相比手写代码，信号处理代码生成可以更快、更轻松地将设计算法转换为嵌入式代码，使得企业能够，，。
mathworks 在嵌入式代码生成方面有着二十多年的成功经验，并将继续开发相关技术，供生产企业用于：
- 信号处理设计
- 嵌入式代码生成
- 嵌入式代码验证和性能分析
“有了基于 simulink 和 embedded coder 的设计和代码生成完整工具链，现场测试更改通常只需几分钟即可完成。这是手写代码无法做到的。”
arno bergmann，intacton
信号处理设计
matlab®、simulink®、signal processing toolbox™ 和 dsp system toolbox™ 都是业界公认的信号处理系统设计工具。它们可以加快设计，自动执行分析，并且支持尽早进行验证。借助 fixed-point designer™，工程师可以执行位真仿真，自动化浮点到定点数据的转换，并检测是否溢出。
嵌入式代码生成
embedded coder® 扩展了 matlab coder™ 和 simulink coder™ 的功能，可以从 matlab 文件和 simulink 模型生成优化的嵌入式代码。默认情况下，会生成适用于任何设备的 ansi/iso c 或 c 代码。此外，可使用灵活的 api 针对特定 mcu 和 dsp 轻松进行代码优化。支持在仿真和代码生成过程中集成手写代码。还可使用 gpu coder™ 为 gpu 生成代码。
嵌入式代码验证和性能分析
处理器在环 (pil) 测试和执行性能分析将执行结果与算法参考模型行为的比较过程自动化，从而构成了信号处理代码验证的基础。生成的代码可编译为库并集成到父级嵌入式工程中。您可以使用可扩展 pil api 对嵌入式处理器进行 pil 测试和性能分析，以衡量任务和函数性能，并创建特定于处理器的存档库。您还可以使用 simulink test™ 编写、执行、审查和组织测试与测试套件。