ‫ או קבצי‬m ‫בשמירת קבצי‬ .02 ‫ גרסה‬,‫ – האלגוריתם הנדון‬myAlgorithm_02 .01 ‫ גרסה‬,myAlgorithm ‫ – קובץ המסייע לבניית קוד עבור‬myAlgorithm_build_01 .03 ‫ גרסה‬,‫ – קובץ המסייע לבדיקת האלגוריתם‬myAlgorithm_Test_03 33 ‫ מתוך‬23 ‫עמוד‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫‪ .5‬יצירת פונקציית ‪ MEX‬לצורך בדיקה פונקציונלית של הקוד‬ ‫כפי שנכתב קודם‪ ,‬בטרם נייצר קוד ‪ C‬בצורה סופית‪ ,‬ונטמיע אותו ברכיב החומרה שבחרנו‪ ,‬נרצה‬ ‫ראשית לוודא כי הקוד שנוצר מבצע את אותן הפעולות כמו ה‪.Golden Reference-‬‬ ‫הדרך לעשות זאת היא ע"י יצירת פונקציית ‪.MEX‬‬ ‫פונקציות ‪) MEX‬או ‪ (MATLAB Executable‬הן פונקציות שניתן להריץ אותן בסביבת‬ ‫‪ ,MATLAB‬אך הן למעשה קוד ‪ C‬שעבר תהליך של קומפילציה – כלומר הרצה של קוד ‪ C‬בתוך‬ ‫‪.MATLAB‬‬ ‫את פונקציית ה‪ MEX-‬ניתן לשלב באותה סביבת בדיקות שבה נבדק האלגוריתם המקורי‪ .‬את‬ ‫אותן הפעולות שבוצעו על קוד ה‪ MATLAB-‬ניתן לבצע גם על פונקציה זו‪ ,‬ולהשוות בצורה‬ ‫מלאה ביניהן‪ .‬כל שינוי בתוצאות המתקבלות מפונקציית ה‪ MEX-‬מעיד על חוסר דיוק שהוכנס‬ ‫בהליך ההמרה ל‪ .EML-‬המטרה היא לוודא שחוסר הדיוק הוא מספיק קטן בכדי שיהיה "זניח"‪.‬‬ ‫יש להבין כי חוסר דיוק זה נובע מהמעבר מעבודה בסביבת מחשוב של ‪ 64‬ביט )עם ‪Double‬‬ ‫‪ (Precision‬לסביבת עבודה הנמצאת לרוב ב‪ 32-‬ביט )‪ .(Single Precision‬לכן – שגיאות‬ ‫קוונטיזציה צפויות להתקבל‪.‬‬ ‫בשלב זה יש גם להחליט האם על המעבד הסופי שעבורו נייצר קוד הוא מסוג ‪ Float‬או ‪.Fixed‬‬ ‫במידה והוא מסוג ‪ – Float‬נוכל להמשיך לשלב הבא‪ .‬אחרת‪ ,‬עלינו לעבור שלב נוסף של המרת‬ ‫האלגוריתם לעבודה ב‪ .Fixed-‬הליך זה יכול להיות קצר ביותר ע"י שימוש ב‪Fixed Point -‬‬ ‫‪ ,Toolbox‬ולאחר סיומו מצריך בדיקה נוספת של פונקציית ‪ MEX‬למול ה‪,Golden Reference-‬‬ ‫בכדי לוודא שחוסר הדיוק הנובע מקוונטיזציה לא פגע באופן הפעולה של האלגוריתם‪.‬‬ ‫עמוד ‪ 24‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫‪ .5.1‬יצירת פונקציית ‪MEX‬‬ ‫על מנת לייצר פונקציית ‪ ,MEX‬יש לוודא כי על עמדת המשתמש מותקן ה‪ Simulink-‬או ה‪-‬‬ ‫‪.Fixed Point Toolbox‬‬ ‫הפקודה שמייצרת ‪ mex‬מתוך ‪ EML‬היא ‪ ,emlmex‬ושימוש לדוגמא‪:‬‬ ‫‪>> emlmex -report -eg { myExamplePARAMS } myEMLFunction‬‬ ‫דוגמא זו מייצרת קוד ‪ C‬מתוך הפונקציה ‪ ,myEMLFunction‬ו"עוטפת" אותו במעטפת‬ ‫מתאימה לצורך הרצתו בתוך סביבת ‪.MATLAB‬‬ ‫במידה וקיימת בעיה כלשהי – פונקציה שאיננה נתמכת למשל – תוצאת הריצה תהיה דו"ח‬ ‫שמציג מהי מהות השגיאה והצעה לפתרונה‪.‬‬ ‫ יש לשים לב‪ ,‬כי על מנת לייצר ‪ ,MEX‬יש להגדיר קומפיילר נתמך באמצעות הפקודה‪:‬‬ ‫‪>> mex -setup‬‬ ‫ובחירה של קומפיילר מתאים‪ .‬למערכות ‪ 32‬ביט‪ ,‬מסופק יחד עם ‪ MATLAB‬קומפיילר‬ ‫שכזה‪ .LCC ,‬למערכות ‪ 64‬ביט‪ ,‬יש להתקין קומפיילר מתוך רשימה של קומפיילרים‬ ‫נתמכים‪ .‬רשימה זו ניתן למצוא ב‪-‬‬ ‫‪. http://www.mathworks.com/support/compilers/R2010b/index.html‬‬ ‫לאחר סיום יצירת פונקציית ה‪ ,MEX-‬נוצר קובץ חדש‪ ,‬בעל השם ‪ ,myEMLFunction‬ובעל‬ ‫הסיומת ‪) .mexw32‬למערכת הפעלה חלונות‪ 32 ,‬ביט(‪ .‬סיומת זו תשתנה ממערכת הפעלה‬ ‫אחת לשניה‪) .‬עבור מערכת הפעלה ‪ 64 Linux‬ביט‪ ,‬תתקבל הסיומת ‪.(mexa64‬‬ ‫המלצה מס' ‪9‬‬ ‫ניתן לייבא לתוך סביבת ‪ MATLAB‬הן קבצי ‪ C‬והן קבצי ‪ Fortran‬שנכתבו בעבר‪ .‬לקריאה‬ ‫נוספת על יכולת זו‪ ,‬אשר עשויה לחסוך זמן רב בתהליך הפיתוח‪ ,‬ניתן לקרוא ב‪:‬‬ ‫‪>> doc mex‬‬ ‫הסיומת ‪ ,MEX‬הינה בעלת קדימות גבוהה יותר מבחינת ‪ .MATLAB‬לכן‪ ,‬אם קיימים ‪2‬‬ ‫קבצים‪ ,‬אחד בעל הסיומת ‪ ,.m‬והשני בעל הסיומת ‪ ,.mexw32‬הקובץ השני ייקרא לפני‬ ‫הראשון‪ .‬לכן‪ ,‬כשמייצרים את פונקציית ה‪ ,MEX-‬מומלץ לתת לה שם ייחודי בעזרת הדגלון‬ ‫‪ , -o‬למשל‪:‬‬ ‫‪emlmex -eg { myExamplePARAMS } myFunction –o myMEXFunction‬‬ ‫כעת הקובץ החדש יהיה בעל השם הייחודי ‪ , myMEXFunction.mexw32‬ולא ייקרא‬ ‫במקום הקוד המקורי‪.‬‬ ‫בפרק ‪ 6‬מוצגת היכולת לייצור קוד ‪ C‬מתוך ‪ ,EML‬ע"י השימוש בפקודה ‪ .emlc‬באמצעות‬ ‫פקודה זו ניתן לייצר גם קוד ‪ ,MEX‬באופן הבא‪:‬‬ ‫‪emlc -eg { myExamplePARAMS } myFunction –o myMEXFunction‬‬ ‫או ע"י‪:‬‬ ‫‪emlc –T MEX -eg { myExamplePARAMS } myFunction –o myMEXFunction‬‬ ‫עמוד ‪ 25‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫תוצאת פקודה זו הינה גם כן קובץ ‪ ,.mexw32‬אך כזה שנוצר ע"י שימוש ב‪ .RTW-‬מאחר וקוד זה‬ ‫יעיל יותר‪ ,‬ייתכנו שינויים בזמני ריצה ו‪/‬או ביצועים אחרים בהשוואה בין ‪ 2‬תוצרים אלו‪.‬‬ ‫‪ .5.2‬בדיקה למול קוד המקור‬ ‫בפרק ‪ 4.11‬בוצעה בדיקה של קוד ה‪ EML-‬למול קוד ה‪ .MATLAB-‬ניתן להשתמש באותה‬ ‫סביבת הבדיקות על מנת לבדוק כי גם פונקציית ה‪ MEX-‬מחזירה בדיוק את אותן‬ ‫התוצאות כמו ה‪ .EML-‬בבדיקה זו‪ ,‬אנו בודקים את קוד ה‪ C-‬בצורה פונקציונלית‪ ,‬כי הוא‬ ‫מבצע בדיוק את מה שציפינו ממנו‪.‬‬ ‫כאשר מיוצר קוד מתוך ה‪ ,EML-‬מבוצעות מספר פעולות של אופטימיזציה ושל התאמת‬ ‫הקוד לפעולה יעילה יותר‪ .‬לכן‪ ,‬עלולה להתקבל התנהגות השונה מזו שציפינו‪ .‬התנהגות זו‪,‬‬ ‫במידה ותתקבל‪ ,‬תתרחש בסבירות גבוהה במקרי קצה של גדלי הנתונים השונים‪.‬‬ ‫‪ .5.3‬בדיקת זמני ריצה של קוד ה‪ MEX-‬והשוואה למקור‬ ‫אנשים רבים ברחבי העולם טוענים כי קוד ‪ C‬רץ בצורה מהירה יותר מאשר ‪.MATLAB‬‬ ‫עקב כך‪ ,‬הציפייה היא שקוד ‪ MEX‬ירוץ מהר יותר מאשר קוד המקור‪ ,‬ולכן מושקע מעמץ‬ ‫בהאצת פעולת ‪ MATLAB‬ע"י המרת חלקים מהקוד ל‪.MEX-‬‬ ‫ככלל – הנחה זו אינה מתקיימת תמיד – ממספר סיבות‪:‬‬ ‫‪ MATLAB‬הינה שפה אשר עובדת כ‪ - Interpreter-‬כלומר לוקחת את הקוד שנכתב‪,‬‬ ‫ומריצה אותו שלב אחר שלב ‪ -‬תוך קריאה לפונקציות המתאימות‪ .‬בשנים האחרונות‪,‬‬ ‫השקיעה חברת ‪ MathWorks‬משאבים רבים במטרה להאיץ את ‪ .MATLAB‬זאת – ע"י‬ ‫מימוש מחדש של חלק גדול מאד מהפונקציות הבסיסיות והמתקדמות‪ ,‬שימוש בספריות‬ ‫‪ – (Basic Linear Algebra Subroutines) BLAS‬מימוש מהיר יותר של פעולות מתמטיות‪,‬‬ ‫וכן שימוש נרחב יותר ויותר בפעולות ‪ – MultiThreaded‬כלומר מימוש מקבילי של‬ ‫הפונקציות‪.‬‬ ‫בעקבות עבודה נרחבת זו‪ ,‬ניתן כיום לראות שיפורים משמעותיים בעבודה בגרסה חדשה‬ ‫של ‪ MATLAB‬לעומת גרסאות ותיקות יותר‪ .‬באחד המקרים בתעשיה‪ ,‬נתגלה שיפור של‬ ‫כ‪ 65%-‬בזמן הרצת הקוד‪ ,‬מתוקף המעבר מגרסה ‪ R2006b‬לגרסה ‪.R2009b‬‬ ‫המסקנה היא שגם אם נשלב פונקציות ‪ C‬לתוך ‪ ,MATLAB‬ונריץ את כולן יחדיו – כנראה‬ ‫שעדיין ‪ MATLAB‬תוכל לרוץ מהר יותר‪.‬‬ ‫חשוב לציין כאן כי כל השוואה בין זמני הריצה של קוד ה‪ MATLAB-‬לקוד הממומש כ‪-‬‬ ‫‪ MEX‬היא גם חסרת תועלת – במידה וייוצר קוד ‪ ,C‬הרי הוא יופעל על גבי מערכת הפעלה‬ ‫אחרת‪ ,‬ישולב עם קוד נוסף‪ ,‬או יועבר למעבד השונה מהמעבד עליו מותקנת ‪ .MATLAB‬על‬ ‫כן‪ ,‬כל עוד לא נבחן את הקוד על מקומו הסופי – לא נדע בדיוק את מהירות הריצה שלו‪.‬‬ ‫ואף על פי כן – אם נבדוק את השינויים בזמני הרצת הקוד – למשל‪ ,‬אם נשפר את קוד ה‪-‬‬ ‫‪ EML‬וקוד ה‪ MEX-‬יואץ פי ‪ – 2‬אזי כנראה שגם על מעבד המטרה הקוד יעבוד מהר יותר‪.‬‬ ‫עמוד ‪ 26‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫‪ .6‬יצירת קוד‬ ‫מבחינה היסטורית‪ ,‬טכנולוגיית יצירת הקוד של ‪ MathWorks‬פותחה על מנת להאיץ סימולציות‬ ‫של מאות ואלפי בלוקים בתוך ‪ .Simulink‬לכן‪ ,‬בכדי לייצר קוד מתוך ‪ ,MATLAB‬נדרש רישיון‬ ‫זמין ל‪ Simulink-‬ול‪.RTW-‬‬ ‫בפרק זה נדגים כיצד ניתן לייצר קוד מתוך ‪ MATLAB‬עבור ‪.EML‬‬ ‫יש לציין כי ניתן לשלב קוד ‪ EML‬בתוך בלוקים של ‪Embedded MATLAB Function Blocks‬‬ ‫כחלק מ‪ .Simulink-‬טכנולוגיית יצירת הקוד מתוך ‪ Simulink‬קיימת זמן רב יותר‪ ,‬ולכן קיימות‬ ‫אפשרויות רבות יותר דרך הממשק הגרפי של ‪ .Simulink‬בסביבת ‪ Simulink‬ניתן‪ ,‬למשל‪ ,‬להגדיר‬ ‫את חלוקת מרחבי הזיכרון למעבד המטרה‪.‬‬ ‫עם זאת‪ ,‬גרסה ‪ R2010b‬של ‪ MATLAB‬מהווה קפיצת מדרגה בטכנולוגיה זו‪ ,‬וכמעט כל‬ ‫האפשרויות זמינות גם ליצירת קוד מתוך ‪ MATLAB‬בגרסה זו‪.‬‬ ‫הפקודה שמייצרת קוד מתוך ‪ EML‬היא ‪ ,emlc‬ושימוש לדוגמא‪:‬‬ ‫‪emlc -report -eg { myExamplePARAMS } myEMLFunction –s rtwcfg‬‬ ‫דוגמא זו מייצרת קוד ‪ C‬מתוך הפונקציה ‪ ,myEMLFunction‬מייצרת דו"ח ‪ HTML‬של הקוד‪.‬‬ ‫במקרה זה ניתן לראות גם את הגדרות יצירת הקוד‪ ,‬ע"י השימוש בדגלון ‪ –s‬כשלאחריו מופיע‬ ‫אובייקט הגדרות הקוד‪.‬‬ ‫במידה וקיימת בעיה כלשהי – פונקציה שאיננה נתמכת למשל – תוצאת הריצה תהיה דו"ח שמציג‬ ‫מהי מהות השגיאה והצעה לפתרונה‪.‬‬ ‫ בטרם הגעה לשלב זה‪ ,‬יש לוודא כי קוד ה‪ MATLAB-‬מותאם ל‪ ,EML-‬וכן בוצעו כל‬ ‫ההגדרות של הפרקים הקודמים‪.‬‬ ‫ הגדרת טיפוסי המשתנים‪ ,‬גודלם ושאר הפרמטרים ‪ -‬מבוצע באותו האופן כמו עבור הפקודה‬ ‫‪ emlmex‬כפי שהוצג בפרק הקודם‪.‬‬ ‫כמו עבור יצירת ‪ MEX‬יש לשים לב כי על מנת לייצר קוד‪ ,‬יש להגדיר קומפיילר נתמך באמצעות‬ ‫הפקודה‪:‬‬ ‫‪>> mex –setup‬‬ ‫‪ .6.1‬תוצרים שונים מהפקודה ‪emlc‬‬ ‫כשאנחנו בוחרים לייצר קוד בצורה אוטומטית‪ ,‬אנחנו נדרשים לבחור גם את אופן יצירת‬ ‫הקוד‪ ,‬כלומר באיזה פורמט היינו מעוניינים לקבל אותו‪ ,‬בהתאם לצורכינו‪ emlc .‬מאפשרת‬ ‫לנו לייצר קוד במספר סוגים‪:‬‬ ‫א‪ .‬ייצור קוד ‪ – MEX‬תוצר הזהה לשימוש בפקודה ‪ ,emlmex‬רק שכעת הקוד יעיל יותר‪,‬‬ ‫וניתן לראות גם את קוד המקור שלו‪ .‬זוהי ברירת המחדל‪.‬‬ ‫עמוד ‪ 27‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫ב‪ .‬יצירת ספריה – ‪ – lib‬הקוד הנוצר נעטף בספריה מתאימה‪.‬‬ ‫ג‪ .‬יצירת קובץ עצמאי – ‪ – EXE‬הקוד נוצר‪ ,‬מקומפל ומקושר בכדי לייצר קובץ עצמאי‪.‬‬ ‫בכדי לבחור את התוצר המתאים‪ ,‬יש להשתמש בדגלון ‪ –T‬באופן הבא‪:‬‬ ‫‪%Generate mex-function‬‬ ‫)‪% Generate library‬‬ ‫)‪% Generate Standalone exe‬‬ ‫‪>> emlc –T mex myEMLFunction‬‬ ‫‪>> emlc –T rtw:lib myEMLFunction‬‬ ‫‪>> emlc –T rtw:exe myEMLFunction‬‬ ‫‪ .6.2‬התאמה אישית של הקוד הנוצר )דגלון ‪(–s‬‬ ‫הקוד נוצר בצורה אוטומטית‪ ,‬ועל כן יש להגדיר כיצד היינו רוצים שהקוד ייראה בסוף‬ ‫התהליך‪ .‬בחירת שפת הקוד‪ ,‬שמות המשתנים‪ ,‬הוספת הערות‪ ,‬שליטה על אופטימיזציה‪,‬‬ ‫אופן אתחול והעתקת וקטורים וכדומה – כולם פרמטרים שניתן לשלוט עליהם‪.‬‬ ‫אופן ההתאמה ב‪ MATLAB-‬נעשה ע"י שימוש ב‪ 3-‬אובייקטים מתאימים‪ ,‬אשר מאפשרים‬ ‫לשלוט על‪:‬‬ ‫א‪ .‬אופן יצירת קוד ה‪ .MEX-‬בעזרת האובייקט ‪. emlcoder.MEXConfig‬‬ ‫ב‪ .‬הגדרות ה‪ .RTW-‬בעזרת האובייקט ‪. emlcoder.RTWConfig‬‬ ‫ג‪ .‬הגדרות חומרה עבור מעבד המטרה‪ .‬זאת נבצע ע"י הגדרת האובייקט‬ ‫‪. emlcoder.HardwareImplementation‬‬ ‫אובייקטים אלו נוצרים בתוך ה‪ Workspace-‬של ‪ ,MATLAB‬וניתן כמובן לשמור אותם‬ ‫לקובץ ‪ ,.mat‬ולדאוג להעברתם מ‪ session-‬ל‪ session-‬וממשתמש למשתמש‪ ,‬מבלי לדאוג‬ ‫לייצר אותם בכל פעם מחדש‪.‬‬ ‫‪ 6.2.1‬שימוש ב‪emlcoder.MEXConfig-‬‬ ‫הגדרת האובייקט‪>> mxcfg = emlcoder.MEXConfig :‬‬ ‫עריכת האובייקט‪>> open mxcfg :‬‬ ‫מתקבל המסך הבא‪ ,‬בו אפשר להגדיר מספר רב של נתונים ואפשרויות‪.‬‬ ‫תחת ‪ ,General‬נקבע האם ברצוננו לאפשר שימוש בוקטורים בעלי גודל משתנה‪ ,‬לאפשר‬ ‫שימוש ב‪ ,BLAS-‬ולבחור האם למקם כל פונקציית ‪ MATLAB‬שנוצרת לקובץ ‪ C‬נפרד‪,‬‬ ‫או האם לשלב את כל הקבצים לקובץ בודד‪ .‬כאן גם נבחר האם ברצוננו לייצר קוד ‪ C‬או‬ ‫‪.C++‬‬ ‫תחת ‪ Optimization‬ו‪ Advanced-‬מופיעים אובייקטי האופטימיזציה – למשל קביעת‬ ‫ספים ל‪ inline-‬של פונקציות‪ ,‬שימוש ב‪ memcpy-‬וב‪ ,memset-‬ועוד‪.‬‬ ‫אם ברצוננו להוסיף הערות ותיעוד לקוד המיוצר‪ ,‬נוכל לשלוט על כך ב‪ report-‬וב‪-‬‬ ‫‪.comments‬‬ ‫עמוד ‪ 28‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫מסך הגדרות ה‪emlcoder.MEXConfig-‬‬ ‫‪ 6.2.2‬שימוש ב‪emlcoder.RTWConfig-‬‬ ‫הגדרת האובייקט‪>> rtwcfg = emlcoder.RTWConfig :‬‬ ‫עריכת האובייקט‪>> open rtwcfg :‬‬ ‫מתקבל המסך הבא‪ ,‬בו אפשר להגדיר מספר רב של נתונים ואפשרויות‪.‬‬ ‫תחת ‪ ,General‬נקבע האם ברצוננו לאפשר שימוש בוקטורים בעלי גודל משתנה‪ ,‬לאפשר‬ ‫שימוש ב‪ ,BLAS-‬ולבחור האם למקם כל פונקציית ‪ MATLAB‬שנוצרת לקובץ ‪ C‬נפרד‪,‬‬ ‫או האם לשלב את כל הקבצים לקובץ בודד‪ .‬כאן גם נבחר האם ברצוננו לייצר קוד ‪ C‬או‬ ‫‪.C++‬‬ ‫תחת ‪ Interface‬מצויות מספר הגדרות מאד משמעותיות‪ ,‬ביניהן בחירת ה‪Target -‬‬ ‫)‪ ,Function Library (TFL‬תמיכה במספרים ‪ ,Floating‬הגדרת פונקציית ‪Terminate‬‬ ‫ועוד‪.‬‬ ‫ במידה וברצוננו לשלוט ולדאוג לאופטימיזציה גבוהה יותר של הקוד‪ ,‬נוכל לעשות‬ ‫זאת ע"י שימוש ב‪ .RTW-EC-‬בכדי לייצר את האובייקט המתאים‪ ,‬יש להגדירו באופן‬ ‫הבא‪:‬‬ ‫עמוד ‪ 29‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫)'‪>> rtwcfg = emlcoder.RTWConfig('ert‬‬ ‫מסך הגדרות ה‪emlcoder.RTWConfig('ert')-‬‬ ‫‪ 6.2.3‬שימוש ב‪emlcoder.HardwareImplementation-‬‬ ‫הגדרת האובייקט‪>> hwcfg = emlcoder.HardwareImplementation :‬‬ ‫עריכת האובייקט‪>> open hwcfg :‬‬ ‫באמצעות אובייקט זה ניתן לבחור את ארכיטקטורת המעבד והיצרן שעבורו ברצוננו‬ ‫לייצר קוד‪.‬‬ ‫בחירה ביצרן מסויים מגדירה לנו את ארכיטקטורת יצירת הקוד‪ ,‬שימוש ב‪ Little-‬או‬ ‫‪ BigEndian‬וכדומה‪.‬‬ ‫ במידה ויש גישה ל‪ ,Target Support Package-‬במסך זה יהיה מספר גדול יותר של‬ ‫אפשרויות ומעבדים שונים‪.‬‬ ‫עמוד ‪ 30‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫מסך הגדרות ה‪emlcoder.HardwareImplementation-‬‬ ‫ במידה וברצוננו להשתמש במספר אובייקטים‪ ,‬נוכל לשרשר אותם‪:‬‬ ‫‪>> emlc –T rtw:lib myEMLFunction –s rtwcfg –s hwcfg‬‬ ‫עמוד ‪ 31‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫‪ .6.3‬שימוש בדו"ח יצירת הקוד‬ ‫כחלק מהליך יצירת הקוד‪ ,‬מיוצר דו"ח מפורט המציג מספר נתונים מרכזיים‪:‬‬ ‫‪ .1‬נתונים כלליים על מועד יצירת הקוד‪ ,‬סיכום התהליך‪.‬‬ ‫‪ .2‬מסך סיכום נתונים על הפרמטרים שהוגדרו בקוד ובממשק אליו – האם הם ממשיים‬ ‫או מרוכבים‪ ,‬גודל‪ ,‬טיפוס וכדומה‪.‬‬ ‫‪ .3‬מסך על מעבד המטרה שעבורו נוצר הקוד‪.‬‬ ‫‪ .4‬מסך קוד המקור שממנו נוצר קוד ה‪.C-‬‬ ‫‪ .5‬אופן הקריאה לכל הפונקציות שמהן נוצר הקוד‪.‬‬ ‫‪ .6‬הקוד המיוצר בחלוקה לפונקציות‪ ,‬עם ניווט מהיר להגדרות הפרמטרים השונים‪.‬‬ ‫דו"ח זה מפשט ומקל על אופן בחינת הקוד והגדרתו‪ ,‬ניתן לייצוא למסמך ‪ word‬ו‪pdf-‬‬ ‫וכמובן לבחינה בסקרי תכנון שונים‪.‬‬ ‫‪ .6.4‬המלצות לייצור הקוד‬ ‫‪ 6.4.1‬כפי שהוצג קודם‪ ,‬ישנן אפשרויות רבות יותר לשליטה על הקוד באמצעות‬ ‫‪ .Simulink‬מאחר ומבחינה רישיונית בכל מקרה נעשה שימוש ב‪ ,Simulink-‬הרי שמומלץ‬ ‫להשתמש בה כסביבת יצירת קוד‪ .‬משתמשים רבים ב‪ RTW-‬משתמשים ב‪Simulink-‬‬ ‫כסביבת בדיקות וכסביבת יצירת קוד ולא כסביבת הפיתוח )למרות היתרונות הרבים‬ ‫שלה(‪.‬‬ ‫‪ 6.4.2‬תהליך יצירת הקוד יכול להיות מאד מורכב וארוך‪ .‬על כן‪ ,‬מומלץ להיעזר במשתמש‬ ‫שכבר עבר הליך זה בעבר‪ ,‬או ביועץ‪/‬מהנדס אפליקציה של נציג ‪ MathWorks‬בארץ‪.‬‬ ‫עמוד ‪ 32‬מתוך ‪33‬‬ ‫קווים מנחים ליצירת קוד ‪ C‬מתוך ‪MATLAB‬‬ ‫‪ .7‬סיכום‬ ‫השימוש ב‪ Embedded MATLAB-‬ותהליך יצירת הקוד מסיר את הצורך לקודד‪ ,‬לתחזק ולבדוק‬ ‫קוד שנכתב בצורה ידנית‪ .‬סבבי הפיתוח מתקצרים כתוצאה מכך‪ ,‬ומאפשרים להתמקד בשיפור‬ ‫וייעול התכנון במקום לתחזק עותקים כפולים של קוד שנכתבו בשפות שונות‪.‬‬ ‫במסמך זה הוצג תהליך העבודה הנדרש לצורך התאמת קוד המקור ל‪ ,EML-‬כיצד ניתן לבדוק‬ ‫את הקוד מבחינה פונקציונלית ולוודא כי הוא מבצע את הנדרש ממנו‪ ,‬כיצד ניתן לייצר קוד‬ ‫‪ C/C++‬בצורה אוטומטית‪ ,‬וכיצד ניתן להתאימו למעבד המטרה‪.‬‬ ‫חשוב לציין כי טכנולוגיה זו התפתחה בשנים האחרונות‪ ,‬והיא ממשיכה להתפתח ולהיות יעילה‬ ‫יותר עם התקדמות הגרסאות‪ .‬יכולות רבות נוספו בגרסאות האחרונות של התוכנה‪ ,‬אשר לא היו‬ ‫זמינות בעבר‪ ,‬ומומלץ לקורא להתעדכן מפעם לפעם על החידושים בגרסאות האחרונות בתחום‬ ‫זה‪.‬‬ ‫תהליך יצירת הקוד יכול להיות מאד מורכב וארוך‪ .‬על כן‪ ,‬מומלץ להיעזר במשתמש שכבר עבר‬ ‫הליך זה בעבר‪ ,‬או ביועץ‪/‬מהנדס אפליקציה של חברת ‪ MathWorks‬בארץ‪.‬‬ ‫יש לציין כי מפעם לפעם נערכים סמינרים חופשיים אשר עוסקים בטכנולוגיית יצירת הקוד מתוך‬ ‫‪ MATLAB‬ואופן שילובו ובדיקתו בתהליכי הפיתוח‪ .‬במידה ותחום זה חשוב ויכול לתרום‬ ‫לחברתך – מומלץ להגיע‪.‬‬ ‫עמוד ‪ 33‬מתוך ‪33‬‬