为将来阅读本文的人提供一些背景知识(以防它未锁定)。我倾向于使用高级语言进行编程以首先理解问题。在涵盖所有可能的极端情况后，我继续将代码翻译成 C++(或 C)。
我编写的大部分代码都包含数学，因此 MATLAB 是我使用的语言(我的替代语言是 Python)。无论如何，然后我将代码从 MATLAB 手动翻译成 C++。
有谁知道使用 MATLAB Coder 是否有任何优势/劣势？它是一种新产品，而且非常昂贵，但除了节省翻译时间之外，还有其他好处吗？
最佳答案
免责声明
根据我对一个特定项目的经验，这是一篇非常自以为是的帖子。我没有使用过最新版本的编码器，但我对将 matlab 代码转换为以前 Real Time Workshop 产品中包含的 C++ 的等效产品(嵌入式编码器)有经验。这些意见仍应适用。您的里程可能会有所不同。
早期福利...
在我的情况下，嵌入式编码器用于制作适合大型音频应用程序一部分的处理 block 。处理 block 的任务是实时处理恒定的样本缓冲区流。我在 matlab 中制作了原始算法，转换工具使将早期原型(prototype)转换为可以编译为 native 代码并在实时应用程序中使用的东西变得相当简单。假设转换后的代码在数值上与原始代码相同，并且在转换过程中没有人为错误的可能性(假设 Mahworks 工程师具有超人的能力)，这也很好。
在这个非常早期的原型(prototype)设计阶段之后， yield 就结束了......
问题 1:浪费时间的接口(interface)
随着算法变得越来越复杂，我开始越来越担心如何将matlab接口(interface)编码到函数中，以便在转换后很容易与C++框架进行接口(interface)(我想监控内部状态)即时的)。这最终开始使用与实际算法开发本身一样多的时间，从而违背了使用这种工具的目的。我本可以将算法分解成更小的 block ，然后使用 C++ 将它们粘合在一起，但是我会失去对完整算法进行直接仅 Matlab 比较的能力。
问题 2:并非所有功能都受支持或完全支持
编码器支持 subset of the Matlab language .在某些情况下，支持的功能在某些方面受到限制。例如，在我正在开发的应用程序中，我希望能够实时修改过滤器的特性。我不能使用标准的 Matlab 过滤器原型(prototype)设计函数，因为代码生成工具不允许使用可变参数调用过滤器原型(prototype)设计函数。尽管我们拥有信号处理工具箱许可证，但我最终还是花时间阅读了 DSP 书籍来开发自己的实现。
问题 3:自动生成的代码效率低下
我对接口(interface)问题感到沮丧，并用 C++ 手工编写了算法。对于我的应用程序，手写代码比转换后的代码有 75% 的性能提升。根据您的应用程序、可能使用的转换工具的版本以及您对分析器的喜爱程度，性能差异会非常不同。转换工具本身是一个复杂的产品，需要学习许多设置。试图弄清楚如何调整设置和 matlab 代码以提高性能会花费更多的时间来手动编码。
我没有使用转换工具，因为...
我现在更喜欢测试辅助的方法。我在 Matlab 中编写了一个原型(prototype)并进行了调整，直到我确定它的行为也符合我的要求。然后我在 C++ 中思考并以对该语言更自然的方式重新编码算法。然后，我制作了一个与我的 C++ 代码交互的 mex 文件，以便我可以根据我信任的 matlab 等效项对其进行测试。对于我工作的问题空间，这是一种更有效的(人和机器)完成工作的方法。
总之，这只是一位用户的意见。也许(正如对您原始帖子的评论中所建议的那样)您应该注册试用以了解您的相处方式。但是，如果您有点 C++ 忍者，通过构建 mex 文件进行测试不需要附加产品的昂贵许可证，它会让您成为更好的开发人员。
关于c++ - Matlab Coder 与手动编码？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10940669/