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从 Lustre 到 Simulink：用于验证嵌入式系统应用程序的反向编译。
在构建嵌入式系统（更具体地说是控制器）时，基于模型的设计如今已不可避免。在可用的模型语言中，同步数据流范式（如 MATLAB Simulink 或 ANSYS SCADE 等语言中实现的）已成为关键嵌入式系统行业的主流。这两个框架都用于设计控制器本身，但也提供代码生成方法，从而能够更快地部署到目标，并在设计过程的早期阶段（模型级别）更轻松地执行 V&V 活动。同步模型还通过使用同步观察器简化了正式规范的定义，使用工程师掌握的同一种语言将需求附加到模型上，并使用模拟方法或代码生成工具。然而，很少有研究涉及从较低级别的模型或代码自动合成 MATLAB Simulink 注释。本文介绍了从 Lustre 模型到真正的 MATLAB Simulink 的编译过程，无需依赖外部 C 函数或 MATLAB 函数。此转换基于 Lustre 到命令式代码的模块化编译，并在生成的 Simulink 模型中保留输入 Lustre 模型的层次结构。我们实施了该方法并使用它来验证编译工具链，将 Simulink 映射到 Lustre，然后映射到 C，这要归功于等效性测试和检查。从 Lustre 到 Simulink 的反向编译还提供了自动生成 S
使用 Simulink 分析和处理 EMG 信号
摘要：许多应用，如脑机接口、睡眠监测器和智能报警器、情绪监测器等，都使用脑电图 (EEG) 数据的实时分析和处理。本研究使用 MATLAB Simulink 对单通道和多通道 EEG 数据进行实时分析和处理，实时将它们分类为脑波成分：alpha、beta、delta 和 theta，并实时计算每个脑波成分的能量比。我们使用 Simulink 基本库中的基本模块和 DSP System Toolbox 中的信号处理模块来构建模型。我们的模型有四个主要功能：绘制和预处理数据、脑波成分分类、能量比计算和结果可视化。连接和配置模块设置后，我们便完成了模型。然后，我们使用单通道 EEG 数据来模拟模型，并将数据实时分类为四个不同的脑波成分：alpha、beta、delta 和 theta。通过本研究，我们开发了一整套脑电信号实时分析处理系统，该系统可应用于脑机接口、睡眠监测、智能报警、情绪监测等多种应用。关键词：EEG、脑电图、脑波分量、Simulink、实时、处理