五支点双曲肘合模机构优化设计中Matlab COMBuilder与VC混合编程的应用

科学技术与工程６卷Ｃ＋＋Ｂｕｉｌｄｅｒ与Ｍａｔｌａｂ混合编程的两种方法杜高鹏翟正军１＊徐隽（西北工业大学软件学院，西安７１００６５；ｄｇｐ＿２００３＠１２６．ｃｏｍ；西北工业大学计算机学院１，西安７１００７２）摘要详细论述了Ｃ＋＋Ｂｕｉｌｄｅｒ与Ｍａｔｌａｂ混合编程的两种实现方法。

一是在Ｃ＋＋Ｂｕｉｌｄｅｒ中使用ＣＯＭ技术调用Ｍａｔｌａｂ数据。

二是脱离Ｍａｔｌａｂ环境，通过动态连接库方式实现对Ｍａｔｌａｂ工具箱函数的调用。

分别给出一个详细的例子。

这两种方法都充分发挥了Ｃ＋＋Ｂｕｉｌｄｅｒ与Ｍａｔｌａｂ的优势，为科学研究和工程技术提供了更强的技术支持。

关键词Ｃ＋＋ＢｕｉｌｄｅｒＭａｔｌａｂＣＯＭ组件Ｍｅｄｉｖａ软件平台ＤＬＬ中图法分类号ＴＰ３１２文献标识码ＢＭａｔｌａｂ是一个高度集成的系统，它把数值计算和可视化环境集成到一起，非常直观，而且提供了大量的函数，使其越来越受到人们的喜爱。

它集科学计算、图象处理、声音处理于一体，具有极高的编程效率。

近年来，Ｍａｔｌａｂ已经从最初的“矩阵实验室”渗透到科学与工程计算的多个领域，在自动控制、信号处理、神经网络、模糊逻辑、小波分析等多个方向，都有着广泛的应用。

ＢｏｒｌａｎｄＣ＋＋Ｂｕｉｌｄｅｒ是一种新颖的可视化编程语言，它既具有Ｃ＋＋语言的灵活性、高效性，又具有可视化编程的便利性，功能丰富强大，界面友好，使用十分方便，但是在矩阵运算、数值分析、工程计算等方面，功能则稍嫌不足；在工程应用中，我们一般用Ｃ＋＋Ｂｕｉｌｄｅｒ语言编写应用程序，实现交互界面、数据采集和端口操作等，但Ｃ＋＋Ｂｕｉｌｄｅｒ在数值处理分析和算法工具等方面，其效率远远低于Ｍａｔｌａｂ语言。

在准确方便地绘制数据图形方面，Ｍａｔｌａｂ语言更具有无可比拟的优势。

此外，Ｍａｔｌａｂ还提供功能强大的工具箱。

但Ｍａｔｌａｂ的缺点是不能实现端口操作和实时控制。

因此，若能将两者结合运用，实现优势互补，将大大提高工作效率。

基于COM接口的VC++与MATLAB混合编程摘要介绍了VC++与Matlab混合编程的各种方法，并分析了各种方法的优缺点。

以FFT算法为例，给出了基于COM接口的VC++与Matlab混合编程的步骤。

关键词 VC；COM；Matlab；FFT；混合编程0 引言目前，Matlab广泛的应用于自动控制、数学运算、信号分析、图像处理、财务分析等各行各业。

MATLAB也存在着某些缺点：Matlab是一种解释性语言，其特点是以矩阵为基本数据结构，导致其执行效率相对C或C+ +语言要低很多；因为Matlab程序不能脱离其环境运行，故不能直接用于商用软件的开发。

与此相反，VC++由于其丰富得人机界面，高效的执行效率已经成为基于Windows平台下开发商业软件的必备工具。

然而，VC++对于复杂的数值运算就有点“力不从心”了。

所以将VC++与Matlab完美的结合，发挥各自的优势具有现实意义。

自Matlab6.5版本开始，新推出来的Combuilder支持把用Matlab编写的程序做成com组件，供其他语言调用。

该方法实现简单，通用性强，成为VC与Matlab混合编程最有效的方法。

1 VC与Matlab混合编程的方法1.1 通过Matlab Engine方式Matlab Engine是指一组Matlab提供的接口函数，支持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程序作为前台客户机，通过Windows的动态控件与服务器通信，向Matlab Engine传递命令和数据信息，从Matlab Engine接受数据信息。

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，而且执行效率低，因此在实际应用中不采用这种方法，在软件开发中也不可行，这种模式只适合个人使用或做演示。

COM 是component object module 的简称，它是一种通用的对象接口，任何语言只要按照这种接口标准，就可以实现调用它。

matlab6.5 新推出来的combuilder 就是把用matlab 编写的程序做成com 组件，供其他语言调用。

该方法实现简单，通用性强，而且几乎可以使用Matlab 的任何函数(注意：不支持脚本文件，脚本文件使用时要改为函数文件)，因此在程序较大、调用工具箱函数或调用函数较多时推荐使用，这也是Matlab 公司(Matlab 公司就是Mathworks公司)推荐的使用方法。

COM（Compponent ObjectModel 组件对象模型）是一项比较复杂的技术，详细讲的话几本书也讲不完，所以在这里不作介绍，本文通过一个例子详细介绍如何在matlab 下做COM 组件，以及如何在VC 中调用COM 组件。

首先在Matlab 编辑器里编辑m 函数文件：启动matlab->File->New->M-file 函数内容如图1：该函数无输入输出参数，文件保存为huatu.m。

function huatu()x=-10:0.1:10;y=sin(x);plot(x,y);在matlab 下建立COM 组件，步骤如下：1、在matlab command window 输入如下命令：>> deploytool出现以下界面：2、新建工程：File->New Deployment Project；弹出选择对话框如下图3、左侧选择Matlab Builder NE，右侧选择Generic COM Component；4、Name中输入工程名（比如hello4.prj)；单击OK；出现下面界面5、右击hello4选择rename class可以改为合适的类名（比如huatu，这里没改）；6、右击hello4class选择add file添加huatu.m文件（必须是函数文件）；添加后如下图7、点击Tools->Build。

VC和Matlab混合编程画图实践2013-03-14【摘要】在DSP软件开发中，基于代码的可移植性的需要，首先要基于VC平台开发出纯C定点版本。

为了对定点代码的精度和性能进行充分测试，需要对其进行定点仿真并与浮点的性能比较。

浮点代码的性能可以很容易的通过Matlab仿真得到，但由于VC与Matlab对仿真结果的保存形式不同，比对结果的过程需要人为完成。

并且VC对定点仿真的结果保存为文本形式，不够直观。

当仿真或测试条目较多时，这一过程将变得重复而繁琐，因此为了将这一过程变得更自动化、更直观，本实践介绍了一种利用VC调用Matlab动态链接库的方法，通过VC直接调用Matlab的方法进行画图，能够更直观、更方便的分析定浮点仿真结果的差异。

【关键词】Matlab Engine动态链接库VC定点仿真Matlab画图一、问题的提出在VC平台软件开发中，需要对实现的定点代码进行定点仿真，观测最后的BER曲线，并与浮点的结果做对比，观察其性能差异。

然而，VC平台的仿真结果只是保存在数组中的结果，不能直观的展示给测试人员，仍需人为的提取分析，这样便造成重复劳动和时间上的浪费，因此需要寻找一种简单易行的方法，实现将VC的仿真结果画图呈现出来。

二、解决思路Matlab作为数据仿真分析的工具十分强大，其包含了非常丰富的数学运算库和与外部工具的接口，众所周知，利用Matlab画图是十分方便的，只需将仿真结果，外加画图的参数传递给Matlab的命令函数，就能非常方便的完成画图，简单易行。

Matlab与VC的接口方式有很多种，如引擎的形式，COM 组件的形式，动态链接库的形式等等，因为动态链接库的形式在之前的实践中已经研究过，并且相对成熟，因此本实践将着重介绍将Matlab的函数编译成动态链接库供VC调用方法，对于引擎的和其他方式略做简单介绍。

三、实践情况3.1 工具与环境准备1）Matlab环境准备：本实践中采用的Matlab版本为R2011b。

matlab与vc混编matlab与vc混编－概述篇--转贴自pris学术论坛第一章、详述...第一章、概述matlab就是当今世界上采用最为广为的数学软件，它具备相当强悍的数值排序、数据处理、系统分析、图形表明，甚至符号运算功能，就是一个完备的数学平台，在这个平台上，你只需寥寥数语就可以顺利完成十分复杂的功能，大大提高了工程分析排序的效率。

另外由于matlab的广为采用，于是发生了向各个领域专门采用的工具箱(即为在某一研究领域常用数学工具的函数纸盒)，这些工具箱的发生更加推动了matlab的盛行。

matlab强大的功能只能在它所提供的平台上才能使用，也就是说，你必需在安装有matlab系统的机器上采用.m文件，这样就给工程排序增添了非常大不便；特别就是，在matlab中，并使用的行解释方式执行代码，这样大大地限制了代码执行速度。

于是人们想到，能否开发一个matlab与其他高级语言的USB，这样就可以把matlab的强悍功能带入各种应用程序中，并且通过高级语言编译器编译为2进制代码，从而大大提高了执行速度。

1.用matlab的mcc将.m文件翻译为cpp源文件，然后在c编译器中调用也可以用mcc编程编程为stand-alone程序。

是我最喜欢用的方法。

方法1和2/3各有利弊，1不积极支持图形(积极支持图形的库国内现在还没d)，1对类积极支持也比较，2积极支持绝大多数的matlab语句(包含图形)，但对于struct等的积极支持也有缺陷。

vc++中使用matlab的c++数学库和mcc生成的程序0、概述matlab5.3的提供了c/c++数学库，其中的c++数学库功能很强，使用它可以用类似matlab的语法编写c++程序，十分方便。

虽然速度上仍然比手工c/c++程序慢，但是由此换来的高效的开发效率和可靠性往往是值得的。

另外mcc命令可以将m文件转化为c或cpp文件，编译后可以脱离matlab运行，它们也是使用的c/c++数学库。

基于com组件的VC和MATLAB混合编程一、MATLAB 下做COM组件由于MATLAB 的编译器只能对函数M文件进行编译, 所以如果原来的程序是脚本程序应改写成函数形式。

同一个M文件还可以包含多个函数, 此时将出现在文件中的第一个M函数称为主函数, 其余的函数称为子函数, M函数文件的名称一般与主函数的名称保持一致, 其它函数都必须按照函数的基本结构来书写, 例如建立一个M函数文件function [a]=msadd(x,y)a=x+y;保存文件名为msadd.m在MA TLAB 命令行中输入deploytool命令启动MATLAB Com Builder 图形用户界面, 在其文件菜单中选择File- >New Project点击最左上角新建一个工程：注意：工程保存路径最好在硬盘一级目录下，工程名尽量简单，不要超过8个字母。

新建一个M3add的工程在D盘下系统生成一个M3add.prj的文件和一个名为M3add的文件夹工程建好后，系统自动生成一个与工程名相同的类，下图中为M3add的文件夹，这个文件夹经编译后，导入VC就是一个类，注意：这里要把与工程名相同的类删除再增加一个不同名的类，或改名，总之工程名与类名不能相同，否则导入VC后，最后编译时会报错，overload 之类的。

这里新增加了一个M4add类，在这个类下面增加m函数文件。

注意：如果是神经网络，则只能是训练好的神经网络。

函数中最好不要用图形显示的语句。

图形显示和VC的交互更加复杂，这里暂不讨论。

然后编译：编译完成后，关闭Matlab。

Matlab的工作到此完成。

二、设置VC++1、准备文件：（1）如果未曾对mwcomutil.dll 进行过注册, 在系统开始->运行中输入cmd，则进入DOS 在Dos状态下输入regsvr32 mwcomutil.dll对其进行注册，mwcomutil.dll在<MA TLAB 目录>/bin/win32 下。