VC_与MATLAB混合程序设计与应用
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MATLAB与VC++混合编程的研究及应用摘要:介绍了三种实用易行的matlab与vc++混合编程方式,即利用matlab的mcc编译器,使用matcom软件转化m文件,使用matlab的com builder工具制作com组件。
针对具体程序分别应用三种方法来实现,对每种方法介绍了详细步骤。
对三种方法进行了分析比较,总结了各自的优缺点,实现了matlab出色的图形处理功能和数值计算能力与vc++强大编程能力的结合。
关键词:matlab;vc++;混合编程中图分类号:tp311 文献标识码:a 文章编号:1009-3044(2013)10-2353-03matlab是适合多学科,多种工作平台的功能强大的大型数值计算和系统分析软件。
matlab将数值分析、矩阵计算、信号处理和图形显示相结合,包含了大量高度集成的函数,为科学研究、工程设计及众多学科领域提供了一种简洁、高效的编程工具,在数值分析、科学计算、算法开发、建模和仿真等方面具有独特优势[1]。
但是matlab使用的是解释性语言,限制了自身的执行速度;程序的执行限制与matlab自身的运行环境,不利于应用程序的开发;gui功能较差。
vc++是强大的windows应用程序开发工具,它提供了高度集成的工具集和可视化集成的编程环境,包括了microsoft的代码优化技术,极大提高了应用程序的设计效率,还提供了复杂的资源编辑器,拥有强大的gui功能[2]。
因此,实现matlab与vc++等可视化程序设计语言的混合编程,提高程序的执行速度,美化应用程序界面,脱离matlab环境,发布独立的应用程序,同时利用matlab在数值分析、矩阵计算、信号处理和图形显示等方面的强大功能,具有重要的意义。
1 matlab与vc++混合编程方法matlab与vc++有多种接口方法,但是一些常见方法难以实现,执行效率低,如matlab engine、直接调用matlab的c/c++数学函数库等。
matlab程序设计与应用Matlab是一款高效能的编程语言,具有高品质的计算和分析功能,近十多年来被广泛应用在工程计算、科学研究、商业分析、金融模拟和教育工作等多个领域。
它拥有一系列强大的算法编写功能,可以实现非线性矩阵求解、信号处理、图像处理、生物医学信号处理等功能。
本文将介绍Matlab程序设计与应用,以及它在工程计算、科学研究、商业分析等领域的应用和示例。
一、Matlab程序设计Matlab是一种操作方便的高级编程语言,立足于原始编码,它建立在C及FORTRAN之上,而且它的高级结构使得设计程序不必写成复杂的程序框架,而可以把主要精力放在要实现的功能上。
Matlab在程序设计方面支持面向对象编程(Object-oriented programming,OOP)方式,可以实现结构化的程序设计,把大量的程序按照模块和函数来管理,方便调用和重用,并可以利用Matlab的类和类的方法来实现程序的重用和拓展。
二、Matlab在工程计算领域的应用Matlab在工程计算领域的应用如下:(1)Matlab可以用于科学计算,如:数值分析、科学计算、多元函数拟合、图像处理以及信号处理等。
(2)Matlab可以用于设计和调试电子电路,如:数字电路、模拟电路、射频电路、功率电路以及控制电路等。
(3)Matlab可以用于控制系统分析,如:数模转换、频响函数以及过程控制等。
(4)Matlab可以用于机械结构设计,如:机械结构分析、运动学以及动力学等。
三、Matlab在科学研究和商业分析领域的应用Matlab在科学研究和商业分析领域的应用如下:(1)Matlab可以用于统计学研究,如:概率统计、偏差分析、多元分析以及非参数分析等。
(2)Matlab可以用于数据挖掘,如:决策树分类、聚类分析以及因子分析等。
(3)Matlab可以用于仿真研究,如:求解方程、模拟实验以及模型预测等。
(4)Matlab可以用于商业分析,如:市场调研、销售预测以及风险评估等。
VC与Matlab混合编程本⽂主要介绍VC与Matlab混合编程的两种⽅法,并详细介绍了VC向Matlab传递复杂数据:结构体的⽅法,有详细代码说明。
Matlab 主要⾯对科学计算、可视化以及交互式程序设计的⾼科技计算环境,但由于Matlab开发平台上开发的程序不能脱离Matlab运⾏环境,因⽽在处理⼀些实际应⽤问题时显得灵活性不⾜,⽽VC++则在⼀定程度上能够弥补这⼀漏洞,因此,将⼆者结合共⽤,各献其长,可以为科研⼯作和⼯程开发提供更为强⼤的技术⽀持。
Matlab作为控制系统设计的⼀种通⽤⼯具,它可以很⽅便的和VC进⾏连接。
⼀般⽽⾔,Matlab与VC混合编程的实现⽅法有很多种,这⾥主要介绍以下两种:1. VC调⽤Matlab Engine的⽅式:Matlab Engine是⼀组Matlab提供的接⼝函数,⽀持C/C++语⾔,Matlab Engine采⽤C/S(客户机/服务器)模式,Matlab作为后台服务器,⽽C/C++程序作为前台客户机,向Matlab Engine传递执⾏命令和数据信息,从Matlab Engine接收执⾏结果。
⽤户可以在前台应⽤程序中调⽤这些接⼝函数,实现对Matlab Engine的控制。
采⽤这种⽅法⼏乎能利⽤Matlab全部功能,但是需要在机器上安装Matlab软件,缺点是执⾏效率较低。
下⾯简单介绍下这种⽅式的实现步骤:1.1 API接⼝介绍先来介绍⼀组Matlab提供的引擎API接⼝:(仅作简单功能介绍,详细参数说明请参考Matlab帮助)Engine* engOpen(const char* startcmd)启动Matlab引擎int engClose(Engine* ep) 关闭Matlab引擎int engEvalString(Engine* ep, const char* string)执⾏Matlab表达式mxArray* engGetArray(Engine* ep, const char* name)获取⼀个变量数组的值int engPutArray(engine* ep, const mxArray* mp)设置⼀个变量数组的值int engPutVariable(Engine *ep, const char *name, const mxArray *pm)同上mxArray *engGetVariable(Engine *ep, const char *name)获取⼀个变量int engOutputBuffer(Engine* eP,char* p,int n)获取输出字符串1.2 VC环境配置要想在VC集成环境下调⽤Matlab引擎实现VC和Matlab的混合编程,⼀般需要经过以下⼏个必要的步骤:(以下以Matlab2008a和VS2005版本为例)(1)添加include路径:将“\extern\include”(在Matlab的安装路径下)路劲添加到VC编译器的include下(2)添加lib路径:将“\extern \lib\win32\microsoft” (在Matlab的安装路径下) 路径添加到VC编译器的lib下(3)加载lib:需要加载⾄少libmx.lib、libmat.lib、libeng.lib三个库(4)include头⽂件:在要使⽤ engine 函数的地⽅包含engine.h头⽂件1.3 引擎调⽤接下来就可以在VC中调⽤Matlab引擎了,简单的⽰例代码如下:#include "engine.h"#pragma comment(lib, "libeng.lib")#pragma comment(lib, "libmx.lib")#pragma comment(lib, "libmat.lib")void TestDeno(){Engine* pEng = NULL;if (!(pEng = engOpen(NULL))){printf("Open matlab enging fail!");return;}//call Engine plot A*sin(t)+B A=2 B=1mxArray *A = NULL;double init = 2;A = mxCreateDoubleMatrix(1, 1, mxREAL);memcpy((void*) mxGetPr(A), (void*)&init, sizeof (double));engPutVariable(pEng, "A", A);init = 1;memcpy((void*) mxGetPr(A), (void*)&init, sizeof (double));engPutVariable(pEng, "B", A);mxDestroyArray(A);Sleep(3*60*1000);engEvalString(pEng, "t=0:0.2:7;plot(t,A*sin(t)+B);");if(NULL != pEng){engClose(pEng);}}⽰例代码通过VC调⽤Matlab引擎,绘制正弦曲线,相对简单,就不再详细解释,效图如下:2. VC调⽤Matlab DLL的⽅式DLL是⼀个可执⾏的⼆进制⽂件。
Matlab与C混合编程的方法研究与实现摘要:文章探讨了MATLAB与VC++的优缺点,介绍了VC++与Matlab混合编程的几种方法。
通过二者的结合,既有效地利用了MATLAB强大的数值计算能力和众多的函数,大大减少程序设计的工作量,又继承了VC++良好的程序界面,证明是一种很好的程序设计方法。
具体说明了如何应用Matlab引擎实现混合编程以及如何利用MATCOM进行MATLAB和VC++混合编程,并将两种方法用于数字图像处理。
关键词:MATLAB;VC++;MATCOM;引擎;混合编程;图像处理一、引言1、数字图像处理简介:图像技术由高到低分为三个层次:图像处理、图像分析和图像理解。
图像处理是比较底层的操作,它主要在图像像素级上进行处理,处理的数据量非常大。
数字图像处理最基本的目的就是改善图像,主要是按需要进行适当的变换突出某些有用的信息,去除或消弱无用的信息,如改变图像的对比度,去除噪声或强调边缘的处理等,其基本方法有:直方图修正、灰度变换、图像的频域特性、图像平滑、图像锐化等。
直方图是图像的重要统计特征,是表示数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频率数间的统计关系。
直方图能给出该图像的大致描述,如灰度范围、灰度级的分布、整幅图像的平均亮度等,但它不能完整地描述一幅图像。
通常用横坐标表示灰度级,纵坐标表示频数。
通常一幅均匀量化的自然图像由于其灰度直方图分布集中在较窄的低值灰度区间,引起图像的细节看不清楚,为使图像变得清晰,我们可以通过变换使图像的灰度范围拉开或使灰度分布在动态范围内趋于均匀化,从而增加反差,使图像的细节清晰,达到图像增强的目的。
灰度变换是图像增强的一种重要手段,它可以使图像动态范围加大,使图像对比度扩展,图像更加清晰,特征更加明显。
灰度变换可分为线性、分段线性、非线性以及其他的灰度变换。
线性灰度变换实际上使曝光不充分的图像中黑的部分更黑,白的部分更白,从而提高对比度。
图像中的边缘或者线条部分与图像频谱中的高频成分相对应,因此采用高通滤波的方法让高频分量顺利通过,使低频分量受到抑制,就可以增强高频的成分,使图像的边缘或者线条变得清晰,实现图像的锐化。
Visual C# 与Matlab 混合编程由于Visual C# 与Matlab 混合编程的资料并不多,本文通过一个实例来阐述Visual C# 与Matlab 混合编程的方法。
一、混合编程的 4 种方式1. 通过从Matlab的*m文件中生成C语言版本的DLL1) 在Matlab中写好m文件;2) 使用Matlab的编译器,编译为C#能识别的DLL文件;3) 建立C#工程,在工程中引用上一步生成的文件;2. C#调用Matlab工作区计算并返回结果主要使用engOpen, engClose, engPutVariable, engEvalString, engGetVariable 函数进行操作。
大致过程如下:MatlabCSharp.engPutVariable(ep, "ml_a", mx_a);MatlabCSharp.engPutVariable(ep, "ml_b", mx_b);MatlabCSharp.engEvalString( ep, "ml_c = ml_a + ml_b ;" ); mx_c = MatlabCSharp.engGetVariable(ep, "ml_c" );3. 使用Matlab DeployTool 生成COM 组件1) 单击菜单New Deployment Project -> MATLAB Builder NE -> Generic COM Component2) 添加相应的M 文件3) 保存,编译4) 新建C#工程,引用生成的DLL文件。
4. 使用Matlab DeployTool 生成.Net 组件1) 单击菜单New Deployment Project -> MATLAB Builder NE -> .Net Component2) 添加相应的M 文件3) 保存,编译4) 新建C# 工程,引用生成的DLL 文件。
VisualStudio与Matlab实现混合编程环境:Win10vs2010Matlab2015⾥⾯有很多选做的内容,其中2、3必做1.Matlab环境设置:(选做)我没有做这步,因为打mbuild -setup指令不识别,缺少SDK,但是可以正常调⽤Matlab,这步是其他⽅式调⽤Matlab中的⼀步,使⽤Matlab⽣成DLL⽂件,VS引⽤要建⽴独⽴运⾏的C应⽤程序,系统中需要安装Matlab、Matlab编译器、C/C++编译器以及Matlab C/C++数学库函数和图形库函数。
Matlab编译器使⽤mbuild命令可以直接将C/C++源代码编译为独⽴运⾏程序,在这些源代码中可以使⽤Matlab提供的接⼝来调⽤Matlab数学库函数。
虽然⽣成的可执⾏程序可以脱离Matlab环境运⾏,但是它需要Matlab C/C++数学库⽂件或者图形库⽂件的⽀持才能运⾏。
但如果C/C++源代码完全是按传统C/C++源代码语法规则编写,没有包含Matlab数学库和图形库的调⽤,则不仅可以独⽴与Matlab环境,也不需要那两个库函数的⽀持。
在 Matlab 的Command Window 下输⼊命令。
mbuild – setup操作过程如下图:然后输⼊命令mex – setup以类似的⽅法配置编译器。
Matlab 的配置完成。
2.VS环境设置(必做)(1)设置Include 和Library ⽬录项⽬右键->属性->VC++⽬录->包含⽬录:添加<MATLAB>\R2010b\extern\include\win64 我的是:D:\RUANJIAN\Matlab\extern\include\win64<MATLAB>\R2010b\extern\include\ 我的是:D:\RUANJIAN\Matlab\extern\include项⽬右键->属性->VC++⽬录->库⽬录:添加<MATLAB>\R2010b\extern\lib\win32\microsoft 我的是:D:\RUANJIAN\Matlab\extern\lib\win64\microsoft<MATLAB>\R2010b\extern\lib\win64\microsoft截图::(2)设置⼯程⽬录: ( 我并没有设置)项⽬右键->属性->C/C++->常规->附件包含⽬录:添加<MATLAB>\R2010b\extern\include\win64<MATLAB>\R2010b\extern\include\项⽬右键->属性->链接器->常规:添加<MATLAB>\R2010b\extern\lib\win32\microsoft<MATLAB>\R2010b\extern\lib\win64\microsoft项⽬右键->属性->链接器->输⼊->附件依赖性:添加 (必做)libeng.liblibmat.liblibmex.liblibmx.lib 注:1.lib⽂件包含在<MATLAB>\R2010b\extern\lib\win64\microsoft,可根据需要增减 2.附件依赖性在VS2010前以空格隔开,在VS2010后使⽤;隔开。
关于如何使用VC调用matlab engine编程刚开始学使用VC调用matlab engine编程的时候,遇到很多问题,就去百度找解决方法,但发现根本解决不了我的问题,因为网上大部分实例和步骤都是在matlab6.5和vc++6.0环境下完成的,但是现在我用的是matlab2010a,所以会出现很多环境配置的问题,写本文的目的是总结用我在用VC调用matlab engine编程过程中出现的问题和解决办法。
Matlab Engine 采用Client/Server的方式,通过ActivcX通道和Matlab接口来实现在VC编程环境中直接调用matlab中的指令。
调用使用的函数是:engEvalSting。
下面是自己的实践过程:如果是第一次使用,则要设置一下Visual C++6.0 编程环境中的include 和lib的路径指向。
我的matlab2010安装在D盘目录D:\MATLAB 2010一、设置VC相关属性。
(1)Visual C++6.0 编译环境的设置:通过菜单 Tools/ Options,打开Visual C++6.0设置属性页,进入 Directorie页面,在 Show Directories for 下拉列表中选择Include Files,添加路径:D:\MATLAB 2010\extern\include (这是我电脑中Matlab的安装路径);再选择下拉列表中的 Library Files,添加路径:D:\MATLAB 2010\extern\lib\win32\microsoft(我电脑中Matlab 的安装路径,但是在我查看资料的时候看到很多是D:\MATLAB2010\extern\lib\win32\microsoft\msvc60这个路径,但是我用的是MatlabR2010a,msvc60是matlab6.5老版本才有的,10.0版本没有这个文件,所以我们把路径设到D:\MATLAB 2010\extern\lib\win32\microsoft 就可以了)。