一、简介

本文主要以matlab 2019b版本，主要讲解怎么用simulink和fixed point tool生成嵌入式定点c代码：

在嵌入式代码设计中，由于浮点运算特别占用CPU资源，我们通常使用将浮点转化成定点再运算。下面讲用fixed point tool 生成定点嵌入式代码。

Fixed-Point Tool用户界面，可自动执行Simulink®模型中指定定点数据类型的任务。该工具收集模型对象的范围数据。范围数据来自：

1.设计对象在块上明确指定的最小值和最大值

2.记录模拟期间出现的最小值和最大值

3.使用范围分析得出的最小值和最大值

根据这些值，该工具将提供定点数据类型，以最大程度地提高精度并覆盖范围。然后，您可以查看数据类型建议，并将其有选择地应用于模型中的对象。此过程也称为自动缩放。使用定点工具，您可以：

1.根据指定的设计范围得出范围信息。请参阅范围分析的工作原理。

2.根据模拟数据提出并应用数据类型。

3.根据派生范围提议和应用数据类型。

二、具体实现方法

开始转换之前，需要在Simulink中设置模型。转换工作流程包括四个主要阶段。

1.准备转换系统

选择要转换为定点的系统。定点工具将为指定系统中的对象建议数据类型。选择是通过模拟还是派生范围分析来收集范围。您可以使用Simulink.SimulationInput对象指定多个模拟方案。指定信号容差以用于验证转换后的系统的行为。通过单击“定点工具”工具栏中的“准备”按钮，自动准备要转换的设计系统。定点工具分析您的模型并提出自动缩放的配置建议。

2.收集范围

运行模拟或推导。模拟或推导完成后，可以使用“模拟数据的可视化”窗格中的直方图检查模型中对象的范围。

3.转换数据类型

定点工具根据第二阶段中收集的范围提出数据类型。您可以在“设置”菜单中编辑默认字长和其他建议设置。要生成建议，请单击“建议数据类型”。如果您对建议感到满意，请单击“应用数据类型”。

4.验证新设置

使用新应用的定点数据类型模拟模型以检查定点模型的行为。您可以使用Simulation Data Inspector比较浮点和定点行为。

验证之后，如果您确定系统的行为不可接受，则可以迭代转换和验证步骤，直到选择满足系统要求的设计为止。

进行如下图步骤，根据需要填写相应精度，应用，仿真，验证，生成定点代码。