The MathWorks日前推出了嵌入式MATLAB――业界领先的MATLAB科学计算语言的子集。嵌入式MATLAB子集使MATLAB用户能够从MATLAB程序中生成高效、可嵌入C代码，从而避免了常见的、耗时的和易出错的用C代码重写MATLAB算法的进程。 

嵌入式MATLAB子集包括了众多的MATLAB功能，有270多个MATLAB运算符和函数以及90多个定点工具箱(Fixed-Point Toolbox)函数。嵌入式MATLAB支持许多高级MATLAB语言功能，如多维阵列、实数和复数、结构、流程控制和下标运算。 

转换为C代码由Real-Time Workshop 7执行，其是广泛用于嵌入式代码生成的 MathWorks产品。Real-Time Workshop会自动产生嵌入式C，它在大小、性能和内存使用上可与手工编码相媲美。用户可以直接在MATLAB M文件中调用Real-Time Workshop，或者该文件也可以按名称包括在Simulink模块图中。如果使用了Simulink，也可以使用Simulink HDL coder生成可合成的Verilog和VHDL。在这两种情况下，在数字上，生成的代码与嵌入式MATLAB源代码相当。

早期使用客户反馈，嵌入式MATLAB技术促进了迅速、准确的嵌入式软件开发。GlucoLight公司的首席技术官Matt Schurman说：“通过在我们的设计流程中引入嵌入式MATLAB语言子集和Simulink，我们几乎全部避免了以前从MATLAB到C的手工代码 转换过程中遇到的错误。同时我们还缩短了后续产品开发的时间–从设计到实现”。

The MathWorks负责信号处理和通信产品线的市场总监Ken Karnofsky说：“MATLAB在算法开发方面一直为许多电子工程师们所选择，而嵌入式MATLAB提供他们更想要的功能–让他们在嵌入式系统中进 行算法开发、设计和实现时一直使用MATLAB”。

可用性

在以下最新版本的MathWorks产品中支持嵌入式MATLAB技术：MATLAB、Simulink、Fixed-Point Toolbox、Stateflow、SimEvents和Simulink HDL Coder。Simulink和Real-Time Workshop是必需的产品。有关嵌入式MATLAB的详情，请访问www.mathworks.com/products/featured /embeddedmatlab。

如果开发的是比较底层的信号处理算法，那么在正式用汇编和C编写代码之前，用matlab设计算法并验证再转换为 C语言比直接用C语言编写算法更好一些，因为C语言直接编写比较困难，同时算法仿真也没有matlab好用和直观。matlab还有能将matlab代码 直接转换为硬件描述语言和嵌入式C语言的功能。当然，这种转换的结果通常还是需要人工优化。

如果是实现网络协议或者是控制功能，那和matlab没有什么关系。

不过就算是信号处理，也大多做的是成熟的算法，这些东西大都有可借鉴的源码，直接改写即可使用，也没必要用matlab。所以总体来说，嵌入式开发和matlab没有什么关系。