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量産コードを生成する準備が整ったら、コンフィギュレーション オプションと高度な最適化を使用してパフォーマンスを向上させます。MATLAB® Coder™ 製品ドキュメンテーションに記載されているオプションと最適化を使用できます。Embedded Coder® では、実行時間プロファイリングとメモリ使用量のプロファイリングを使用してパフォーマンスを解析できます。
実行時間プロファイリングを使用して、次を行うことができます。
生成されたコードがハードウェアのリアルタイム要件を満たしているかどうかを決定する。
パフォーマンスの改善が必要なコード セクションを決定する。
静的コード メトリクス レポートには、ファイル内のメトリクス、グローバル変数、関数が含まれます。静的コード メトリクス レポートにより、パフォーマンスに影響を与えているグローバル変数と関数呼び出しパスを特定することができます。
Execution Time Profiling for SIL and PIL
Why measure execution times for code generated from entry-point functions.
Generate Execution Time Profile
Enable execution-time profiling for a software-in-the-loop (SIL) or processor-in-the-loop (PIL) execution.
Open the code execution profiling report generated by a SIL or PIL execution.
Use line commands to analyze execution-time measurements from a SIL or PIL execution.
Generating a Static Code Metrics Report for Code Generated from MATLAB Code
Create and explore an example static code metrics report.
The code generator performs static analysis of the generated C or C++ code and provides these metrics in the static code metrics report in the code generation report.
Simplify Multiply Operations for Array Indexing in Loops
Replace multiply operations with add operations in array indexing in loops in C/C++ code generated from MATLAB code.