В общем, использование языка высокого уровня для алгоритмической разработки - отличная идея. Я слышал, хотя не знаю наверняка, что Code Composer Studio имеет интеграцию с MATLAB до такой степени, что вы можете запускать код MATLAB прямо на своей цели. Если
- это правда,
- у вас есть бюджет,
- вы не пытаетесь выжать из чипа каждый последний грамм производительности,
тогда это определенно отличная особенность. В остальном, Octave - очень хорошая альтернатива. Иногда он медленнее, чем MATLAB, и не имеет некоторых более экзотических наборов инструментов, но для создания прототипов и обучения он идеально подходит и БЕСПЛАТНО.
Недавно я использовал Python с NumPy для создания прототипов, и я очень доволен этим. Вы можете рассмотреть это, а не MATLAB / Octave, особенно если вы работаете с C ++. С этим языком легко работать, в отличие от MATLAB, и библиотеки расширений NumPy (а иногда и SciPy) предоставляют множество одинаковых базовых функций. Также легко вызывать библиотеки C из Python, предоставляя простой способ итеративного переноса частей ваших высокоуровневых вещей в C.
Что касается библиотек, я также слышал хорошие новости о SPUC , который gary comtois рекомендовал. Некоторое время я не работал с микросхемой TI, но они использовали некоторые строительные блоки, такие как sin
, cos
, FFT
и biquad
, в различных примечаниях к приложениям или даже в виде связываемой библиотеки. .