Simulink利用一个嵌入式MATLAB模块将这两种建模环境统一起来，该模块允许MATLAB模型在Simulink内部仿真，再通过Real-Time Workshop编译成C代码后在DSP处理器上实现。
Xilinx System Generator for DSP是一种广泛公认的高效工具，用于在FPGA中创建DSP设计。System Generator for DSP提供了基于Simulink的图形环境和Xilinx DSP核的预定义模块集，这同时满足了系统架构设计师和硬件设计人员的需要，前者需要把组件集成到设计中，而后者需要优化实现。不过，System Generator for DSP缺少对基于MATLAB的设计流程的支持。
Xilinx AccelDSPTM综合工具是专为已经熟悉基于语言的DSP算法建模的算法开发人员和DSP架构设计师开发的。借助AccelDSP综合工具，算法开发人员可以用浮点MATLAB M文件创建激励、评估算法并对结果进行后处理。
System Generator for DSP非常适合DSP系统建模，它不仅包括核心DSP算法，还包括针对外部总线、存储器读写访问、系统数据同步和整体系统控制的同步接口。System Generator for DSP提供了面向控制的模块（如MicroBlazeTM处理器），还提供了用于实现DSP系统同步的各个寄存器、延时器和存储器模块（如图1所示）。
任何DSP系统的核心都是算法。算法与系统的区别在于所产生的输出是基于给定输入集的函数，与时钟或硬件无关。这可以由以下简单公式表示：
y=f(x)
我们可以分别在FPGA、DSP处理器和软件上执行一种MATLAB定义的算法，它们对时序精度的理解各不相同。
算法的这种特有性质具有两大好处。
首先，算法开发人员完全不用顾及硬件实现细节，可以只专心于算法功能。正因为如此，今天在DSP中使用的算法估计有90%都是首先作为 MATLAB模型出现的，即使设计流程表明它们此后还要重新实现Simulink图或System GeneratoRFor DSP图。用一个简单的MATLAB语句就可以计算4×1024数据矩阵的快速傅里叶变换(FFT)，不必考虑基数、扩展性、缓冲或有效信号的同步，如下所示：
y=fft(data,1024)
其次，在建立算法模型时，给定的输出集总是对应于给定的输入集；因此，不必在生成的硬件中解决同步问题。这就使算法具有可通过 AccelDSP这样的综合工具进行调度的固有“可调度”性。由于硬件要求，可能需要使用多个时钟周期来计算一个输出（如资源共享MAC FIR滤波器的情形），但这种操作却非常适合AccelDSP综合工具的自动流程。加入一个简单的硬件握手接口即可为集成到整个系统敞开方便之门，如图2 所示。
MATLAB运算符(如矩阵转置)可以使MATLAB代码短小易读。而像矩阵求逆运算这类复杂运算可以用MATLAB丰富的线性代数功能完成。
AcceDSP综合工具可依据浮点MATLAB模型生成System Generator IP模块，从而使System Generator for DSP能够支持DSP系统和算法两种建模方法。这样可以产生与用嵌入式MATLAB模块功能相似的FPGA设计流程（见图3）。我们可以用Xilinx DS P模块集实现系统设计，而用浮点MATLAB实现算法设计。用AccelDSP综合工具创建的System Generator IP模块是具有时序精度特点的定点模块。
卡尔曼滤波器示例
以下是一个卡尔曼滤波器的MATLABM文件。该算法定义矩阵R和I，这两个矩阵描述了实测信号和预测行为的统计数据。算法的后九行是前向预测代码和自我校正代码。
function[s]=simple_kalman(A)
DIM=size(A,2)
pesistent P_cap
if isempty(P_cap)
end;
1=eye(DIM);
R=[128 0 0;0 128 0;0 0 128]
% estimate step:
P_cap_est=P_cap+1;
% correction step:
K=P_cap_est*inv(P_cap_est+R);
P=P+K*(A'-P);
P_cap=(1-K)*P_cap_est;
S=p'
像加减这类常用运算符是在A或P_cap这类数组上运算，无须像C语言所要求的那样编写循环语句。二维数组自动以矩阵相乘，无须任何特别注释。
MATLAB运算符（如矩阵转置）可以使MATLAB代码短小易读。而像矩阵求逆这类复杂运算可以用MATLAB丰富的线性代数功能完成。虽然可以将这种算法构建成框图，但这样做很容易使算法结构在MATLAB中显得费解。有了AccelDSP综合工具，就可以用AccelWare IP
我们再回到卡尔曼滤波器示例，最适宜的方法是使用AccelWare QR矩阵求逆核。AccelWare核是依据MATLAB语法生成的，可有多种硬件实现架构，这些架构允许用户对设计进行速度、面积、功耗和噪声优化。为了使用AccelWare功能，需要对代码进行以下小修改：
用AccelDSP综合工具综合MATLAB可以使用AccelDSP综合工具进行浮点仿真，以建立一个基准来参考。然后将设计转换成定点，以便进行定点效果仿真。有诸多功能可以帮助分析这些效果和定点设计（如饱和与四舍五入）。数据位宽的增长可以用户控制的方式自动传播到整个设计中。这种算法设计浏览过程可以帮助您获得理想的量化结果，此量化结果能够在控制上溢出/下溢出的同时尽量缩小位宽，以便尽早在硅片面积与性能指针之间进行权衡。一旦确定了适宜的量化结果，使用AccelDSP综合工具的下一步就是为Xilinx目标器件生成RTL。可以通过使用表1所列综合指令来规定硬件含义。使用这些指令可以规范基于硬件的设计浏览，使设计小组能够进一步提高结果质量。在综合RTL时，AccelDSP综合工具评估和调度整个算法，并且在可能时进行边界优化。
AccelDSP工具在整个流程中都保持始终如一的验证环境，这是因为使用了自校验式测试平台，即使用MATLAB定点设计时生成的输入/ 输出向量来验证生成的RTL。AccelDSP综合工具还会报告卡尔曼滤波器的流量和延时量，这是衡量设计是否满足指标以及生成时序精度的 SystemGenerator模型所必需的。
成功完成RTL验证之后，即可通过单击“Generate System Generator”图标来为设计生成System Generator模型。AccelDSP工具产生一个可支持仿真和RTL代码的System Generator IP模块。
此时，设计流程过渡到System Generator for DSP，其中可以在Simulink
自定制DSP算法最适于用MATLAB建立数学模型，而完整的系统则最适于用Simulink建立时序精度的模型。这两种建模域紧密结合即可使用丰富的MATLAB语言（包括内置函数和工具箱函数）来创建复杂DSP算法的System Generator IP模块，从而为在FPGA中设计DSP系统提供一种有效的手段。
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