MATLAB生成DSP运行代码CASPER工具流程简介

欢迎使用CASPER Toolflow存储库mlib_devel！mlib_devel存储库包含一组由FPGA开发和维护的FPGA DSP库和编程工具，被称为The Toolflow。CASPER工具流允许您使用MATLAB的图形编程工具Simulink生成信号处理设计，并将这些设计转换为FPGA比特流，加载到各种受支持的硬件平台上执行实时数字信号处理系统。CASPER还提供了一个Python软件库，用于与正在运行的设计进行交互。有关安装和使用CASPER Toolflow的详细信息，请参见项目文档。

关于在MATLAB上调试数字信号处理（DSP）算法的详细说明，适用于复杂编程及初学者。介绍了如何利用MATLAB进行DSP算法的调试，以及生成优化的目标代码。

MCG是一种用于就地代码生成的工具，提供最大可追溯性的Matlab代码生成器。它处理源文件以识别特殊标记的代码部分，并将生成的文本插入回原始源文件。MCG的示例包括在Matlab代码中插入可执行的代码行。此外，MCG还支持生成C和LaTeX源代码示例。

该程序用于生成包含图像像素值的向量，并将其保存为 .lib 文件。此文件可添加到使用 DSK 6711/6211 的 image_lib 项目中。该程序发布于 2004 年 1 月。

Matlab2Fortran是一个将一个或多个MATLAB文件自动转换为Fortran格式的工具。该脚本逐行执行快速而简单的转换，支持条件循环和子例程。如果MATLAB命令用“;”分隔，脚本允许每行使用多个命令。Matlab2Fortran不打算生成可编译的代码，但会执行必要的转换，保留原始代码的结构、变量名称和注释。

MathWorks官网提供的英文版DSP入门教程，涵盖了MATLAB在信号处理中的应用和基础知识。

在使用MATLAB进行联合分类和细分时，请确保已安装以下工具箱：块（0.1.1或更高版本）、vlfeat（0.9.18或更高版本）、maxflow-v3.01或更高版本（Miki Rubinstein包装器可在MATLAB FileExchange上获得）、graphAnalysisToolbox-1.0或更高版本以及GCMex包装器用于maxflow。请记得将这些工具箱添加到MATLAB的搜索路径中。 用法：一切都在JCaS()对象中参数化。您可以创建一个对象，并浏览其结构和可用选项。 图像/地面真值格式： 将图像放在一个目录中。 将地面真相标签放在另一个目录中，标签为.mat格式，是从1到类数的整数的MATLAB数组，如果存在则为0表示无效类。 添加数据库：在@jcas/makedb.m文件中添加数据库。 参数：可以在Initialization.m文件中修改所有参数。要运行代码而不进行进一步修改，只需运行脚本。 参数透明修改：可以透明地更改参数，代码将负责重用以前计算的内容，以节省计算时间和存储空间。 强制重（未完）。

Matlab代码运行暂停DBSStudy自述文件项目数据收集和分析程序：术中灵活决策的研究包括两个任务：视觉/记忆导览React时间随机点运动方向识别（速度/精度和偏差控制）获取/更新代码从GoldLab gitHub存储库获取Lab-Matlab-Control（）目前，该代码位于开发分支（eyeDev）中。在我们的计算机上，打开“终​​端”应用程序，然后键入：-> cd /用户/实验室/ ActiveFiles / Matlab /实验室-Matlab-Control -> git pull起源eyeDev安装依赖项一种。寻求： b。客户/服务器通信（用于远程图形）： C。用于Matlab的ZeroMQ（异步通信协议，用于与瞳Kong实验室的眼睛跟踪设备进行通信）：在服务器上（在我们的设置中为Mac Mini）启动Matlab服务器一种。键入：-> runServer b。要在屏幕黑屏时强制退出（必须重新启动Matlab）：- C。要在命令窗口可用时强制退出脚本：-c在客户端上（我们设置中的笔记本电脑）启动学生实验室。一种。

在本项目中，我实现了一个基于MATLAB的谐波代码生成工具，并结合Ambisonic Decoder Toolbox (ADT)的Python实现进行评估。这是一项正在进行中的工作，使用时请注意风险。主要目标之一是为所有模块添加单元测试，以确保代码的正确性。在某些情况下，例如real_spherical_harmonics.py，单元测试的代码量甚至超过了实际实现。 该项目包括两个主要部分： 解码器生成：生成Ambisonic解码器。 MATLAB ADT生成的解码器评估图：通过将MATLAB ADT运行的结果保存为json格式的“SCMD”文件，并使用Python脚本（例如run_brh_spring2017.m）绘制性能图，展示解码器的表现。可以使用rErV.py生成3D扬声器布局图，使用plotly_image.py生成2D性能图。 代码已经在Python 3.8版本中测试运行，虽然应该也支持3.6及更高版本，因其使用了f字符串。核心代码还依赖于：NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib等Python库。 注意事项：- 需要安装相关库。- 提供的示例脚本帮助你快速理解如何执行各项操作。