利用MATLAB Profiler - MATLAB & Simulink对MEX函数进行分析

通过使用配置MEX功能MATLAB分析器

您可以配置由MATLAB生成的MEX函数的执行时间^®Coder™通过使用MATLAB分析器。生成代码的概要文件显示了相应MATLAB函数的每一行调用的次数和花费的时间。使用Profiler来识别生成所需时间最多的代码的MATLAB代码行。这些信息可以帮助您在开发周期的早期识别和纠正性能问题。有关MATLAB分析器的更多信息，请参见配置文件而且分析代码以提高性能．

中不支持Profiler的图形界面MATLAB在线™．

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您可以使用MATLAB分析器与生成的MEX函数。或者，如果您有一个调用您的MATLAB函数的测试文件，您可以生成MEX函数并一步分析它。您可以在命令行或MATLAB Coder应用程序中执行这些操作。

使用生成MEX函数的Profiler:

通过设置配置对象属性启用MEX分析EnableMexProfiling来真正的．
或者，您也可以使用codegen与配置文件选择。
在MATLAB Coder应用程序中的等效设置是使执行分析在生成的一步。
生成MEX文件MyFunction_mex．
运行MATLAB剖析器并查看剖析摘要报告，它会在一个单独的窗口中打开。
```
配置文件在；MyFunction_mex;配置文件查看器；
```
确保您没有更改或移动原始的MATLAB文件MyFunction.m．否则，剖析器不会考虑MyFunction_mex剖析。

如果你有一个测试文件MyFunctionTest.m调用你的MATLAB函数，你可以:

生成MEX函数并对其进行分析codegen与以及和配置文件选项。如果您之前打开了MATLAB分析器，那么在您同时使用这两个选项之前请关闭它。
```
codegenMyFunction以及MyFunctionTest配置文件
```
通过选择配置MEX功能使执行分析在验证步骤的应用程序。如果你打开MATLAB Profiler之前，关闭它之前，你执行这个动作。

例子

您可以使用Profiler来识别生成所需时间最多的代码的函数或MATLAB代码行。下面是一个转换其输入矩阵表示的MATLAB函数的示例一个而且B一行中从行为主到列为主的布局。对于大型矩阵，这种转换的执行时间很长。通过修改特定的行来避免转换，可以使函数更加高效。

考虑MATLAB函数:

函数[y] = MyFunction (A, B)% # codegen生成的代码使用矩阵A和B的行主表示coder.rowMajor;长度=大小(1);通过遍历A和B的所有元素的绝对值和%矩阵逐行sum_abs = 0;为行= 1:长度为= 1:长度sum_abs = sum_abs + abs(A(row,col)) + abs(B(row,col));结束结束调用外部C函数'foo.c'，返回所有元素的和%的A和B金额= 0;和= coder.ceval (“foo”coder.ref (A), coder.ref (B),长度);返回sum_abs和sum的差值Y = sum_abs - sum;结束

该函数生成的代码使用方阵的行主表示一个而且B．代码首先进行计算sum_abs的所有元素的绝对值之和一个而且B)通过逐行遍历矩阵。该算法针对以行为主布局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  #include  #include "foo.h" double foo(double *A, double *B, double length) {int i,j,s;双和= 0;s = (int)长度;/*对A和B的所有元素求和*/ for(i=0;i

对应的C头文件foo。是:

#include "rtwtypes.h" double foo(双*A，双*B，双长度);

foo.c返回变量总和的所有元素的和一个而且B．功能的表现foo.c是否与矩阵无关一个而且B以行为主布局或列为主布局表示。MyFunction返回的差值sum_abs而且总和．

你可以测量的性能MyFunction对于大型输入矩阵一个而且B，然后进一步优化:

启用MEX分析并为其生成MEX代码MyFunction．运行MyFunction_mex对于两个大的随机矩阵一个而且B．查看“概要报告”。
```
一个=兰德(20000);B =兰德(20000);codegenMyFunctionarg游戏{A、B}foo.cfoo。配置文件配置文件在；MyFunction_mex (A, B);配置文件查看器；
```
一个显示概要摘要报告的单独窗口将打开。

概要摘要报告显示了MEX文件及其子文件的总时间和自我时间，子文件是为原始MATLAB函数生成的代码。
在功能名称下，单击第一个链接以查看为的生成代码的概要信息详细报告MyFunction．你可以看到花在哪里的时间最多:
行调用coder.ceval需要很多时间(16.914 s)。这一行有相当多的执行时间，因为coder.ceval转换矩阵的表示形式一个而且B从行为主布局到列为主布局，然后将它们传递给外部C函数。可以通过使用附加参数来避免这种转换布局:rowMajor在coder.ceval：
```
和= coder.ceval (“布局:rowMajor”，“foo”coder.ref (A), coder.ref (B),长度);
```
使用修改后的文件重新生成MEX函数和配置文件MyFunction．
```
一个=兰德(20000);B =兰德(20000);codegenMyFunctionarg游戏{A、B}foo.cfoo。配置文件配置文件在；MyFunction_mex (A, B);配置文件查看器；
```
的配置文件详细信息报告MyFunction显示线路调用coder.ceval现在只需要0.653秒:

折叠表达式对MEX代码覆盖率的影响

当你使用coder.const将表达式折叠成常量，会导致MATLAB函数和MEX函数之间的代码覆盖率不同。例如，考虑函数:

函数y = MyFoldFunction% # codegen= 1;b = 2;C = a + b;Y = 5 + code .const(c);结束

MATLAB函数解析MyFoldFunction在概要文件详细信息报告中显示此代码覆盖率:

然而，分析MEX函数MyFoldFunction_mex显示了不同的代码覆盖率:

第2、3和4行不会在生成的代码中执行，因为您折叠了表达式C = a + b转换为用于代码生成的常量。

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，以优化生成的代码的性能。这样的优化也会导致MEX函数的覆盖范围不同于MATLAB函数。

另请参阅

通过使用配置MEX功能MATLAB分析器

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例子

折叠表达式对MEX代码覆盖率的影响

另请参阅

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