Otomatik Kod U retimi ile Sinyal I_sleme Uygulamalar nda Yeniden Kullan labilirliginin Art r m ve Yaz l m Gelistirme Suresinin Azalt lmas The Improvement of Reusability and Reduction of Software Development Period with Automatic Code Generation in Signal Processing Applications

Abstract

The algorithm design and software development process are time-dependent processes in software application design. In the algorithm design process, algorithm design engineers set up the algorithms of the application. After the preparation of the algorithms, the software developers begin coding studies. Before coding, the process of learning and understanding algorithms of software developers for algorithms which are prepared in model development tools such as MATLAB extends software implementation period. In this study, it is purposed that software developing period are reduced by generating C++ code from algorithms. Also it is shown that outcomes are obtained by usage of MATLAB Coder.

Giris

Gomulu yaz l mlar n yer ald g cozum mimarilerinde icerilen bilesenler ve yetenekler ile sistem karmas kl g gun gectikce artmaktad r. Karmas kl g n azalt lmas ve bilesenler ile moduler bir mimari olusturulmas icin islevlerdeki soyutlama katman n n dogru yoneltilmesi gerekir. Ayr ca proje teslimat tabanl sistem uretilen alanlarda yaz l m gelistirme surelerin azalt lmas ve teslimat oncesi on urunlere h zl bir cozum uretilmesi onemli bir ihtiyac olarak kars m za c kmaktad r. Sistem, donan m ve yaz l m ortak tasar m ile otomatik kod uretimi icin akademi ve gomulu yaz l m endustrisinde cal smalar yap lmaktad r [ 1 ]. Otomatik kod uretimi oncesi yap lan en onemli islemlerden biri farkl tasar m ailelerinde cal san tasar mc lar n ortak yaz l m tasar m icin gereklerin dogru belirlemesidir [ 2 ]. Bu sistematik ak s icin MATLAB, Simulink vb. araclar kullan lmaktad r [ 3 ]. Otomatik kod uretimi yapan araclarda donan ma ozgu ozellikleri kullan ma acan opsiyonlar bulunmaktad r. Gunumuz bilgisayar mimarileri, ozellikle de CPU, GPU, DSP ve FPGA gibi gelismis bilgisayar mimarileri, kullan c lara donan m ozgu isler yap labilmesi icin donan ma erisen yaz l m katmanlar ve fonksiyonlar sunmaktad r. Otomatik kod uretimi sayesinde C, C++, VHDL gibi diller ile uzun suren yaz l m gelistirmeler yerine haz r kaynak kodlar ve modeller elde edilebilmektedir [ 4 ], [ 5 ]. Bu sayede yaz l m gelistirme s ras nda harcanacak sistem ogrenme ve anlama suresi buyuk bir oranda k salt l r. Savunma sanayi endustrisinde sistem muhendisleri, algoritma ve sistem senaryo tasar m yapt ktan sonra urun modellemesi icin tasar m muhendislerine cal smalar n aktar rlar. Aktar lan cal sma dogrultusunda yaz l m gelistiriciler tasar m cal smalar icin yol haritas belirlemeye baslar. Bu aktar m surecinde ogrenme ve anlama suresi, kisinin bilgi ve becerileri ve alan bilgisine bagl olarak degisebilmekte, sonuc olarak bir sure harcanmas na neden olmaktad r.

Bu cal smam zda, sistem ve yaz l m tasar mc lar n n daha verimli cal sabilmesi icin sistem algoritmas ndan otomatik kod uretimi ile yaz l m yap taslar n n elde edilmesini cal st k. Otomatik kod uretimi cal smalar nda sinyal isleme uygulamalar n n MATLAB Kodlay c ile haz rlanarak tasarlanmas odak noktam z olmustur. Otomatik kod uretimi ile elde edilen yaz l m bilesenleri ile elle yaz lan kodlarla olusturulmus yaz l m bilesenleri aras ndaki islem performans sonuclar ve yaz l m gelistirme maliyetleri kars last rmal olarak sunulmaktad r. Bu cal sma bes ana bolumden olusur. Bu makalenin ikinci bolumunde otomatik kod uretimi ile ilgili yap lan cal smalar hakk nda bilgi verilmektedir. Ucuncu bolumde sinyal isleme yaz l m yap tas bilesenlerinin MATLAB Kodlay c ile uretilmesi ve yaz l m yeniden kullan labilirlik icin yap lan cal smalar sunulmaktad r. Dorduncu bolumde otomatik kod uretimi ile elde edilen kazan mlar gosterilmektedir. Besinci bolumde otomatik kod uretiminin saglad g avantajlar ve gelecekte yap lacak cal smalar hakk nda bilgi verilmektedir. 2

Literatur Cal smas

Otomatik kod uretimi, algoritma modelleme ve tasar m gelistirme cal smalar yapan rmalarda son y llarda onemi giderek artmaktad r. Otomatik kod uretimi sonucu uretilen yaz l mlar gomulu ortamlarda da kullan lmas n n yan s ra Windows, Linux gibi isletim sistemlerinde masaustu uygulamas olarak sunulabilmektedir. Otomatik kod uretimi sadece C/C++ dilleri ile s n rl kalmay p Kullan c Arayuz (GUI) Yaz l mlar icin gerekebilecek JAVA tabanl .jar dosyalar n n da uretilmesini saglayabilmektedir [ 6 ]. Donan m tasar m gelistirme asamas nda ozellikle VHDL dili ile yap lan gerceklestirmelerde yasanan tasar m gelistirme maliyetlerinden dolay otomatik kod gelistirme ve yuksek seviyeli sentezleme kullan m , tasar m gelistirme surelerini iyilestirmeye baslam st r [ 7 ].

Otomatik kod uretimi model tabanl tasar mlar sayesinde de yap lmaktad r. Model tabanl tasar mlar UML ile yap larak nesneler aras ndaki iliskiler ve nesne tabanl tasar mlar, otomatik kod uretimi sayesinde olusturulabilmektedir. Moreria ve arkadaslar n n yapt g cal smada gomulu sistemler icin UML tasar mlardan VHDL koduna gecis anlat lmaktad r [ 8 ]. Bu cal sma VHDL ile gelistirmeyi daha soyut hale getirmis olup kullan c ya bak m ve surdurebilirlik faktorleri ac s ndan iyilestirme saglam st r.

Otomatik kod uretimi ayr ca optimizasyon teknigi olarak kullan labilmektedir. Cok cekirdekli islemcilerde OpenMP ile veri paralellestirme yap labilmektedir. OpenMP direkti eri kullan larak paralel cal san kod parcalar uretilebilmektedir. Membarth ve arkadaslar CPU ve GPU ortamlar nda medikal goruntuleme uygulamas icin otomatik kod uretim direkti eri kullanm slard r [ 9 ]. Bu cal sma yaz l m gelistiricilerinin optimizasyon ihtiyac n kars layan yontemleri cal san ve aktaran bir gosterim sunmaktad r.

Web tabanl uygulamalarda son kullan c ya yonelik otomatik kod uretim ve model gelistirme araclar son zamanlarda ragbet goren bir gelistirmedir. Akbulut ve arkadaslar , gorsel programlama tabanl son kullan c ya yonelik otomatik kod uretim arac n tasarlam slard r [ 10 ]. Kullan c dan web tecrubesi aranmadan gorsel programlama ile otomatik uygulama olusturulabilmektedir. Cal sman n sonucunda otomatik kod uretimi icin jenerik yaklas m n yerine alana ozel tasar m yaklas m olmas gerektigi soylenmektedir. 3

MATLAB Kodlay c ile Uygulamalar n Gerceklestirimi

Bu cal smada sinyal isleme yaz l m kon gurasyon birimlerinde yer alan temel iki uygulamadan bahsedilmektedir. 3.1

Sinyal I_sleme Uygulamalar Bu cal smada sinyal isleme uygulamas olarak ltreleme yetenegi cal s lmaktad r. Ayr ca demodulasyon islemleri icin kars last rmalar yap lmaktad r. Filtreleme sinyal isleme yaz l mlar nda on blok olarak cogu zaman kars m za c kmaktad r [ 11 ]. Ayr ca gonderici taraf ndan modulasyonu yap lm s sinyallerin icinde yer alan mesajlar n al c tarafta cozulmesi icin uygulanan demodulasyon islemleri cok say da alt sinyal isleme bloklar icermektedir [ 12 ]. Sekil 1'de cal s lan yeteneklere ait semalar gosterilmektedir.

Sekil 1. Sinyal I_sleme ve Demodulasyon Ad mlar

3.2

MATLAB Kodlay c Kullan m MathWorks rmas ozellikle donan m gelistirme uygulamalar icin Simulink modelden HDL koduna cevrim yapan HDL Kodlay c arac n onceden beri sunmaktad r [ 13 ]. O zellikle 2013 y l ndan sonraki MATLAB versiyonlar nda C/C++ kodlay c arac olan MATLAB Kodlay c yaz l m gelistiricilere buyuk kolayl k saglamaktad r [ 14 ]. Gomulu ortamlar icin cal st r labilir dosyas uretilmis bir algoritma uygulamas n uretebilmek, sistem muhendislerinin test ortamlar ndaki cal smalar na katk saglamaktad r. Boylece sistem ve yaz l m muhendisleri ortak tasar m yaparak son urune yonelik olan yaz l m gelistirmenin suresinin azalt lmas saglarlar. MATLAB Kodlay c ile otomatik C++ kod uretimi yap l rken, algoritma parametre boyutlar n n belirlenmesine ve bellek kullan m na dikkat edilmelidir. U retilen her bir fonksiyon icin MATLAB Kodlay c projesinde hem kaynak dosyas (.cpp) hem de basl k dosyas (.h) olusturulmaktad r. Sekil 2'de bu senaryolar anlatan dikkat cekici bir anlat m bulunmaktad r.

Uygulamalar icin kaynak kod jenerik uretilerek platform bag ms z uygulamalar n cal st r lmas mumkundur. Bu cal smada ltreleme ve demodulasyon islemleri icin C++ kaynak kodlar otomatik olarak uretilmistir. Filtreleme islemi, algoritma modellerinde alt ve on sinyal isleme ad mlar nda kullan lmaktad r. Ayr ca cesitli sinyal isleme projelerinde kullan ld g icin ltreleme yaz l m yap tas sayesinde cok say da urunde yeniden kullan labilirlik saglanmaktad r. Filtreleme islemi ozellikle cok say da kompleks vektor carp m icerdigi icin dikkatli ve optimize yaz lmas gerekmektedir. MATLAB Kodlay c sayesinde bu islem hem h zl hem de daha sade olmustur. Demodulasyon islemlerinde cok say da alt islem ve ard s k ak slar oldugu icin sadece yaz l m tecrubesi olan gelistiricilerde ogrenme ve anlama surecinin yasanmas na neden olmaktad r. Otomatik kod uretimi sayesinde algoritma ve model soyutlama yetenegi, bu surecte yaz l m tasar m muhendislerine katk saglamaktad r. Alan bilgisi olmadan sadece yaz l m tecrubesi ile demodulasyon uygulamas n n gerceklestirimi h zland r labilmektedir.

Sekil 2. MATLAB Kodlay c ile Otomatik Kod Uretimi Sureci

4

Testler ve Sonuclar

MATLAB Kodlay c ile otomatik kod uretiminin getirmis oldugu kazan mlar , testler ile pekistirmek amaclanm st r. Bu bolumde otomatik kod uretimi ile uretilmis kaynak kodlardan elde edilen uygulamalar n cal sma zaman performans ile ayn islemler icin elle kod yaz larak gerceklestirilmis uygulamalar n performans kars last r lmaktad r. Otomatik kod uretimi ile gerceklestirilen uygulamalar icin harcanan gelistirme sureleri farkl algoritmalar icin aktar lmaktad r. Cal smada kullan lan gelistirme ortamlar ve araclar Tablo 1'de verilmektedir.

Tablo 1. Testler icin gelistirme ortamlar Gelistirme Ortam Amac MATLAB 2015b Algoritmalar icin gelistirme ortam saglamaktad r. MATLAB Kodlay c Algoritma modelleri C++ kodlara cevirmektedir.

Visual Studio C++ Derleme ile kodlardan uygulamalar olusturur.

Performans olcumlerinde test grubu olarak cesitli algoritma fonksiyonlar kullan ld . Tablo 2'de algoritmalar n elle yaz larak C++ kodu gelistirilmesi ile otomatik olarak uretilen C++ kodundan olusturulan uygulamalar n islem performans kars last r lmaktad r. Gercek zamanl ust s n r islem suresi 1 sn'dir. Girdi vektor uzunlugu 1 sn'lik ornek adedidir. Algoritma performans kars last rmalar na bak ld g nda otomatik kod uretimi haz rlanm s uygulama ile elle yaz lm s C++ uygulamalar na gore h zlanma gozlemlenmektedir. O zellikle ltreleme islemi icin 7.5 kat h zlanma goze carpmaktad r. Fakat frekans demodulasyon isleminde MATLAB Kodlay c kullan ld g nda h zlanma yerine yavaslama soz konusudur. Kod analiz arac ile bak ld g nda MATLAB Kodlay c 'n n urettigi FFT kodlar jenerik tan mlama yap ld g icin islem suresi FFTW Kutuphanesi fonksiyonlar na gore uzun surmektedir [ 15 ]. Visual Studio C++ 2015 gelistirme ortam nda ilgili kaynak kodlardaki FFT fonksiyonu FFTW fonksiyonu ile degistirilerek frekans demodulasyondaki islem suresi azalt lm st r. MATLAB Kodlay c 'dan dogrudan uygulama olusturmak yerine uretilmis kaynak kodlardan baska bir cal sma zaman nda Visual Studio vb. ortamlarda uygulamalar olusturmak performans faktoru ac s ndan etkili olmaktad r.

Tablo 2. Otomatik Kod Uretimi ile I_slem Performans Kazan mlar .

Algoritma Manuel Uygulama Otomatik Uygulama H zlanma Filtreleme 24.675 ms 3.456 ms 7.5x Genlik Demodulasyon 41.034 ms 27.631 ms 1.5x Frekans Demodulasyon 326.754 ms 356.323 ms 0.9x Faz Demodulasyon 18.732 ms 12.128 ms 1.5x Sadece yaz l m tecrubesi ile karmas k algoritma modellerinin ve fonksiyonlar n n alan bilgisi olmadan urune yonelik uygulamalar olusturmak otomatik kod uretimi sayesinde h zlanmaktad r. Otomatik kod uretim arac kullan lmad g zaman uygulamay gerceklestirme zaman kisiye bagl degiskenlik gostermektedir. Tablo 3'te iki yaz l m gelistiricisinin algoritmalar icin tasarlam s olduklar uygulama yaz l mlar n n gelistirme esnas nda harcad klar zaman ve sadece yaz l m tecrubesi olan bir gelistiricinin MATLAB Kodlay c ile gelistirilen uygulamalar icin harcad g sure kars last r lmaktad r. Tablo 3'te goruldugu uzere MATLAB Kodlay c ile gelistirme sureleri kayda deger bir sekilde dusmektedir. Yaz l m gelistirme maliyetlerinde iscilik faktoru ac s ndan bireysel kars last rma ile maksimum 5 insan ay kazanc, minimum 2.5 insan ay kazanc saglan r. Filtreleme ve demodulasyon yap taslar cok say da islemde alt veya on islem olarak cagr lmaktad r. Filtreleme yaz l m yap tas icin yeniden kullan labilirlik dikkate al nd g nda 34 adet islemde yeniden kullan labilirligi gorulmustur. Demodulasyon yaz l m yap tas ise 16 adet islemde kullan lmaktad r. Filtreleme sinyal islemede cok kullan lan bir metot oldugu icin sinyal isleme yaz l mlar nda bu kadar yuksek kullan m beklenen bir durumdur. Demodulasyon islemi yetenege ozel bir is oldugu icin ilgili demodulasyon yeteneklerinde kullan lmaktad r.

Tablo 3. Yaz l m Gelistirme Maliyetlerinin Kars last r lmas I_scilik Suresi Otomatik kod uretimi sayesinde yaz l m gelistirme maliyetleri iscilik ac s ndan azalt lm s olup ozellikle h zl prototip ve modelleme yap lan birimlerde ceviklik artt r lm st r. I_scilik surelerin azalmas ozellikle surekli urun teslimat yapan yaz l m gelistiriciler icin buyuk fayda saglamaktad r. MATLAB gelistirme ortam kullan larak tasarlanan algoritma ve modeller baska is gucune ihtiyac duymadan MATLAB Kodlay c ile dogrudan C++ kodlar na cevrilebilmekte boylece olusabilecek yaz l m gelistirici hatas n n onune gecilmektedir. Testlerdeki bulgulara gore otomatik kod uretimi ile yap lan uygulamalar elle yaz lan uygulamalara gore h zl cal smaktad r. Olusturulan yap taslar sayesinde cesitli alan projelerinde yeniden kullan labilirlik ve urun hatt yaklas mlar uygulanmaktad r. MATLAB Kodlay c ile yap lan tasar mlar n saglad g en onemli avantaj, sistem ve yaz l m muhendisligi sureci ortak yap larak yaz l m mimarisinin urune ait sistem mimarisinden turetilmesidir.

Jeneriklik goz onunde bulundurularak otomatik kod uretimi ile elde edilen kaynak kodlar sayesinde ayn kaynak kodlar isletim sistemi bag ms z uygulamalar icin kullan labilmektedir. I_sletim sistemi bag ms z yap tas haz rlanarak yeniden kullan labilirlik saglanm s olmaktad r. Kod uretilirken bellekler dinamik ac ld g icin bu durum kritik sistemlerde performansa olumsuz etki yapar. Bellek yonetimi, MATLAB modellerinde hiyerarsik bir yap da ve yerinde bellek kullan m ile ele al n rsa C++ kodlar na cevrimde daha az bellek alan kullanan kod parcalar uretilebilir. Gelecekte, optimizasyon ihtiyac olan uygulamalarda MATLAB Kodlay c ile kod uretilirken nas l bir yaklas m sergilenecegi ele al nacakt r. Otomatik kod uretimi ile sistem-yaz l m sureci kural haline getirilerek yeni bir yaz l m mimarisi yonteminin cal s lmas hede enmektedir.

Katk

Belirtme

Bu cal smaya testler asamas nda katk s olan ekip arkadaslar m Fehmi Emre KADAN ve Batuhan Mert SEVEROGLU'na tesekkur ederim.

Referanslar

References

1. Song , L. , Di , L. , Fang , L. , Nan , Z. : CPSiCGF: A code generation framework for CPS integration modeling , Microprocessors Microsystems, v. 39 n.8, p. 1234 - 1244 , November 2015 . https://doi.org/10.1016/j.micpro. 2015 . 05 .010

2. Akdur , D. , Garousi , V. , Demirors, O.: A survey on modeling and model-driven engineering practices in the embedded software industry , Journal of Systems Architecture ,Volume 91 , 2018 .

3. P. Banerjee et al., "A MATLAB compiler for distributed, heterogeneous, recon gurable computing systems," Proceedings 2000 IEEE Symposium on FieldProgrammable Custom Computing Machines (Cat. No.PR00871) , Napa Valley, CA, USA, 2000 , pp. 39 - 48 .

4. D. de Niz, G. Bhatia and R. Rajkumar , " Model-Based Development of Embedded Systems: The SysWeaver Approach," 12th IEEE Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium (RTAS'06) , San Jose, CA, USA, 2006 , pp. 231 - 242 .

5. R. Selvamuthukumaran and R. Gupta , "Rapid prototyping of power electronics converters for photovoltaic system application using Xilinx System Generator," in IET Power Electronics , vol. 7 , no. 9 , pp. 2269 - 2278 , September 2014 . https://doi.org/10.1049/iet-pel. 2013 .0736

6. J. Sanchez , S. Dormido , R. Pastor and F. Morilla , "A Java/Matlab-based environment for remote control system laboratories: illustrated with an inverted pendulum," in IEEE Transactions on Education , vol. 47 , no. 3 , pp. 321 - 329 , Aug. 2004 .

7. Y. P. Siwakoti and G. E. Town , "Design of FPGA-controlled power electronics and drives using MATLAB Simulink," 2013 IEEE ECCE Asia Downunder , Melbourne, VIC , 2013 , pp. 571 - 577 .

8. T. G. Moreira , M. A. Wehrmeister , C. E. Pereira , J. Petin and E. Levrat,: "Automatic code generation for embedded systems: From UML speci cations to VHDL code," , IEEE International Conference on Industrial Informatics, Osaka, 2010 , pp. 1085 - 1090 .

9. R. Membarth , F. Hannig , J. Teich , M. Korner and W. Eckert , "Generating Devicespeci c GPU Code for Local Operators in Medical Imaging," 2012 IEEE 26th International Parallel and Distributed Processing Symposium , Shanghai, 2012 , pp. 569 - 581 .

10. Patlar Akbulut , F. , Koseokur, H., Catal , C. , Akbulut , A. : Son Kullan c Gelistirme icin Otomatik Kod Uretim Arac n n Tasar m ve Gerceklenmesi . Deu Muhendislik Fakultesi Fen ve Muhendislik . 19 . 76 - 88 .

11. T. D. Tran , Jie Liang and Chengjie Tu , "Lapped transform via time-domain preand post- ltering," in IEEE Transactions on Signal Processing , vol. 51 , no. 6 , pp. 1557 - 1571 , June 2003 .

12. K. Murota and K. Hirade , "GMSK Modulation for Digital Mobile Radio Telephony," in IEEE Transactions on Communications , vol. 29 , no. 7 , pp. 1044 - 1050 , July 1981 .

13. HDL Kodlay c Ana Sayfas , https://uk.mathworks.com/products/hdl-coder. html. Son erisim 09 Ekim 2018 .

14. MATLAB Kodlay c Ana Sayfas , https://www.mathworks.com/products/matlabcoder.html Son erisim 09 Ekim 2018 .

15. FFTW Kutuphanesi Ana Sayfas , http://www. tw.org/. Son erisim 09 Ekim 2018 .