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kalmanfilter.c

kalmanfilter.c是示例测试的C函数。它根据移动物体过去的位置来估计它的位置。

kalmanfilter.h

kalmanfilter.h头文件是什么kalmanfilter.c。

position.mat

position.mat包含对象的位置。

callKalmanFilter.m

callKalmanFilter调用kalmanfilter通过使用coder.ceval。

函数[a,b] = callKalmanFilter(position)版权所有:The MathWorks, Inc.。numPts = size(position,2);a = 0 (2,numPts，“双”);b = 0 (2,numPts，“双”);Y = 0 (2,1，“双”);%主循环为idx = 1: numPts z = position(:，idx);%获取输入数据%调用初始化函数coder.ceval (“kalmanfilter_initialize”);%调用C函数coder.ceval (“kalmanfilter”y、z coder.ref ());%调用终止函数coder.ceval (“kalmanfilter_terminate”);A (:，idx) = [z(1);z (2)];B (:，idx) = [y(1);y (2)];结束结束

TestKalmanFilter.m

TestKalmanFilter测试预测位置与实际位置之间的误差是否超过指定的公差。单元测试是基于类的单元测试。有关更多信息，请参见作者基于类的MATLAB单元测试。

尽管您希望测试MEX函数，但单元测试在TestKalmanFilter调用生成MEX函数的原始MATLAB函数。当MATLAB Coder运行测试时，它将用对MEX函数的调用替换对MATLAB函数的调用。您不能直接在MATLAB中运行这些测试，因为MATLAB无法识别coder.ceval电话在callKalmanFilter。

classdefTestKalmanFilter < matlab.unittest.TestCase版权所有:The MathWorks, Inc.。方法(测试)函数sse_lessthanttolerance (testCase)负载position.mat;[z,y] = callKalmanFilter(position);公差= 0.001;% 0.0001的公差将破裂A = z-1000*y;error = sum(sum(a ^2));testCase。verifyLessThanOrEqual(误差，公差);%用于调试plot_kalman_filter_trajectory (z, 1000 * y);结束函数sampleerrorlessthanttolerance (testCase) loadposition.mat;[z,y] = callKalmanFilter(position);公差= 0.01;0.001的%公差将被打破A = z-1000*y;testCase。verifyEqual (1000 * y, z,“AbsTol”、宽容);%用于调试plot_kalman_filter_trajectory (z, 1000 * y);[value, location] = max(A(:));[R,C] = ind2sub(size(A)，location);disp ([“最大值”num2str(值)'位于['num2str(右)'，'num2str (C)“]”]);结束结束结束

run_unit_tests_kalman.m

run_unit_tests_kalman调用runtests来进行测试TestKalmanFilter.m。

%运行单元测试版权所有:The MathWorks, Inc.。runtests (“TestKalmanFilter”）

plot_kalman_filter_trajectory.m

plot_kalman_filter_trajectory绘制物体的估计位置和实际位置的轨迹。每个单元测试都调用这个函数。

在MATLAB编码器应用程序中生成MEX和运行单元测试

在MATLAB工具栏上打开MATLAB编码器应用程序应用程序选项卡,在代码生成，单击MATLAB Coder应用程序图标。

要为代码生成做准备，请提前完成应用程序的步骤。

单元测试加载变量位置从position.mat并通过位置来callKalmanFilter。因此，输入为callKalmanFilter必须有那个属性位置有。在MATLAB工作空间中，如果加载position.mat你看到了吗?位置是一个2 * 310的双精度数组。

配置应用程序以生成MEX代码。指定C源文件和头文件的名称，因为callKalmanFilter集成外部C代码。

要生成MEX函数，请单击生成。

在生成的MEX上运行单元测试。

当应用程序运行测试文件时，它会替换对callKalmanFilter在单元测试中调用callKalmanFilter_mex。单元测试运行在MEX函数而不是原始的MATLAB函数上。

应用程序将测试输出显示在测试输出选项卡。单元测试通过。

从图中可以看出，估计位置的轨迹与实际位置的轨迹收敛。

修改C代码后运行单元测试

当你修改C代码时，要运行单元测试:

例如，修改kalmanfilter.c所以赋值给y (r2)乘以1.1。

y (r2) + =(双)d_a (r2 + (i0 < < 1)] *间(钱数)* 1.1;

编辑kalmanfilter.c外部的应用程序，因为您可以使用该应用程序只编辑MATLAB文件中列出的源代码面板。

单击，为修改后的函数生成MEX函数生成。

要运行单元测试:

由于错误超出指定的容差，测试失败。

图中显示了估计位置的轨迹与实际位置的轨迹之间的误差。

使用命令行工作流生成MEX并运行单元测试

可以使用命令行工作流在外部C代码上运行单元测试，方法如下coder.runTest。指定一个测试文件，在调用C代码的MATLAB函数上运行单元测试。

为调用C代码的MATLAB函数生成一个MEX函数。对于本例，为callKalmanFilter。

为MEX代码生成创建一个配置对象。

CFG = coder.config(墨西哥人的);

指定外部源代码和头文件。

cfg。CustomSource =“kalmanfilter.c”;cfg。CustomHeaderCode =“# include“kalmanfilter.h””;

来确定输入的类型callKalmanFilter，加载位置文件。

负载position.mat

要生成MEX函数，请运行codegen。指定输入到callKalmanFilter有相同的类型位置。

codegen配置cfgcallKalmanFilterarg游戏位置

在MEX函数上运行单元测试。指定测试文件是run_unit_tests_kalman这个函数是callKalmanfilter。当coder.runTest运行测试文件，它替换对的调用callKalmanFilter在单元测试中调用callKalmanFilter_mex。单元测试运行在MEX函数而不是原始的MATLAB函数上。

coder.runTest (“run_unit_tests_kalman”，“callKalmanFilter”）

运行TestKalmanFilter持有的电流图。持有的电流图的最大值0.0010113位于[2,273]。完成TestKalmanFilter __________ ans = 1x2 TestResult数组属性:名称通过失败不完整持续时间详细信息总数:2通过，0失败，0不完整25.7985秒测试时间。