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在UVM中使用Matlab生成C模型并进行调用

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简介:
本教程介绍如何利用MATLAB生成C代码,并将其集成到Universal Verification Methodology (UVM)环境中进行验证。适合需要提高设计自动化程度和效率的工程师阅读。 主要实现利用MATLAB生成C模型的.so动态库,并在UVM环境中调用;同时将UVM随机后的结构体参数传递给MATLAB。

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  • UVM使MatlabC
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    本教程介绍如何利用MATLAB生成C代码,并将其集成到Universal Verification Methodology (UVM)环境中进行验证。适合需要提高设计自动化程度和效率的工程师阅读。 主要实现利用MATLAB生成C模型的.so动态库,并在UVM环境中调用;同时将UVM随机后的结构体参数传递给MATLAB。
  • Python和C++工程使Pytorch导出ONNX
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    本教程介绍如何在Python与C++工程项目中利用PyTorch框架将深度学习模型转换为ONNX格式,并演示了如何跨语言调用该模型。 在下载相关资源之前,请务必阅读本段落档。 本项目涉及的开发环境为:Python使用PyCharm,C++使用VS Code + gcc编译器。 文档内容涵盖如何利用Pytorch导出ONNX模型,并在C++环境中进行调用。此外,还包含一个关于机器学习中多层感知机(MLP)的PyTorch实现案例,以表格数据为例进行了说明,并附带了相应的数据集和Python工程代码示例。 本段落档详细介绍了如何使用Pytorch搭建神经网络模型的过程及其相关代码工程内容。在此基础上进一步探讨AI模型在不同平台之间的调用问题,即通过跨平台的ONNX框架实现在C++代码中的模型调用技术。
  • C#【必备技能篇】VS2019使C/C++DLL文件C/C++和C#
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    本教程详细介绍如何在Visual Studio 2019环境下利用C/C++创建DLL文件,并演示了这些DLL文件在C/C++及C#中的具体调用方法,帮助开发者掌握跨语言调用的必备技能。 在C#开发软件的过程中,常常需要调用由C/C++生成的dll文件。本段落将详细介绍如何使用C/C++创建dll,并展示如何通过这两种语言引用这些dll的方法。文中采用的是VS2019作为IDE环境,并且会以具体的例子来进行说明,鼓励读者跟随文章内容进行实际操作测试。
  • 使C++和C#DLL,CC#、Python和Unity
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    本项目演示了如何利用C++与C#创建动态链接库(DLL),并在C、C#、Python及Unity环境中进行函数调用,实现跨语言的高效编程实践。 在VS2015工程里通过C++生成静态库lib,并且使用C++创建dll文件供Python和Unity调用。同时,在C#中也生成了对应的dll以用于与Unity的交互,这些操作可以通过C#来实现。对于Python来说,它是在Visual Studio集成开发环境中使用的。当需要在Python里调用由C#编译出的动态链接库时,则需安装pythonnet模块来进行相关工作。
  • 使MATLABPLECS对其扫频及绘图
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    本项目介绍如何利用MATLAB与PLECS集成工具对PLECS中的电路模型执行频率扫描分析,并绘制相关结果。 在MATLAB中调用PLECS进行模型分析是一种常见的做法,特别是在电力电子和控制系统的仿真研究中。PLECS(Power Electronics Circuit Simulator)是一款专门用于模拟电力电子设备和控制系统的设计工具,而MATLAB则提供了强大的数学计算和图形化界面,两者结合可以实现复杂的系统级仿真和分析。 以下是详细步骤说明如何在MATLAB环境中调用PLECS进行模型扫频分析,并对结果进行绘图: 1. **安装与设置**: 确保你已经安装了MATLAB和PLECS软件。在MATLAB中使用PLECS,需要安装PLECS的MATLAB接口。按照PLECS提供的指南完成安装,并在MATLAB的路径设置中添加相关的路径,以便MATLAB能够找到并调用PLECS的函数库。 2. **建立模型**: 在PLECS中创建一个电力电子或控制系统模型。这可能包括电源、开关器件、滤波器和控制器等组件。保存该模型后,确保它位于可以被MATLAB访问到的工作目录下。 3. **通过MATLAB调用PLECS**: 使用MATLAB命令行,可以通过PLECS的接口函数来加载和操作模型。例如,`plecsLoadModel(modelName)` 命令用于加载名为 `modelName` 的PLECS模型文件。 4. **执行扫频分析**: PLECS提供了一系列功能来进行频率域分析(如扫频响应)。这通常涉及到设置频率范围、步进大小以及选择合适的分析类型(例如Bode图或Nyquist图等)。 - 设置参数:使用 `sweepParams = plecsSetFrequencySweep(freqStart, freqStop, numPoints);` 来定义扫频的起始和结束频率,以及所要计算的点数; - 执行分析:通过 `[freq, resp] = plecsRunSweep(modelName, sweepParams);` 命令执行扫频并获取结果数据。 5. **处理与可视化**: 完成扫频后,将得到 `freq` 和 `resp` 变量存储了频率点和对应的响应值。利用MATLAB的绘图功能(如Bode或Nyquist函数)可以绘制这些响应。 - 绘制 Bode 图:使用命令 `bode(freq, resp)`; - 绘制 Nyquist 图:使用命令 `nyquist(freq, resp)`。 6. **结果分析**: 利用MATLAB的绘图功能,如设置图例、坐标轴等元素来定制图形。对于扫频数据,可以通过观察幅值和相位的变化来理解系统的频率特性。 7. **保存与导出**: 完成所有操作后,可以使用 `saveas()` 函数将生成的图像文件以PNG或PDF格式保存下来;或者利用`csvwrite()`函数输出到CSV格式以便进一步的数据处理。 实际应用中可能需要根据具体需求调整模型参数、分析条件以及MATLAB脚本。如果项目包含名为PlecsSweepInMatlab-main的目录,其中应包括相关的MATLAB脚本和PLECS模型文件;通过运行这些脚本可以重现上述步骤并进行更深入的研究。 总之,借助于MATLAB与PLECS的强大结合能力,电力电子和控制系统的设计及分析工作将变得更加高效。
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    本教程介绍了如何使用C#语言与MATLAB软件结合,实现数据处理和绘制高质量图形的方法,包括安装必要的插件、编写代码示例及常见问题解答。 C#调用MATLAB程序绘图,压缩文件包含.m文件,仅供参考。
  • MATLAB C/C++ mexw64 文件
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    本教程详细介绍了如何在MATLAB环境中编译和调用C/C++代码以生成mexw64文件的过程,适用于希望提高计算效率的技术开发人员。 本代码包含详细的注释,解释了如何使用MATLAB调用C/C++函数,并输入两个数组进行处理后输出结果。更多详细的信息可以参考相关文档或资源。
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    本项目介绍如何在Windows环境下通过C++代码调用Pytorch预训练模型实现对MNIST数据集的手写数字识别,为深度学习与传统编程语言间的桥梁提供技术指导。 使用PyTorch实现从模型训练到模型调用的全流程,并通过libtorch将Python中的模型转换为C++环境下的调用,以完成MNIST手写数字识别任务。整个过程包括数据预处理、构建神经网络架构、定义损失函数和优化器等步骤,在此基础上进行训练并保存最佳权重;接着利用导出工具将PyTorch的模型文件转换成libtorch所需的格式,以便在C++中加载与调用该模型实现预测功能。
  • 使Matlab绘图
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    本教程介绍如何利用MATLAB软件绘制各类科学与工程模型的图形,涵盖基础绘图命令及高级可视化技术。 用MATLAB的patch函数绘制兔子,只需将下面的地址改为本地地址即可: load C:\Users\Admin\Documents\MATLAB\ver.txt load C:\Users\Admin\Documents\MATLAB\face.txt
  • 使C#通过Matlab的DLL
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    本简介探讨如何运用C#编程语言调用由Matlab编译并生成的动态链接库(DLL)文件,实现跨平台代码集成与功能扩展。 利用Matlab在矩阵运算上的强大优势,可以使C#程序在计算大矩阵上获得较大的提速,满足对时间的要求。由于本代码先于说明文档上传,可以在相应的说明文档中找到更多细节信息。该说明文档的访问路径为http://www.baidu.com/p/taomengbingxin?from=wenku,但此处仅需了解相关背景即可,无需实际访问链接。