关于利用Simulink模型自动生成C代码的相关研究和分析
simulink 模型的自动代码生成？
简单来说，在我们的 “大” 项目中，需要实现很多算法，其中比如 myfilter。
现在不手写c了，而是搭建simulink框图。对那些算法比c语法熟悉的人来说，这是个福音。
算法实现方便，测试方便
simulink 模型的测试验证非常重要，然而这里不讨论。
总之，算法没问题之后，通过自定代码生成工具coder“翻译”成c代码，跟手写的一样.c.h，还可以控制函数原型、数据定义、文件结构、甚至注释......
把自动生成的源文件集成到原来的项目文件中。
由各种编译器，把它们编译成不同的可执行文件，最后运行在不同的环境。
比如这里就是通过 vs 编译成 exe，很简单吧。
所以
对于代码生成的任务来说
重点在如何生成自己想要的c代码
但经常会有人问，coder支持哪些板子？
看下面这张嵌入式软件的伪代码的简单示意图。
simulink 算法模型通过 coder 生成的是蓝色部分，标准c；跟硬件打交道的底层驱动黑色部分，是手写代码。
既然叫coder，所以本质上，它的本职工作就是simulink模型到c代码这个步骤，就结束了。至于c要通过什么编译器跑到什么硬件上，跟coder没多大关系。
那么
为什么会有人问这个问题呢？
build process
coder除了把模型翻译成代码的本职工作以外，还额外张罗了一些build的任务，把c代码变成可执行文件。
为什么说张罗，而不说完成呢，因为coder本身并没有编译的功能，它会后台调用你安装了的编译器来实现 ，看下图。
比如默认下，coder会调用vc，使用它内置的相应的main文件模板，然后编译。这就是为什么每次生成代码，在当前目录下就会 “莫名其妙” 的生成一个exe程序。如果你不喜欢，那也可以 “generate code only”。
如果是上面没列的编译器，自己也可以把它集成进来，比如构造个template makefile，描述怎么编译链接变成可执行文件。
好像还是没解释所谓硬件支持的问题？
i/o drive blocks
刚才说的是后台可以调用编译器，构造main文件，生成了可执行文件，下载到硬件。
在很久很久以前，代码生成工具为一些板卡提供了i/o驱动模块库，tic2000/5000/6000，等等。
然后可以做什么？
看下面这张图，两端的in/out就换成图中的硬件驱动模块。举例的板卡的驱动库我没装，暂时拿arduino的库示意一下，提供了很多下图中红框类似的模块。
那么，中间用simulink/stateflow搭好算法，两头的输入输出端口连接上这些硬件驱动模块，后台又做好了编译工具链的支持，就可以实现传说中的支持某款硬件：一键下载到硬件上运行了。
如果使用这种方式来开发产品，这样看上去感觉真的很美好~
但是，目测，要做的额外的工作也非常多，所有的要用到的驱动都需要包裹成simulink block的形式，要自动生成所需要的main文件，等等，这也是不小的工作量。
做产品开发，使用哪种 “集成” 方式，仁者见仁。
现在就coder工具来说，这部分 “对硬件的支持” 从coder里剥离了，变成了免费的hardware support package下载。用来做做算法的原型测试也不错。
另一个经常会问的问题：
代码生成工具的效率怎么样？
虽然coder习惯叫代码生成工具，但它实际上是个代码翻译工具，把simulink模型“翻译”成c代码。
其实就跟金山词霸，谷歌翻译一样，基于你写的中文翻译成英文。
“今日天朗气清，看似极好的日子，私心想若能约上三五好友，结伴出游，陶冶性情，便是再好不过了。”
再厉害的谷歌翻译，也翻译不出这句人话：“今天不想上班。”
所以对于coder来说，也是一样，它的目标是c代码如实的反映出你搭建的simulink模型结构所表达的信息。在考虑生成的c代码效率如何时，也不能忽略simulink模型搭建的效率如何？
simulink coder生成的c代码主要用于加速桌面仿真、快速原型、以及hil测试(被控对象模型也要生成c代码)。embedded coder提供了更多的自定义的途径，生成高效率的嵌入式c代码。
但其实，对于我们用户来说，这些coder都是 “看不见” 的，没有所谓打开embedded coder工具箱的说法。
我们只需要关心选择哪一个系统目标文件(system tareget file)。罢了，下图。“无责任瞎猜一句”，为什么这些后缀名是.tlc呢？因为coder里面干翻译这个活的叫targetlanguagecompiler。
红框外的.tlc只是针对各自不同的目标稍作了些修改，完成一些额外的事。比如ert_shrlib.tlc，多做了一个工作，把生成的.c.h变成.dll。
这一个小节说人话就是：选择ert.tlc。
如果对于一些小算法你有什么高效率的实现，也可以添加进来。比如说查表，比说说针对某个特殊器件的四则运算，到时候coder就会替换你的实现方式。
当然，一些通用的提高代码效率的方法，还是可以试试。让 coder 基于它的 “经验”，给你一些通用的建议：
所以，对于代码生成的任务来说，除了选择ert.tlc，点个按钮之外，再考虑下数据管理、代码结构、文件结构......
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把自动生成的源文件集成到原来的项目文件中。
由各种编译器，把它们编译成不同的可执行文件，最后运行在不同的环境。
比如这里就是通过 vs 编译成 exe，很简单吧。
所以
对于代码生成的任务来说
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既然叫coder，所以本质上，它的本职工作就是simulink模型到c代码这个步骤，就结束了。至于c要通过什么编译器跑到什么硬件上，跟coder没多大关系。
那么
为什么会有人问这个问题呢？
build process
coder除了把模型翻译成代码的本职工作以外，还额外张罗了一些build的任务，把c代码变成可执行文件。
为什么说张罗，而不说完成呢，因为coder本身并没有编译的功能，它会后台调用你安装了的编译器来实现 ，看下图。
比如默认下，coder会调用vc，使用它内置的相应的main文件模板，然后编译。这就是为什么每次生成代码，在当前目录下就会 “莫名其妙” 的生成一个exe程序。如果你不喜欢，那也可以 “generate code only”。
如果是上面没列的编译器，自己也可以把它集成进来，比如构造个template makefile，描述怎么编译链接变成可执行文件。
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那么，中间用simulink/stateflow搭好算法，两头的输入输出端口连接上这些硬件驱动模块，后台又做好了编译工具链的支持，就可以实现传说中的支持某款硬件：一键下载到硬件上运行了。
如果使用这种方式来开发产品，这样看上去感觉真的很美好~
但是，目测，要做的额外的工作也非常多，所有的要用到的驱动都需要包裹成simulink block的形式，要自动生成所需要的main文件，等等，这也是不小的工作量。
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