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1.声音数字化的编m编过程分为哪三个步骤
2.严格遵守 GPL 的代码如何商用？
3.电脑里rtw文件是什么
4.纯干货分享|源代码泄露的有效方法

声音数字化的过程分为哪三个步骤

       1、引言

       就音频而言，码源码l码无论是编m编算法多样性，Codec种类还是码源码l码音频编解码复杂程度都远远比视频要高。视频的编m编Codec目前还主要是以宏块为处理单元，预测加变换的码源码l码收盘线源码混合编码框架，例如H.和H.都是编m编在这一框架下。而音频则相当复杂，码源码l码且不同的编m编场景必须要选择不同的音频编解码器。以下就是码源码l码本次为大家分享的主要内容，希望通过此次分享可以使大家对音频编解码有一个整体的编m编认识，并在实际应用中有参考的码源码l码依据。

       本次分享的编m编内容提纲：

       1）语音／音频编码总表；

       2）数字语音基本要素；

       3）为什么要压缩；

       4）编码器考虑的因素；

       5）语音经典编码模型；

       6）ISO；

       7）编码模型；

       8）USAC；

       9）编码；

       ）使用选型考虑的因素。

       * 本次演讲PPT文稿，码源码l码请从文末附件下载！编m编

       （本文同步发布于：

       /thread--1-1.html）

       2、分享者

       刘华平：

       - 现为网易云音乐音视频实验室负责人，上海大学通信学院在职博士；

       - 曾任掌门集团（WIFI万能钥匙）音视频技术研发总监，资深研究员；

       - 行者悟空声学技术有限公司首席技术官(联合创始人)；

       - 阿里巴巴前高级技术专家(P8)， 阿里音乐音视频部门总监；

       - Visualon音频部门经理、盛大创新院研究员、Freescale 上海研发中心多媒体部门；

       - 早期 Google Android SDK多媒体架构的贡献者，开源 AMR_WB 编码器工程开发者。

       刘华平拥有5项技术发明专利、二十余篇专业论文和多项软件著作权，参与过浙江省杭州重大专项项目，浙江省金华科委项目，上海市科委项目(球谐域全景音频关键技术研究)。

       3、系列文章

       本文是系列文章中的第篇，本系列文章的大纲如下：

       《即时通讯音视频开发（一）：视频编解码之理论概述》

       《即时通讯音视频开发（二）：视频编解码之数字视频介绍》

       《即时通讯音视频开发（三）：视频编解码之编码基础》

       《即时通讯音视频开发（四）：视频编解码之预测技术介绍》

       《即时通讯音视频开发（五）：认识主流视频编码技术H.》

       《即时通讯音视频开发（六）：如何开始音频编解码技术的学习》

       《即时通讯音视频开发（七）：音频基础及编码原理入门》

       《即时通讯音视频开发（八）：常见的实时语音通讯编码标准》

       《即时通讯音视频开发（九）：实时语音通讯的回音及回音消除概述》

       《即时通讯音视频开发（十）：实时语音通讯的回音消除技术详解》

       《即时通讯音视频开发（十一）：实时语音通讯丢包补偿技术详解》

       《即时通讯音视频开发（十二）：多人实时音视频聊天架构探讨》

       《即时通讯音视频开发（十三）：实时视频编码H.的特点与优势》

       《即时通讯音视频开发（十四）：实时音视频数据传输协议介绍》

       《即时通讯音视频开发（十五）：聊聊P2P与实时音视频的应用情况》

       《即时通讯音视频开发（十六）：移动端实时音视频开发的几个建议》

       《即时通讯音视频开发（十七）：视频编码H.、V8的前世今生》

       《即时通讯音视频开发（十八）：详解音频编解码的原理、演进和应用选型》（本文）

       4、语言/音频编码总表

       ▲ 语言/音频编码总表

       上图展示的是语言/音频编码总表，可以看到其比视频编码要复杂得多，单纯的算法也远远比视频要更加复杂。

       5、数字语言基本要素

       数字声音具有三个要素：

       1）采样率；

       2）通道数；

       3）量化位数。

       ▲ 声音数字化的过程

       如上图所示，声音数字化的过程为：

       1）采样：在时间轴上对信号数字化；

       2）量化：在幅度轴上对信号数字化；

       3）编码：按一定格式记录采样和量化后的数字数据。

       6、为什么要压缩

       压缩音频，主要是为了在降低带宽负担的同时为视频腾出更多带宽空间。存储和带宽二大因素决定了语音压缩的必要性。

       我们看看下面的例子。

       长度为4分钟，采样频率为Hz,采样深度为bits,双声音Wav文件大小：

       Hz*bits*4minutes*2=(/1second)*bits*(4minutes*(seconds/1minutes)*2=bits/second*seconds=bits=/(8bits/1byte)*2=bytes=/(/1M)bytes=.MB

       MP3，kbps压缩后文件大小：

       kbps*4minutes=(kbits/1second)*(4minutes*(seconds/1minutes))=(kbits/1second)*seconds=kbits=kbits/(8bits/1byte)=kbytes=k/(k/1M)bytes=3.Mbytes=3.MB

       正如上面的例子，声音压缩后，存储大小为原大小的十分之一，压缩率十分可观！

       7、编码器考虑因素

       7.1 基本概念

       编码器考虑的因素：

       1）最佳压缩比；

       2）算法的复杂度；

       3）算法延时；

       4）针对特殊场景下的特定设计；

       5）兼容性。

       通过一些特定的压缩算法，可以压缩音频文件至原来的gdb得到源码1/，同时人耳也无法分辨压缩前后的声音质量差异，需要满足多种条件才能实现这种效果；而对于编码器，无论是设计阶段还是使用阶段，我们都需要考虑最佳压缩效果、算法的复杂度与算法的延时，结合特殊场景进行特定的设计；而兼容性也是我们不能不考虑的重点。

       7.2 语音经典编码模型：发音模型

       ▲ 发音模型（原图点击查看）

       我们的很多编解码器都是基于综合人的发音模型与一些和听觉相关的理论支持研究提出的特定编解码算法。初期我们通过研究人的发音原理来设计音频编解码的算法，包括端到端的滤波或轻浊音等，只有充分理解人的发声原理我们才能在编解码端做出有价值的优化。

       7.2.1语音编码模型——LPC：

       ▲ 经典语音编码模型：LPC（原图点击查看）

       ▲ LPC 数学表达

       LPC作为经典语音编码模式，其本质是一个线性预测的过程。早期的G.7系列编码模型便是通过此模型对整个语音进行编码，上图展示的过程可与之前的人发声过程进行匹配，每个环节都有一个相应的模块用来支撑人发声的过程。其中使用了AR数学模型进行线性预测，此算法也是现在很多语音编码的重要组成模块。

       7.2.2语音编码模型——G.：

       ▲经典语音编码模型: G.(CELP)

       G.同样是经典的语音编码模型之一，也是我们学习语音编码的一个入门级Codec。G.的文档十分完善，包括每个模块的源代码在内都可直接下载。G.可以说是在早期发声模型基础上的改进，需要关注的性能指标是帧长与算法上的延时，包括语音质量的MOS分。G.也有很多变种，由于语音需要考虑系统兼容性，不同的系统指定携带的Codec也不同，音频编码的复杂程度要远高于视频编码。

       G. 建议了共轭结构的算术码本激励线性预测(CS-ACELP)编码方案。G.算法的帧长为ms, 编码器含5ms 前瞻，算法时延ms，语音质量MOS分可达4.0。

       7.3 语音经典编码模型——听觉模型

       ▲ ISO编码模型：心理声学模型

       除了研究人发声的原理，我们还需要研究人听声的原理，从而更好实现声音的收集与处理。一个声音信号是否能被人耳听见主要取决于声音信号的频率、强度与其他音的干扰。心理声学模型便是用来找出音频信号中存在的冗余信息从而实现在压缩声音信号的同时不影响听觉的目的。心理声学理论的成熟为感知编码系统奠定了理论基础，这里的感知编码主要是ISO编码模型，主要覆盖的声学原理有临界频带、绝对听觉阈值、频域掩蔽、时域掩蔽等。

       ▲ 听觉模型

       无论是MP3还是AAC以至于到后面的杜比音效都是基于听觉模型进行的探索与创新。

       7.3.1临界频带：

       由于声音频率与掩蔽曲线不是线性关系，为从感知上来统一度量声音频率，引入了“临界频带”的概念。通常认为，在Hz到kHz范围内有个监界频带。临界频带的单位叫Bark(巴克)。

       ▲ 临界频带

       临界频带主要用于心理声学模型。由于声音频率与掩蔽曲线并非线性关系，为从感知上来统一度量声音频率，Tgb协议源码我们引入了“临界频带”的概念。人耳对每段的某个频率的灵敏度不同，二者关系是非线性的。通常我们会将人可以听到的整个频率也就是从Hz到KHz分为个频带，可在其中进行时域或频域类的掩蔽，将一些冗余信息从编码中去除从而有效提升压缩率。

       7.3.2绝对听觉阈值：

       ▲ 绝对听觉阈值

       绝对听觉阈值也可有效提升压缩率，基于心理声学模型，可去除编码中的冗余部分。

       7.4 经典音频编码：ISO

       ▲ 经典音频编码：ISO

       我们可将最早的MP3 Layer1理解为第一代的ISO感知编码，随后的一些纯量化内容更多的是在压缩上进行改进而核心一直未改变。从MP3 Layer1到Layer2与Layer3，主要的改变是心理声学模型的迭代。

       ▲ MPEG1 LayerI Codec

       ▲ MPEG1 LayerIII Codec

       上图展示的是Encode与Decode的回路。输入的PCM首先会经过多子带分析与频域中的心理声学模型冗余处理，而后进行量化编码；Layer III中的是我们现在常说的MP3的Codec：Encode与Decode之间的整体回路，相比于Layer1多了几个处理环节以及霍夫曼编码。

       7.5 AAC协议族

       ▲ AAC家族

       AAC与G.一样包括很多系列，但AAC的巧妙之处在于向下兼容的特性。开始时我们就强调，所有Codec在设计时都需要考虑兼容性，瑞典的Coding Technology公司曾提出在兼容性上特别优化的方案。AAC Plus V1包括AAC与SBR，AAC Plus V2包括AAC+SBR+PS，现在常见的很多音乐类或直播音频编码都是基于AAC Plus协议族进行的。

       德国的霍朗浦学院曾在AAC低延时协议扩展方面做出一些探索并得到了AAC LD协议族，其原理仍基于传统的AAC模块，但在后端会对处理长度进行调整，例如之前是以bit为一个处理单位，那改进后则以bit为一个处理单位。除此之外AAC LD加入了LD-SBR与LD-MPS等，从而形成一个规模较大的AAC-ELD V2模块，可以说是十分巧妙。

       7.5.1AACPlus核心模块——SBR（Spectral Band Replication）：

       ▲ SBR(Spectral Band Replication)

       我们可以看到，AAC可以说充分利用了频域扩展，用很小的代价实现诸多功能优化。AAC的核心之一是SBR，这是一种使用极少位数就可描述高频部分并在解码时进行特殊优化从而实现频域扩展的模块。上图展示的是不同压缩率模块所覆盖的频率取值范围，而使用AAC时需要注意一个被称为“甜点码率”的指标。无论是采样率还是码率都是变化的，在应用时选择何种码率十分关键。例如直播时采用Kbps即可在覆盖整个频段的同时保持良好音质。

       7.5.2AACPlus核心模块——PS（Parametric Stereo）：

       ▲ ：PS(Parametric Stereo)

       PS 描述参数：IID(Inter-channel Intensity Difference),，ICC(Inter-channel Cross-Correlation)，IPD(Inter-channel Phase Difference)。

       ▲ AACPlus v2编码框图

       ▲ AACPlus v2解码框图

       PS模块也是AAC的核心模块之一，主要用于分析左右声道属性并使用非常少的位数表示左右声道相关性，而后在解码端将左右声道分离。这里比较巧妙的是PS的向下兼容特性，整体数据打包是分开进行的。如果获取到AAC、SBR、PS三者的公司源码出售基本数据包后，在解码阶段我们就只需AAC—LC。上图展示的就是AAC的解码框架，如果大家读过3GPP的代码就可发现其每一个模块都相当清楚。我们可根据文档读取代码并对应到每一个环节。

       7.5.3甜点码率：

       ▲ AAC 甜点码率

       甜点码率是一项很关键的指标。例如在手机直播应用场景中，一般的视频分辨率为×，音频码率大约在K左右。如果音频码率过大则会直接影响视频质量，因而我们需要控制音频码率在一个较为合适的范围内从而实现最佳的音画效果。在很多应用场景中可能需要系统根据不同的网络环境下载不同音质的文件，例如在2G环境中下载较小的文件，这样做主要是为了节省带宽并提高音频文件的播放流畅程度。

       7.6 AAC-ELD家族

       AAC-ELD家族产生背景：

       aacplus v2 已经在压缩和音质方面做到了近似于极致，但由于算法实现上的长达ms左右的延时极大的阻碍aacplus v2在实时通讯领域的应用。Fraunhofer IIS 为了解决这个问题，对AAC进行相关改进，形成了AAC-ELD协议族。

       ▲ AAC-ELD家族

       AAC-ELD家族带来的主要改进是低延迟。如果Codec的延迟太长便无法在一些特定场景中被使用。例如早期AAC Plus V2的整体延迟可达ms，如此高的延迟肯定无法被应用于语音通话等对实时性要求极高的应用场景。霍朗普学院推出的AAC-ELD可在保持音质的前提下将延迟降低至ms，相对于MP3最高长达ms的延迟而言提升巨大。

       7.7 应用中端到端的延迟

       ▲ 端到端的延时

       编解码过程也存在延时问题，这也是我们选择编解码器时需要考虑的最主要因素之一，编解码的延时主要由处理延时与算法延时组成，例如G.的算法延时为ms，而AAC-LC可达到一百毫秒以上。另外，播放端或采集端的长帧数量太多，播放时缓存太多等也会直接影响延时，我们在选择编解码器时需要考虑延时带来的影响。

       编解码器已经历了两个发展方向：

       1）一个是以G.7（G.）为例，根据发声模型设计的一套主要集中于语音方面的编解码算法；

       2）另一个是以ISO的MP3和AAC为例，根据心理声学模型设计的一套感知编码。

       最近的趋势是编码的统一：

       原来在语音场景下我们使用8K或K进行采样，音乐场景下则需使用覆盖到全频带的.1K进行采样，每个Codec都有一个频域覆盖的范围。在之前的开发中，如果应用场景仅针对压缩语音那么需要选择语音编码方案，如果应用场景针对压缩音乐则需要选择音乐编码方案，而现在的发展方向是通过一套编码从容应对语音与音乐两个应用场景，这就是接下来将要被提到的USAC。

       这里介绍两个比较典型的Codec：

       1）一个是Opus，通过其中集成的模块可实现根据传入音频文件的采样率等属性自动选择语音编码或音乐编码；

       2）另一个是EVS这也是霍朗普等组织推行的方案，已经尝试用于4G或5G之中。

       EVS (Enhanced Voice Services)：

       主要是VoiceAge, Dolby, Fraunhofer, 华为联合开发的USAC编码器，低速率音乐编码质量很好。

       ▲ USAC

       由框图我们可以了解到USAC向下兼容的特性。

       编解码器可总结为经历了三个时代：

       1）发声模型；

       2）听觉感知；

       3）融合方案。

       接下来我将展示目前所有的Codec情况并整理为表格以方便大家检索查阅。

       8、解码器（Codec）总结

       8.1 IETF系列

       IETF作为标准协议联盟组织之一推出了以上Codec：Opus包括采样率为8kHz、php numberformat源码甜点码率为kbps的窄带单声语音（SILK），采样率为kHz、甜点码率为kbps的宽带单声语音与采样率为kHz、甜点码率为kbps的全带单声语音（CELT），采用甜点码率意味着将压缩率和音质保持在一个良好的平衡状态。在一些窄带单声语音应用场景例如常见的微信语音聊天，其压缩率可达到原来的8.5%。Opus没有技术专利和源代码的门槛，使得其受到现在很多流媒体厂商的欢迎，Opus支持更广的码率范围，具备丰富采样率选择，可实现极低延迟与可变帧大小，也具备以往一些Codec的许多特性如CBR、VBR、动态调整等，支持的通道数量也更多。除此之外，Opus同样具备许多从SILK移植而来的特性或功能。如在VUIB传输上集成了扛丢包模式等。

       iLBC早在SILK未出现时就被提出同样具备抗丢包。的特性，高达.2kbps的甜点码率与4.的Mos使其音质较为良好，超过G.的相关指标；GSM就是最早手机网络仍停留在2G时代时流行的编码形式，主要用于蜂窝电话的编码任务。

       8.2 AMR系列

       AMR早在3G时期就被广泛应用，AMR-NB是最流行的语音编码器，具有压缩效果好，支持多种码率形式的特点；与此同时，这也是GSM与3G时期Android平台最早支持的窄带语音编码方案。AMR-WB作为AMR-NB向宽带的扩展版，主要用于3G和4G通话标准协议中，其甜点码率为.kbps。在实践中我们将码率参数调整为此值即可实现压缩率与质量的平衡。AMR-WB+则是上述两者的融合，三者共同构成AMR系列。

       8.3 ITU-T G系列

       ITU-T G系列包括最早的波形编码G到现在大家熟悉的G.这里我想强调的是G.1 Siren7、G.1c Siren与G Siren，例如G.可覆盖整个前频带且支持立体声。即使都属于老协议，但由于其优秀的兼容性，不应被我们忽略。

       将Opus与其他一些Codec进行对比我们可以看到，无论是质量还是延时控制，Opus的优势十分明显；加之Opus作为开源的免费方案，不存在专利限制，受到业界追捧也不足为奇。

       8.4 ISO系列

       ISO里我想强调的是MP3与AAC，二者同样支持很多码率。MP3的甜点码率为kbps，MP3 Pro的码率可达到MP3的一半；AAC支持8～khz的采样率，AAC-LC的甜点码率为kbps，HE-AAC的甜点码率为kbps，AAC-LD与ELD做到了AAC的低延时，实现了延时与压缩比的最佳平衡。

       8.5 3GPP系列：EVRC

       EVRC 是CDMA 中使用的语音编解码器，由高通公司年提出目标是取代QCELP。

       高通公司主推的3GPP是CDMA中使用的语音编解码器，在未来选择编解码器类型时我们需要特别考虑延时与帧长。由于语音编码种类很多，帧长也是复杂多变的，其背后的算法复杂程度，RAM、ROM占用等都是在实践当中需要着重考虑的。

       8.6 极低码率

       极低码率主要的应用场景是对讲机、卫星通讯、军工等。

       上图图表中的MELP最早由美国军方开发，现在绝大多数的对讲机都基于此模型进行扩展开发，压缩后的码率可达到2.4kbps而目前最极端的极低码率可实现bps，相当于压缩为原数据的0.2%，此时的音频文件仅能被用于传达语音内容而丢失了很多声色。

       8.7 全频带

       全频带中的组合也是多种多样。

       9、编解码使用注意

       9.1 License

       ▲ 开源项目常用的Lisence

       国内大部分企业在开发时容易忽视包括专利安全性在内的与License相关的内容。如果企业计划得比较长远，需要长期使用某项技术或企业规模不断扩大时则不能不考虑专利问题。专利费用包括Open Source与算法专利，二者完全独立互不干涉，如果我们从某家专利公司购买了AAC的专利算法，并不能获得此AAC专利的源代码，仅能获得与此技术相关的专利使用授权。专利公司会给予需要下载的文件列表，通过这种方式实现技术的授权使用。

       ▲ 一张图看懂Lisence（来自：阮一峰的博客）

       上面的二叉树图比较清晰地展示了代码授权的具体流程，随着企业的规模化发展日趋成熟，企业应当规范自身的技术使用行为，尽可能避免专利纠纷带来的不利影响。

       9.2 专利

       ▲ 2个著名的多媒体技术专利池

       主流语音编解码技术拥有两个专利池：

       1）MPEG-LA；

       2）Via Licensing。

       很多非常复杂的Codec涉及高达上千个专利，与之相关的企业或组织多达几十个，为专利授权而与每一个企业或组织进行洽谈显然是不现实的，因而专利池的出现使得技术授权更加规范清晰，方便企业统一处理技术授权问题。

       9.3 常见Codec Patent License

       希望大家在使用技术的同时尊重知识产权，助力技术创新可持续发展。

       、讲稿PPT下载

       （因无法上传附件，请从原文附件下载：

       /thread--1-1.html）

       附录：更多音视频技术资料

       实时音视频开发的其它精华资料：

       《实时语音聊天中的音频处理与编码压缩技术简述》

       《网易视频云技术分享：音频处理与压缩技术快速入门》

       《学习RFC：RTP/RTCP实时传输协议基础知识》

       《基于RTMP数据传输协议的实时流媒体技术研究（论文全文）》

       《声网架构师谈实时音视频云的实现难点(视频采访)》

       《浅谈开发实时视频直播平台的技术要点》

       《还在靠“喂喂喂”测试实时语音通话质量？本文教你科学的评测方法！》

       《实现延迟低于毫秒的P实时音视频直播的实践分享》

       《移动端实时视频直播技术实践：如何做到实时秒开、流畅不卡》

       《如何用最简单的方法测试你的实时音视频方案》

       《技术揭秘：支持百万级粉丝互动的Facebook实时视频直播》

       《简述实时音视频聊天中端到端加密（E2EE）的工作原理》

       《移动端实时音视频直播技术详解（一）：开篇》

       《移动端实时音视频直播技术详解（二）：采集》

       《移动端实时音视频直播技术详解（三）：处理》

       《移动端实时音视频直播技术详解（四）：编码和封装》

       《移动端实时音视频直播技术详解（五）：推流和传输》

       《移动端实时音视频直播技术详解（六）：延迟优化》

严格遵守 GPL 的代码如何商用？

       深入探讨：如何在商业环境中合规利用GPL许可的代码

       GPL，即GNU通用公共许可证，其核心原则是确保用户能够获取源代码以进行自由使用、修改和分发。然而，这并不意味着所有使用GPL代码的商业项目必须免费。理论上，开发者可以收取费用，但必须遵守GPL的透明度要求，即用户在购买软件时有权获取源代码。

       尽管如此，对于想要对GPL代码进行收费发布的企业来说，这无疑带来了挑战。一个可行的策略是参考Redhat的成功模式，通过提供订阅服务和高级支持来获取收入，这不仅让客户享受到定制化的服务，也能间接维护商业利益。用户虽然可以免费获取源代码，但商业实体可以通过增值服务吸引他们选择付费方案。

       然而，如果你的项目仅限于内部使用，没有直接分发给公众，那么开源的问题就不存在了。比如，如果你用开源库构建了一个网站，只展示生成的HTML页面给用户，而未出售代码本身，那么你就不受GPL约束。关键在于区分程序和其产生的结果。

       对于那些必须公开发布程序但又希望避免开源的情况，一种策略是采用LPC（Library-Processor Communication）或RPC（Remote Procedure Call）技术。通过这种方式，你的程序与库的交互在不同进程中进行，从而避免了直接开源的义务。但请记住，LGPL的宽松要求允许你动态链接库，而GPL则要求更严格的源代码共享。

       总结来说，商业项目在利用GPL代码时，既要理解许可的核心原则，又要灵活运用策略以适应商业需求。通过订阅服务、区分内外部使用和巧妙利用技术接口，可以在遵守GPL的同时，找到商业价值和创新的平衡点。

电脑里rtw文件是什么

       一般单片机应用系统的产品开发采用的是自下而上的过程，即根据应用的需求，选择相应的从器件进行系统的硬件设计、制作、调试到软件功能实现函数。在系统设计过程中，开发人员首先必须对特定硬件有较深入的了解，再总结出可以使用的方案。这种开发流程最大的弊端是，软件设计过程对硬件的依赖性很强，软件设计受到特定硬件平台的限制，而利用MATLAB／SIMULINK／RTW，可以完成一种基于模型的自上而下的开发流程。这种开发流程先搭建好整个系统的模型，可以直接设计算法，并且在SIMULINK中完成仿真过程。当仿真结构达到设计要求时，再通过RTW自动生成C代码，由嵌入式交叉编译工具生成在目标机上运行的应用程序，可缩短产品的研发周期，降低产品的研发成本。

       1 MATLAB／RTW代码生成原理

        RTW(Real_Time Workshop)是MathWorks公司提供的代码自动生成工具，它可以使SIMULINK模型自动生成面向不同目标的代码。MATLAB7．O能生成ANSIC、ISO C和GNU源代码，它还提供了一个开放的接口，供第三方或者用户自己制定其他语言代码的自动生成。通过MATLAB／RTW可生成在PC、ARM、DSP等设备上运行的代码，以及在Windows、Unix、Linux、VxWorks等系统上的可执行文件。

        RTW的代码生成过程如图l所示。

        由图1可知，用户建立了SIMULINK模型，MAT LAB/RTW将该模型生成一个rtw文件，提供给目标语言编译器TLC，系统再通过指定的目标编译工具将各个模块编译、链接成该模型的C源程序。如果选择了编译下载功能，则RTW再调用make函数将源程序编译成能在目标机上运行的可执行文件，用户可将此文件移植到目标机上运行。

       2 SIMU LlNK模型的代码生成和在ARM上的移植

        利用MATLAB／RTW功能在ARM上进行程序开发的方案有多种。最直接的方案就是选用RTW支持的软硬件系统，在生成代码和应用程序时，不需要用户对编译环境作任何更改，就能实现代码的生成和下载。其次，可以先在ARM系统上移植嵌入式操作系统，由RTW生成应用程序模块后，通过FTP远程下载该模块。这种方案在RTW生成代码时，要安装能生成目标系统的交叉编译工具。第3种方案是更改RTW的目标编译方案，加入硬件驱动，RTW生成目标C源代码后由专用的ARM开发下载工具ADS编译和下载程序。这里介绍第3种方案。

        RTW的代码生成过程分为4个步骤：①分析模型并对模型描述文件进行编译；②由TLC从模型中生成代码；③生成自定义的联编文件(makefile)；④生成可执行程序。

        模型分析过程中，首先计算对应的仿真和模块参数、采样时间以及工作向量的大小，确定模型中各模块的执行次序。模型分析结束时形成模型的中间描述文件model.rtw，再由TLC生成C源代码。此阶段根据model.rtw，编译和执行目标文件中的命令，生成C源代码。第三阶段是生成自定义的联编文件model.mk，指导联编程序从源代码、主程序、库文件或用户自定义模块进行编译和链接。最后由交叉编译工具生成可以在目标机上运行的可执行文件。

        代码生成过程中，与目标系统相关的文件有system.tle、system.tmf和system_main.c等，这3个文件存在于matlab7/rtw/c文件夹中。每一种目标机都有1个system.tle、1个system_main.c和若干个system.tmf。创建自定义的目标编译环境，需要创建以上3个文件。以LPC.tmf和LPC_main.c三个文件。为了简化建立过程，在matlab7/rtw/c中先建立LPC文件夹，将通用实时目标grt中的grt.tlc、grt_lcc.tmf和grt_main.c复制到该文件夹中，并改名为LPC.tlc、LPC.tmf和LPC_main.c。修改LPC.tlc中指定的模板联编文件：

        修改LPC.tmf中目标编译器参数和C源代码包含的文件等：

       在LPC_main.c中添加目标启动函数，包含文件和接口驱动程序。这样就构建了自定义目标的开发环境。在MATLAB/RTW的目标编译器参数中多了1个LPC.tlc，如图2所示。

        选择LPC目标后，在RTW主界面的Template makefile参数中出现了LPC.tmf，如图3所示。

        参数设置好，单击Build按钮，RTW就能自动生成适合在LPC上运行的C源代码。将所生成的源代码添加到ADS工程中，编译下载后，就完成了SIMULINK模型到LPC上的移植。

       结语

        本文介绍的方法，已在ARM和单片机上实现了相应的应用系统。通过快速生成代码原型，降低了设计者手工编写代码的复杂度，加快了设计进程。对于一种固定的目标硬件系统，只要一次设计好编译环境，就可以实现SIMULINK模型到ARM上的移植，即半实物仿真。本设计中， 不足之处在于没有在目标机ARM系统上加载操作系统，因而每次更改模型时，必须重新下载所有的代码，不适用于远程程序下载。

       　

纯干货分享|源代码泄露的有效方法

       企业的源代码加密有哪些方法？

       源代码防泄密的关键点有哪些？

       源代码开发环境复杂多变，如何选择合适的加密软件，既不影响开发效率又能确保源代码安全？

       这些问题是许多IT管理员关注的焦点。今天，我们就来分享一些来自深信达资深从业者的实战经验。

       研发人员对电脑的熟悉程度远超普通办公人员，除了常见的网络、邮件、U盘、QQ等数据泄露方式外，还有一些专门针对研发人员的泄露手段。以下是一些例子：

       1、高级物理方法：

       — 网线直连，将网线从墙上插头拔下，与一台非受控电脑直连；

       — 虚拟机，通过安装VMWare虚拟机，在虚拟机内使用外设U盘、网络；

       — 非受控电脑中转泄露，将数据拷贝给网络内其他非受控电脑中转泄露；

       — 网络上传，通过公网上自建上传服务器，绕过上网行为管理。

       2、程序员熟悉的数据变形方法：

       — 编写控制台程序，将代码输入DOS控制台，然后另存屏幕信息；

       — 将代码写入Log日志文件或共享内存，然后另一个程序读取；

       — 编写进程间通信程序，通过socket、消息、LPC、COM、mutex、剪切板、管道等方式中转数据；

       — 通过IIS/Tomcat等web解析器中转，将代码数据作为网页发布，然后通过浏览器浏览并另存。

       3、嵌入式开发场景的外设泄露：

       — 嵌入式开发场景下的代码需要直接写入设备联调，无法加密，只能使用真实源代码。这种情况下，最容易通过串口、U口、网口将代码烧录到设备中转泄露。

       在数据防泄露项目中，这些问题都是IT安全管理员经常遇到的。接下来，我将推荐一款非常适合源代码加密的数据防泄密软件——SDC沙盒。

       SDC沙盒是一款专门针对敏感数据防泄密的保护系统。它不关联需要保护的软件进程名、文件后缀名、文件大小等，不影响工作效率和正常使用。所有敏感数据都会自动加密，并配合多种管控机制，实现有效的范围控制，防止泄露。