算法密集型电子和通信系统的设计需要大量算法和熟悉C／C++的人员。现在，从算法到c代码有望一键实现了。
不久前，数学计算软件的领先软件供应商MathWorks公司发布了MATLAB Coder。该公司称是一个全新平台，是过去十年专注努力的结晶，特点是可以直接从MATLAB算法到实现一键完成。
MathWorks中国教育业务发展总监陈炜博士解释道，传统上，算法密集型电子和通信系统的设计通常首先使用MATLAB：MATLAB算法最后需要转换为c代码，以集成到最终产品中。从MATLAB手动转换为c可能需要数天到数周的时间，有可能产生设计错误并造成投放市场的时间延迟。现在，设计工程师可以使用MATLAB加快开发任务(如定点设计和原型建立)，然后使用MATLAB Coder自动生成c代码。传统软件分工
MATLAB是矩阵实验室的缩写复合词，在MathWorks看来，所有算法都可以转化为矩阵，而MATLAB的目标是做算法易于开发的科学计算平台。现在的算法工程师或系统工程师可能是某个方面专家，例如信号处理、图像处理、通信处理以及其他算法密集型的开发应用。这些领域核心的工作需要一些创新或自己的IP(知识产权)。对于使用MATLAB的设计、系统和研发工程师／研究人员，当他们把新的构想和算法写出来后，真正实现需要硬件或软件工程师重新写C／C++代码来实现。
传统的从算法到c代码的流程如图l。左侧是某一领域的专家，有新的想法后，例如想开发新的雷达系统(算法)，或新一代的手机(不仅有蓝牙、WiFi和3G等，还要完成多任务处理等)，在概念设计阶段最重要的任务是算法／想法是可以实现的。MATLAB可以快速地实现算法，因为优势是一种算法平台，无需专门针对某种硬件和考虑细节，例如数据类型、内存管理等(这些是c代码开发的人实现的)，只需要考虑概念能否实现。用MATLAB写完程序，验证合格后，再由软硬件工程师手动地、重新基于这些算法，改写成c／C++代码。为何要用C，C++
如图l右侧，需要用C／c++。其原因是：首先，现在的新技术开发是跨团队或跨领域的，而c是多领域通用的。很可能是某团队只开发某一功能，最重要的是需要多团队工作融合成一个平台，需要C／C++源代码来分享，因此第一部分要手动写出c／c++源代码。
第二部分是，exe，在算法开发后，要验证，快速原型，即到硬件上后实时是什么样：还有测试，需要开发各种测试环境，保证模型在各种开发环境下都是可靠的，用,exe可执行文件就可以脱离MATLAB平台，这是为快速原型开发和测试时使用的。
Jib文件(库文件)生成了静态库，可使更多的组件或仿真器来直接调用。
MEX是MATLAB Executable(MATLAB下的可执行文件)，意味着当有了c语言后，还可以生成MEX可执行文件，回到MATLAB环境，做更多的验证。
传统来说，既有专家级的人物开发算法，又有另一部分人写c代码，这是一个循环往复的工作，直至拿到c／c++代码获得最优处理。有了MATLAB Coder，工作简化为一个人一一系统工程师或算法工程师，想一个新的算法或需求，然后再直接生成代码，即源文件，这大大缩减了代码生成时间。
