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【研发日记】Matlab/Simulink软件优化(三)——利用NaNFlag为数据处理算法降阶

作者：我家自动化 | 2024-06-13 04:41:40

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【研发日记】Matlab/Simulink软件优化(三)——利用NaNFlag为数据处理算法降阶

文章目录

前言

背景介绍

初始算法

优化算法

分析和应用

总结

前言

        见《【研发日记】Matlab/Simulink软件优化(一)——动态内存负荷压缩》

        见《【研发日记】Matlab/Simulink软件优化(二)——通信负载柔性均衡算法》

背景介绍

        在一个嵌入式软件开发项目中，需要开发一个数据处理算法，功能是求解一个动态变化数组的平均值、极值和极值位号，并且具备动态剔除个别元素（元素序列不变）的功能。示例如下：

数组：2、4、6、8、10

剔除：第1个元素、第3个元素

求均值：（4 + 8 + 10）/ 3 = 7.3

求最小值：4

求最小值位号：2

求最大值：10

求最大值位号：5

初始算法

        一开始算法开发的思路非常简单，就是根据上述示例把求解过程拆分成两步，第一步构建剔除特定元素后的新数组，第二步分别求解统计结果，示例如下：

        以上模型生成的代码如下：

  1. #include "untitled.h"
  2. #include "untitled_private.h"
  3.  
  4. /* External outputs (root outports fed by signals with default storage) */
  5. ExtY_untitled_T untitled_Y;
  6.  
  7. /* Real-time model */
  8. static RT_MODEL_untitled_T untitled_M_;
  9. RT_MODEL_untitled_T *const untitled_M = &untitled_M_;
  10.  
  11. /* Model step function */
  12. void untitled_step(void)
  13. {
  14.   real_T Array_min[5];
  15.   real_T ArrayIndex;
  16.   int32_T b_idx;
  17.   int32_T b_k;
  18.   int32_T e_k;
  19.   int32_T i;
  20.  
  21.   /* MATLAB Function: '<Root>/MATLAB Function' incorporates:
  22.    *  Constant: '<Root>/Constant'
  23.    */
  24.   for (i = 0; i < 5; i++) {
  25.     Array_min[i] = untitled_ConstP.Constant_Value[i];
  26.   }
  27.  
  28.   Array_min[0] = 255.0;
  29.   Array_min[2] = 255.0;
  30.   untitled_Y.Out2 = 255.0;
  31.   b_idx = 1;
  32.   for (b_k = 1; b_k + 1 < 6; b_k++) {
  33.     if (untitled_Y.Out2 > Array_min[b_k]) {
  34.       untitled_Y.Out2 = Array_min[b_k];
  35.       b_idx = b_k + 1;
  36.     }
  37.   }
  38.  
  39.   for (i = 0; i < 5; i++) {
  40.     Array_min[i] = untitled_ConstP.Constant_Value[i];
  41.   }
  42.  
  43.   Array_min[0] = 0.0;
  44.   Array_min[2] = 0.0;
  45.   untitled_Y.Out4 = 0.0;
  46.   b_k = 1;
  47.   for (i = 1; i + 1 < 6; i++) {
  48.     if (untitled_Y.Out4 < Array_min[i]) {
  49.       untitled_Y.Out4 = Array_min[i];
  50.       b_k = i + 1;
  51.     }
  52.   }
  53.  
  54.   for (i = 0; i < 5; i++) {
  55.     Array_min[i] = 0.0;
  56.   }
  57.  
  58.   ArrayIndex = 0.0;
  59.   for (i = 0; i < 5; i++) {
  60.     if ((i + 1 != 1) && (i + 1 != 3)) {
  61.       ArrayIndex++;
  62.       Array_min[(int32_T)ArrayIndex - 1] = untitled_ConstP.Constant_Value[i];
  63.     }
  64.   }
  65.  
  66.   if (1.0 > ArrayIndex) {
  67.     i = -1;
  68.   } else {
  69.     i = (int32_T)ArrayIndex - 1;
  70.   }
  71.  
  72.   if ((int8_T)(i + 1) == 0) {
  73.     ArrayIndex = 0.0;
  74.   } else if ((int8_T)(i + 1) == 0) {
  75.     ArrayIndex = 0.0;
  76.   } else {
  77.     ArrayIndex = Array_min[0];
  78.     for (e_k = 2; e_k <= (int8_T)(i + 1); e_k++) {
  79.       ArrayIndex += Array_min[e_k - 1];
  80.     }
  81.   }
  82.  
  83.   /* Outport: '<Root>/Out1' incorporates:
  84.    *  MATLAB Function: '<Root>/MATLAB Function'
  85.    */
  86.   untitled_Y.Out1 = ArrayIndex / (real_T)(int8_T)(i + 1);
  87.  
  88.   /* Outport: '<Root>/Out3' incorporates:
  89.    *  MATLAB Function: '<Root>/MATLAB Function'
  90.    */
  91.   untitled_Y.Out3 = b_idx;
  92.  
  93.   /* Outport: '<Root>/Out5' incorporates:
  94.    *  MATLAB Function: '<Root>/MATLAB Function'
  95.    */
  96.   untitled_Y.Out5 = b_k;
  97. }
  98.  
  99. /* Model initialize function */
  100. void untitled_initialize(void)
  101. {
  102.   /* (no initialization code required) */
  103. }
  104.  
  105. /* Model terminate function */
  106. void untitled_terminate(void)
  107. {
  108.   /* (no terminate code required) */
  109. }

        上述代码仿真运行没有什么问题，从结果来看是符合功能需求的，示例如下：

        分析上述代码会发现构建新数组时存在一些问题。如果数组中出现大于255的值，或者小于0的负数时，算法就需要重新匹配。如果数组的Size大于5，或者剔除的个数大于2，算法也需要重新匹配。这种繁复的工作，是我们不希望看到的。

优化算法

        针对上述问题的分析和研究，发现Matlab官方提供了一个现成的函数功能，可用于剔除特定元素的数据统计算法，能让我们简化构建新数组的工作，也就免去了繁复匹配算法的问题，示例如下：

        Tips：因为有NaN的存在，数组的数据类型如果不是double型可能会出问题。例如NaN赋给uint8型的数组是，对应元素就会变成0，再后续的求解函数中是按0对待的。

        以上模型生成的代码如下：

  1. #include "untitled.h"
  2. #include "untitled_private.h"
  3.  
  4. /* External outputs (root outports fed by signals with default storage) */
  5. ExtY_untitled_T untitled_Y;
  6.  
  7. /* Real-time model */
  8. static RT_MODEL_untitled_T untitled_M_;
  9. RT_MODEL_untitled_T *const untitled_M = &untitled_M_;
  10.  
  11. /* Model step function */
  12. void untitled_step(void)
  13. {
  14.   real_T data[5];
  15.   real_T y;
  16.   int32_T c_k;
  17.   int32_T i;
  18.   int32_T k;
  19.   boolean_T exitg1;
  20.  
  21.   /* MATLAB Function: '<Root>/MATLAB Function' incorporates:
  22.    *  Constant: '<Root>/Constant'
  23.    */
  24.   for (i = 0; i < 5; i++) {
  25.     data[i] = untitled_ConstP.Constant_Value[i];
  26.   }
  27.  
  28.   data[0] = (rtNaN);
  29.   data[2] = (rtNaN);
  30.   i = 0;
  31.   k = 2;
  32.   exitg1 = false;
  33.   while ((!exitg1) && (k < 6)) {
  34.     if (!rtIsNaN(data[k - 1])) {
  35.       i = k;
  36.       exitg1 = true;
  37.     } else {
  38.       k++;
  39.     }
  40.   }
  41.  
  42.   if (i == 0) {
  43.     /* Outport: '<Root>/Out2' */
  44.     untitled_Y.Out2 = (rtNaN);
  45.     i = 1;
  46.   } else {
  47.     untitled_Y.Out2 = data[i - 1];
  48.     for (k = i; k < 5; k++) {
  49.       if (untitled_Y.Out2 > data[k]) {
  50.         untitled_Y.Out2 = data[k];
  51.         i = k + 1;
  52.       }
  53.     }
  54.   }
  55.  
  56.   k = 0;
  57.   c_k = 2;
  58.   exitg1 = false;
  59.   while ((!exitg1) && (c_k < 6)) {
  60.     if (!rtIsNaN(data[c_k - 1])) {
  61.       k = c_k;
  62.       exitg1 = true;
  63.     } else {
  64.       c_k++;
  65.     }
  66.   }
  67.  
  68.   if (k == 0) {
  69.     /* Outport: '<Root>/Out4' */
  70.     untitled_Y.Out4 = (rtNaN);
  71.     k = 1;
  72.   } else {
  73.     untitled_Y.Out4 = data[k - 1];
  74.     for (c_k = k; c_k < 5; c_k++) {
  75.       if (untitled_Y.Out4 < data[c_k]) {
  76.         untitled_Y.Out4 = data[c_k];
  77.         k = c_k + 1;
  78.       }
  79.     }
  80.   }
  81.  
  82.   y = 0.0;
  83.   c_k = 0;
  84.   if (!rtIsNaN(data[1])) {
  85.     y = data[1];
  86.     c_k = 1;
  87.   }
  88.  
  89.   if (!rtIsNaN(data[3])) {
  90.     y += data[3];
  91.     c_k++;
  92.   }
  93.  
  94.   if (!rtIsNaN(data[4])) {
  95.     y += data[4];
  96.     c_k++;
  97.   }
  98.  
  99.   /* Outport: '<Root>/Out1' incorporates:
  100.    *  MATLAB Function: '<Root>/MATLAB Function'
  101.    */
  102.   untitled_Y.Out1 = y / (real_T)c_k;
  103.  
  104.   /* Outport: '<Root>/Out3' incorporates:
  105.    *  MATLAB Function: '<Root>/MATLAB Function'
  106.    */
  107.   untitled_Y.Out3 = i;
  108.  
  109.   /* Outport: '<Root>/Out5' incorporates:
  110.    *  MATLAB Function: '<Root>/MATLAB Function'
  111.    */
  112.   untitled_Y.Out5 = k;
  113. }
  114.  
  115. /* Model initialize function */
  116. void untitled_initialize(void)
  117. {
  118.   /* Registration code */
  119.  
  120.   /* initialize non-finites */
  121.   rt_InitInfAndNaN(sizeof(real_T));
  122. }
  123.  
  124. /* Model terminate function */
  125. void untitled_terminate(void)
  126. {
  127.   /* (no terminate code required) */
  128. }

        Tips：从生成的C代码来看，底层逻辑的实现方法与前一种是类似的

        上述代码仿真运行也没有问题，结果符合需求，示例如下：

        分析上述算法的特点，不仅实现了项目中的需求，同时也利用NaNFlag为数据处理算法进行了降阶。

分析和应用

        利用NaNFlag开发数据处理算法时，需要注意如下几点：

        1、两种算法生成的代码，底层逻辑都一样，但是是开发复杂度和软件成熟度上差别好多，前者更适合用于逻辑探索和思维训练，后者跟适合于工程应用。

        2、两种算法的开发自由度不同，可裁剪和压缩负载的空间也不同。前者可以根据实际应用裁剪出自己需要的数组大小，选取自己够用的数据类型，能更极致压缩算法对内存资源和算力资源的消耗。后者是把一部分算法设计工作交给代码生成工具去做了，开发者就没有这么大的灵活度了。前者更适用于处理器资源有限的专用嵌入式项目，后者更实用于模块化平台化开发的项目。

总结

        以上就是本人在嵌入式软件开发中设计数据处理算法时，一些个人理解和分析的总结，首先介绍了它的背景情况，然后展示它的初始设计和优化设计，最后分析了利用NaNFlag开发数据处理算法的注意事项和应用场景。

        后续还会分享另外几个最近总结的软件优化知识点，欢迎评论区留言、点赞、收藏和关注，这些鼓励和支持都将成文本人持续分享的动力。

        另外，上述例程使用的Demo工程，可以到笔者的主页查找和下载。

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