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VC++与Matlab混合编程的研究与实现(二)
2012-11-04 15:09:23 来源: 作者: 【 】 浏览:485
Tags:Matlab 混合 编程 研究 实现
  应用举例

  下面以一个线性方程组的求解过程为例,介绍通过Matcom实现VC对Matlab程序的调用,运行环境:Win2000、Matlab6.1、Matcom4.5、Visual C++(www.cppentry.com)6.0

  (1)Matlab运行环境中编写程序equation.m,其代码如下:

%equation 求解线性方程组的解
%线性方程组形如:A*X = B
function X = equation(A, B)
X = A\B;

  (2)这里以一个简单的控制台程序为例,其它程序基本相同。在VC环境中建立一个名为Test的Win32 Console Application工程。

  (3)点击Visual Matcom工具栏上的m++图标,选择保存过的Matlab文件equation.m进行转化。如果看到的转化信息提示没有错误就可以观察到此时在FileView标签中多了m-files,C++(www.cppentry.com)files created from m-files,Matrix<lib>等文件。并且该工程目录下增加了equation.h,equation.cpp,equation.mak,equation.r等的4个文件。这时会在VC中出现一个转换完毕的文件,文件中如果报告有错误就要考虑是否程序有问题,可以双击C++(www.cppentry.com)files文件夹下的equation.m进行修改,再重新转化直到没有错误报告为止。

  (4)在Test工程下建立一个文件test.cpp调用转化的Matlab函数,代码为:

#include "stdio.h"
#include "matlib.h" //提供转化后C++(www.cppentry.com)代码中使用的数据类型,函//数原型及常数
#include "equation.h"
void main()
{
 /*解线性方程组:
 X =
 */
 initM(MATCOM_VERSION); //初始化matlib库
 Mm a,b,x; //使用矩阵类Mm构造矩阵a,b,x.
 a = (BR(1),2,3,semi,4,5,6,semi,7,8,1);
 //给矩阵a赋值,BR是Matrix<LIB>库的一个
 //宏,用于定义一个矩阵的开始;semi是库的//一个常量,用于分隔不同行的矩阵元素
 b = zeros(3,1); //初始化矩阵b为零矩阵3行1列
 b(1,1) = 37; b(2,1) = 85; b(3,1) = 69; //给矩阵b赋值
 x = equation(a,b); //调用转化的函数,求解线性方程组的解
 for (int i = 1; i <= x.rows(); i++) //把解矩阵X的元素显示出来
 {
  for (int j=1;j<=x.cols();j++)
   printf("x(%d,%d)=%f\n",i,j,x.r(i,j));
 }
 exitM(); //结束对matlib库的调用
 return;
}

  注意:程序中涉及到了两个成员函数.rows()和.cols(),它们分别返回矩阵的行数和列数;x.r(i,j)代表矩阵x的第i行第j列的元素。

  (5)编译运行后结果为x(1,1) = 3.000000 x(2,1) = 5.000000 x(3,1) = 8.000000与实际结果一致。

  总结:如果需要转换的.m文件不是一个函数,只是一些Matlab命令的集合,则要在工程目录下找到转换文件的.cpp文件,将其中的C代码拷贝到需要调用它的函数里面。Matcom克服了mcc命令只能编译一个独立.m文件的缺点,当所编译的.m文件依赖于其他.m文件时,只要把被调用的.m文件与要编译的.m文件放在同一目录下,生成的被调用文件的.h和.cpp文件插入到VC开发的工程中就可以了。

  上面只是一个简单的控制台工程的例子,我们也可以建立其它类型的工程,只要在需要调用转换后函数的程序中包含matlib.h并且在响应函数中初始化matlib库initM(MATCOM_VERSION);结束调用后做结束工作exitM();就可以了。

  结束语

  本文讨论了VC与Matlab的混合编程(www.cppentry.com),主要集中讨论在VC中调用Matlab的实现方案。通过一个Matcom编译实现的例子我们看到,利用Visual Matcom转换代码非常方便,生成的代码可读性好,而且还支持多数图形函数,基本上使Matlab和VC能够得到充分的发挥。作者在海洋遥感图像处理中使用这种方法来提高程序的执行速度,取得了非常理想的效果。它不仅解决了Matlab的解释执行方式带来的执行速度过慢的缺陷,更重要的是它完全脱离了Matlab系统,当代码被编译成可执行程序后,又可大大提高程序的安全性。

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