生成 MEX 探查文件

您可以将 MATLAB 探查器与生成的 MEX 函数结合使用。如果您有调用您的 MATLAB 函数的测试文件，也可以一步生成 MEX 函数并对其进行探查。您可以在命令行上或 MATLAB Coder 中执行这些操作。

要将探查器与生成的 MEX 函数结合使用，请执行以下操作：

如果您有调用您的 MATLAB 函数的测试文件 MyFunctionTest.m，您可以：

示例

您使用探查器来识别产生耗时最长的生成代码的函数或 MATLAB 代码行。下面是 MATLAB 函数的示例，该函数在一个代码行中将其输入矩阵 A 和 B 的表示从行优先布局转换为列优先布局。对于大型矩阵，这种转换需要很长的执行时间。通过修改特定代码行来避免这种转换会使函数更加高效。

以 MATLAB 函数为例：

function [y] = MyFunction(A,B) %#codegen

% Generated code uses row-major representation of matrices A and B
coder.rowMajor; 
length = size(A,1);

% Summing absolute values of all elements of A and B by traversing over the
% matrices row by row
sum_abs = 0;  
for row = 1:length 
   for col = 1:length  
       sum_abs = sum_abs + abs(A(row,col)) + abs(B(row,col));
   end
end

% Calling external C function 'foo.c' that returns the sum of all elements
% of A and B
sum = 0;
sum = coder.ceval('foo',coder.ref(A),coder.ref(B),length);

% Returning the difference of sum_abs and sum
y = sum_abs - sum;
end

为该函数生成的代码使用方阵 A 和 B 的行优先表示。该代码首先通过逐行遍历矩阵来计算 sum_abs（A 和 B 的所有元素的绝对值之和）。该算法针对以行优先布局方式表示的矩阵进行了优化。然后，代码使用 coder.ceval 调用外部 C 函数 foo.c：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "foo.h"

double foo(double *A, double *B, double length)
{
 int i,j,s;
 double sum = 0;
 s = (int)length;
 
 /*Summing all the elements of A and B*/
 for(i=0;i<s*s;i++)
 {
         sum += A[i] + B[i];
 }
 return(sum);
}

对应的 C 头文件 foo.h 是：

#include "rtwtypes.h"

double foo(double *A, double *B, double length);

foo.c 返回变量 sum，它是 A 和 B 的所有元素的总和。函数 foo.c 的性能与矩阵 A 和 B 以行优先布局还是列优先布局表示无关。MyFunction 返回 sum_abs 和 sum 的差值。

您可以针对大型输入矩阵 A 和 B 测量 MyFunction 的性能，然后进一步对该函数进行优化：

折叠表达式对 MEX 代码覆盖率的影响

当您使用 coder.const 将表达式折叠成常量时，会导致 MATLAB 函数和 MEX 函数的代码覆盖率不同。以如下函数为例：

function y = MyFoldFunction %#codegen
a = 1;
b = 2; 
c = a + b;
y = 5 + coder.const(c);
end

探查 MATLAB 函数 MyFoldFunction 会在探查详细信息报告中显示以下代码覆盖率：

但是，探查 MEX 函数 MyFoldFunction_mex 会显示不同的代码覆盖率：

生成的代码中不会执行第 2、3 和 4 行，因为您已将表达式 c = a + b 折叠成常量以进行代码生成。

此示例使用用户定义的表达式折叠。代码生成器有时会自动折叠某些表达式，以优化生成代码的性能。这种优化还导致 MEX 函数的覆盖率不同于 MATLAB 函数。