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本文已同步录制视频讲解：Simulink代码生成之模型配置_视频教程 - 知乎。

PS：前段时间，传出美国禁用一些高校使用正版Matlab软件，有些人说是否有可替代的软件？Python替代Matlab软件m语言编写的部分功能似乎问题不大，不过Simulink呢？似乎还没有可替代的吧？

Simulink是Matlab中非常独特而重要的一个建模工具，能够通过图形化模块快速建模并仿真，同时可自动生成C代码，下载到硬件中，使得复杂系统的算法仿真与开发变的非常高效（比如汽车行业、航空航天都已广泛使用Simulink建模仿真与开发）。要生成嵌入式C代码需要提前将模型进行一些参数配置。下面列举模型配置的一些步骤。

必须配置项

1. 打开模型参数配置面板（Configuration parameters）

在菜单栏打开上图图标或者快捷键Ctrl+E，打开模型配置参数面板。

2. 解算器设置（Solver）

Ø 解算器类型（Type）:

路径：Solver-->>Solver options-->>Type

默认是变步长（Variable-step），需要设置为固定步长（Fixed-step）。因为嵌入式代码是要下载到硬件中实时执行，硬件的时钟源都是晶振提供的稳定时钟源，所以解算器必须采用固定步长。

Ø 解算器算法选择（Solver）:

路径：Solver-->> Solver options -->> Solver

这里选择discrete算法

Ø 步长（Fixed-step size）：

路径：Solver-->>Additional options-->> Fixed-step size

根据需要一般要选择一个固定数值，其单位为秒。步长是相邻两个采样点之间的时间间隔，相当于模型中算法的最小单位调用周期。这里选择0.1，即100ms采样一次。

3. Code Generation

Ø 系统目标文件(Target selection)

路径：Code Generation-->>Target selection-->> System Target file

这里一般选择与嵌入式相关的系统目标文件，如ert.tlc;如果选择autosar.tlc,那么会生成符合autosar接口标准的车规级代码。

Ø 编译过程（Build process）

路径：Code Generation-->> Build process

因为我们只为了看生成的C代码，这里勾选generate code only

4. 硬件设备选择（Device vendor）

路径：Hardware Implementation -->>Device vendor/ Device type

这里选择的是你要将代码下载到的硬件MCU/DSP的型号。

优化项

1. 信号与参数（Signal and Parameters）

路径：Optimization -->> Signal and Parameters-->>Code generation

勾选Inline invariant signals.提高生成的C代码可读性，将模型常量直接代入，如果不勾选则是变量代替。根据实际情况确定是否要勾选。

2. 代码打包文件

路径：Code Generation -->> Code Placement-->>Code Packaging

控件选择Compact,这样打包生成的C代码文件数量少而紧凑一些。

3. State-flow优化配置

本案例没有使用State-flow展示，但是状态机的应用是很广泛的。

路径：Optimization -->> Stateflow-->>Code generation

勾选两项，是将代码的整数换算成位运算，提高计算效率。比如BMS很多状态机都是位运算。

模型案例

生成C代码

菜单栏找到代码生成图标点击（或快捷键Ctrl+B）

生成的C代码主函数分为三部分结构，初始化函数、rt_onestep被定时中断调用（即本模型的算法函数）、终止函数。

上图为模型算法函数，中断定时调用。

总结

以上列举了Simulink自动生成嵌入式代码几个基础的必要配置以及一些优化代码的方法。当然生成的C代码与手写的相比，可读性还是比较差的，其实还有一些方法设置可以改善生成代码的可读性，留待下次再分享。以上仅供参考。

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