使用Matlab+Simulink开发Cortex-M系列嵌入式处理器应用程序

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2017年05月07日 20:55:19 zhu210 阅读数：5671





使用Matlab+Simulink开发Cortex-M系列嵌入式处理器应用程序

文档编号	TN_AAAA_A0
关键字	Matlab, Simulink, Cortex-M, 基于模型设计, Model-Based-Design
摘要	本技术笔记对使用Matlab+Simulink开发Cortex-M系列嵌入式处理器应用程序进行说明

Mars4zhu

目 录

1 总述 1

2 ARM Cortex-M处理器的Ecoder支持包学习 1

2.1 ARM Cortex-M处理器的Ecoder支持包范例学习 1

2.1.1 arm_cortex_m_gettingstarted范例学习 1

2.1.2 arm_cortex_m_pil_block范例学习 3

2.1.3 arm_cortex_m_model_pil_block范例学习 4

2.1.4 arm_cortex_m_top_model_pil范例学习 4

2.2 ECoder的ARM Cortex-M处理器Simulink模型库 5

2.2.1 TODO: Hardware Interrupt的模型模块的使用。 5

2.3 开发一个目标处理器/目标开发板 5

3 ARM Cortex-M处理器的DSP System Toolbox支持包学习 6

3.1 TODO 6

4 版本历史（Revision History） 7

插图索引

图 11 安装好的Matlab的嵌入式处理器支持包 1

图 21? ?arm_cortex_m_gettingstarted范例的模型、设置、编译和运行 2

图 22? ?arm_cortex_m_pil_block范例模型的PIL子系统编译与复制 3

图 23? ?arm_cortex_m_pil_block范例模型编译与运行 3

图 24? ?arm_cortex_m_model_pil_block范例模型编译与运行 4

图 25??arm_cortex_m_top_model_pil范例模型编译与运行 5

图 26??arm_cortex_m_top_model_pil范例运行后生成的wrapper封装和代码覆盖运行结果 5

图 27? ?ecoder for arm_cortex_m 的Simulink模型库 5

表格索引

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1 总述

Matlab为嵌入式处理器应用程序的开发提供了强大的功能，包括Embedded Coder代码生成、Simulink模型转换，Processor-In-the-Loop(PIL)处理器闭环开发等。同时提供了硬件支持包Embedded Coder Support Package for ARM Cortex-M Processors以及DSP System Toolbox Support Package for ARM Cortex-M Processors，并根据流行的开发板提供了对STM32-Discovery、FRDM-K64F以及QEMU模拟器等的硬件支持包。

图 11 安装好的Matlab的嵌入式处理器支持包

本文主要通过Matlab相应的支持包提供的范例，学习基于Matlab+Simulink开发Cortex-M系列嵌入式处理器的应用程序的开发流程，记录学习笔记

2 ARM Cortex-M处理器的Ecoder支持包学习

Embedded Coder Support Package for ARM Cortex-M Processors提供了多个范例来演示学习如何使用Matlab+Simulink来开发ARM Cortex-M嵌入式处理器的应用程序。

2.1 ARM Cortex-M处理器的Ecoder支持包范例学习2.1.1 arm_cortex_m_gettingstarted范例学习

该范例建立一个最简单的Simulink模型，然后完成针对ARM Cortex-M处理器开发的设置，生成代码，最后运行在QEMU模拟器中。

使用Simulink打开arm_cortex_m_gettingstarted范例，设置后编译并运行。

图 21??arm_cortex_m_gettingstarted范例的模型、设置、编译和运行

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模型生成的代码如下：

/* Model step function */

void arm_cortex_m_gettingstarted_step(void)

{

/* Outport: '/Out1' incorporates:

? ?*??Constant: '/Constant'

? ?*??Gain: '/Gain'

? ?*/

??arm_cortex_m_gettingstarted_Y.Out1 = arm_cortex_m_gettingstarted_P.Gain_Gain *

? ? arm_cortex_m_gettingstarted_P.Constant_Value;

}

/* Model initialize function */

void arm_cortex_m_gettingstarted_initialize(void)

{

/* Registration code */

/* initialize error status */

??rtmSetErrorStatus(arm_cortex_m_gettingstarted_M, (NULL));

/* external outputs */

??arm_cortex_m_gettingstarted_Y.Out1 = 0.0;

}

/* Model terminate function */

void arm_cortex_m_gettingstarted_terminate(void)

{

/* (no terminate code required) */

}

停止使用QEMU仿真运行Matlab模型命令为：codertarget.arm_cortex_m.stopQemu

2.1.2 arm_cortex_m_pil_block范例学习
arm_cortex_m_pil_block范例模型演示了如何使用PIL，即通过PC软件仿真和硬件处理器仿真进行两者的闭环控制，可以直接对比PC仿真与硬件处理器仿真的差别。

该范例首先需要编译PIL子系统，并将编译后的生成的PIL模块复制到原模型中然后进行PIL仿真。



图 22??arm_cortex_m_pil_block范例模型的PIL子系统编译与复制




图 23??arm_cortex_m_pil_block范例模型编译与运行

从图中可以看出PC仿真和PIL仿真的数值误差为0，说明了PIL仿真的正确性。

2.1.3 arm_cortex_m_model_pil_block范例学习
arm_cortex_m_model_pil_block范例使用单个模块的子系统设置为PIL方式并分别运行仿真的方式，无需额外生成PIL模块并复制。



图 24??arm_cortex_m_model_pil_block范例模型编译与运行

2.1.4 arm_cortex_m_top_model_pil范例学习
arm_cortex_m_top_model_pil范例演示了在顶层模型中设置PIL仿真模式的方式。该仿真方式将整个模型生成一个wrapper封装并编译运行。



图 25 arm_cortex_m_top_model_pil范例模型编译与运行



图 26 arm_cortex_m_top_model_pil范例运行后生成的wrapper封装和代码覆盖运行结果
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作者：zhu210
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/zhu210/article/details/71373364
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