VC与Matlab混合编程学习笔记

liaomch · 发表于 2010-8-3 20:59:36

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Matlab与Visual C++混合编程学习笔记

要实现VC++与matlab的无缝混编，必须充分掌握matlab的C/C++数学库函数和图形库函数，而要运用这两类库函数则必须先熟悉matlab的接口类与接口函数的结构及使用规则。

1 Matlab接口类与接口函数的介绍
接口类 mwArray
(1) 构造函数
mwArray()
默认构造函数，通过它用户可以创建一个未初始化的mwArray类对象（阵列）。
mwArray(const char *str)
通过该函数可以构造一个字符串型的阵列，并通过输入的字符串指针指向的字符串进行初始化，例如：mwArray A(“MATLAB mwArray string”);
mwArray(int32 rows, int32 cols, double *real, double *imag = 0)
通过该函数可以创建一个指定行数、列数、以及实部和虚部数据的二维复数阵列，例如：
double real[] = {1, 2, 3, 4, 5};
double imag[] = {6, 7, 8, 9, 10};
mwArray A(1,5,real,imag);

mwArray(const mwArray &mtrx)
mwArray(const mxArray *mtrx)
mwArray(double start, double step, double stop)
mwArray(int32 start, int32 step, int32 stop)
mwArray(const mwSubArray & a)
mwArray(double)
mwArray(int)
(2) 索引和下标函数
operator ()
cell ()
field ()
(3)转换函数
operator double() const
(4) 内存管理函数
类mwArray对运算符new和delete进行了重载。
(5)输入输出函数
类mwArray对运算符 << 和 >> 进行了重载。
(6)大小函数
定义：
int32 Size() const;
int32 Size(int32 dim) const;
int32 Size(int32* dims, int maxdims=2) const;
例子：
int32 dims[2];
mwArray mat = rand(4,4);
mwArray sz;
mat.Size(dims);
sz = size(mat);

(7) 数据提取
GetData()
定义：
MatlabMatrix *GetData() const
例子：
mwArray A = magic(17);
double *real_data = mxGetPr(A.GetData());

SetData()
定义：
MatlabMatrix *GetData() const
例子：
mwArray A = rand(4), B = magic(10);
B.SetData(A.GetData()); // NEVER, NEVER do this.

ExtractScalar() 和 ExtractData()
这两个函数为用户提供了一种更为方便而且更安全的获取mwArray类对象的方法，
定义：
double ExtractScalar(double&, int32) const;
double ExtractScalar(int&, int32) const;
void ExtractData(int32* );
void ExtractData(double* );
void ExtractData(double*, double* );
例子：
mwArray  A = magic(11) + (rand(11) * i());
double  rdata, cdata;
rdata = A.ExtractScalar(9);             // Real part only
rdata = A.ExtractScalar(cdata, 17);    // Real and complex part
int32 *integers = new int32[ 11 * 11 ];
A.ExtractData(integers);                // Cast doubles to integers
double *real_data = new double [ 11 * 11 ];
double *complex_data = new double [ 11 * 11 ];
A.ExtractData(real_data);             // Real part only
A.ExtractData(real_data, complex_data); // Real and complex part

ToString()
定义： mwString ToString() const;
例子：
mwArray A = "MATLAB";
mwString s = A.ToString();
char *c = strdup((char *)s);

了解了mwArray，再举关于它在Matlab C++数学库中的应用，就一目了然了
定义：
mwArray sum(const mwArray &A);
mwArray inv(const mwArray &X);
mwArray conv(const mwArray &u, const mwArray &v);
应用：
#include "matlab.hpp"

mwArray A, B, X, Y, u, v, w; // Input argument(s)

B = sum(A);
Y = inv(X);
w = conv(u,v);

Matlab C++数学库和图形库有大量丰富的库函数，每个函数在Matlab中有着对应的函数完成同样的功能，但是由于Matlab语言和C++语言存在较大的差别，所以二者在函数调用方式上存在在较大的差异，最为明显的一点就是Matlab允许返回多个值，而C++语言中最多只允许返回一个值，如果希望返回更多的值，只能通过指针来实现。

下面分若干种情况，以范例的形式对C++中调用Matlab C++库函数的规则进行说明。

（1）只有一个输出参数和必须的输入参数
Matlab环境调用规则（MATLAB Syntax）：    A=sin(B);
Matlab C++数学库中的声明（C++ Prototype）： mwArray sin(const mwArray &X);
C++调用Matlab C++库函数规则（C++ Syntax）：  A=sin(B); //A、B均为mwArray类对象

（2）具有可选的输入参数
MATLAB Syntax： A=tril(X);
               A=tril(X, K);
C++ Prototype：    mwArray tril(const mwArray &X);
               mwArray tril(const mwArray &X, const mwArray &K);
C++ Syntax：    A=tril(X);
               A=tril(X, K); // A、X、K均为mwArray类对象

（3）具有可选的输出参数
MATLAB Syntax： k=find(X);
               [i, j]=find(X);
               [i, j, v]=find(X);
C++ Prototype：    mwArray find(const mwArray &X);
               mwArray find(mwArray *j, const mwArray &X);
               mwArray find(mwArray *j, mwArray *v, const mwArray &X);
C++ Syntax：    i=find(a);
               i=find(j, a);
               i=find(j, v, a); // i、j、v、a均为mwArray类对象

（4）具有可选的输入和输出参数
MATLAB Syntax： S=svd(X);
               [U, S, V]=svd(X);
               [U, S, V]=svd(X, 0);
C++ Prototype：    mwArray svd (const mwArray &X);
               mwArray svd (mwArray *S, mwArray *V, const mwArray &X);
               mwArray svd (mwArray *S, mwArray *V, const mwArray &X, const mwArray &Zeros);
C++ Syntax：    S= svd (Y);
               U= svd (S, V, Y);
               U= svd (S, V, Y, 0); // U、S、V、Y均为mwArray类对象

此外还有变输入参数和变输出参数的形式，规则基本可以按上面几种形式类推，不再赘述。

1.1.2 类mwArrayIndex

1.1.3类mwVarargin和类mwVarargout

Purpose      Generate a sequence of indices
C++ Prototype mwIndex colon();
mwIndex colon(mwArray start, mwArray end);
mwIndex colon(mwArray start, mwArray step, mwArray end);
Arguments start  Initial value,  step Increment value,  end Final value
C++ Syntax B = A(colon());
B = A(colon(1,10));
B = A(colon(1,2,10));
MATLAB    colon = start:stop
Syntax colon = start:step:stop

混合编程中开发环境设置是一个关键且有点繁琐的过程，可能比较通俗易懂的讲解方法就是通过一个简单的范例逐步说明吧。
不妨耐心细心的跟着走一遍，慢慢会发现，其实混合编程也挺简单挺好玩的^_^

需说明的是，这里只介绍matlab6.x与VC6.0的混合编程。原因有三：
1、matlab7.x及以上与VC的混合编程发生的本质的变化，而且目前看来还是很多人不太习惯和喜欢的方式，光是发布的软件使用前就需要先安装一个300M以上的MCRInstaller.exe，汗…
2、其实VC6.0和matlab6.x也都挺稳定挺好用的，呵呵，
3、掌握了下面的方法，做一定修改可以推广到VS2003、VS2005与matlab6.x混合编程，但这不是官方推荐的。

前提：确保电脑上安装了matlab6.x和VC6.0

第一步：在matlab中建立Test.m，内容如下：
function Test()
x=-10*pi:0.1:10*pi;
y=x.*sin(x);
plot(x,y);

第二步：配置matlab编译器(Compiler)，即在command窗口输入
>> mbuild –setup
Please choose your compiler for building standalone MATLAB applications:

Would you like mbuild to locate installed compilers [y]/n?

Select a compiler:
[1] Lcc C version 2.4 in D:\MATLAB6P5\sys\lcc
[2] Microsoft Visual C/C++ version 6.0 in D:\Program Files\Microsoft Visual Studio

[0] None

Compiler: 2

Please verify your choices:

Compiler: Microsoft Visual C/C++ 6.0
Location: D:\Program Files\Microsoft Visual Studio

Are these correct?([y]/n):
......
后面就不详细列了，反正选择好，然后y就会success的。

第三步：使用matlab的mcc命令编译Test.m程序，即在command窗口输入
>> mcc -p -B sglcpp Test.m
执行完成即可发现，在Test.m所在的文件夹(work)中多了几个文件，后面VC将用到的是test.cpp和test.hpp文件。

第四步：在VC中建立一个简单的MFC对话框工程，在主对话框上添加一个“绘图”，并添加按钮的消息响应函数（OnButton1）。
将test.cpp和test.hpp文件拷贝到当前VC工程目录下，并通过“Project”“Add to Project”“Files”添加到当前工程中。

（提示：如果是VC的控制台程序，需要在“Project” “General”中选择Use MFC in a shared DLL）

然后进行VC++环境设置，具体包括以下几个方面：
4.1 包涵目录设置（这一步设置好了，以后新建的工程不用再设置了）
选择菜单“工具(Tools)”“选项(Options)”在属性页中选择“目录(Directories)” 下拉框中选择“Include Files”，在其最后加入：
D:\MATLAB6P5\EXTERN\INCLUDE\CPP
D:\MATLAB6P5\EXTERN\INCLUDE
这里D:\MATLAB6P5为作者电脑上MATLAB的安装路径，若安装路径不同应做相应调整，如下图所示：

再在下拉框中选择Library Files，在最后加入
D:\MATLAB6P5\EXTERN\LIB\WIN32\MICROSOFT\MSVC60
D:\MATLAB6P5\EXTERN\LIB\WIN32
如下图所示：

4.2 工程设置（每次新建VC工程进行混编都要设置，当然包含库也可以通过一次性修改stdafx.h头文件做到，但那样对于不混编时，有点不好）
建立一个新的VC工程后，为使其能正确的调用matlab库函数或编译函数，应对工程属性进行以下几项设置。
4.2.1 选择菜单“工程(Project)”“设置(Settings)”属性页“连接(Link)”下拉列表中选择“输入(Input)”，在“对象/模块库(Object/library modules)”文本框中加入 libmmfile.lib libmatlb.lib libmx.lib libmat.lib libmatpm.lib sgl.lib libmwsglm.lib libmwservices.lib
下面的“忽略库(Ignore Libraries)”文本框，填msvcrt.lib。
（实际上有时需要根据不同的工程类型进行填写，有人通过实验总结：忽略指定库msvcrt.lib是因为某些动态链接库和静态链接库会发生冲突（重复定义）问题，在release模式时，如果选择动态连接库，不能忽略msvcrt.lib。；在release模式时，选择静态链接库，则必须把msvcrt.lib 动态链接忽略掉，否则出错。）
具体如下图所示：

4.2.2 选择C/C++属性页，在下拉列表中选择“预处理器(Preprocessor)”，在“预处理器定义Preprocessor definitions”中加入MSVC,IBMPC,MSWIND, D__STDC_( 有些资料上讲解混编时未添加D__STDC_似乎也可以)如下图所示：

4.2.3 再在下拉框中选择“预编译的头文件Precomplied Headers”，选中“自动使用补偿页眉Automatic use of precompiled headers”，在其中填入stdafx.h，如下图：

接下来，在按钮“绘图”的响应函数中添加：
test();
在对话框类的OnInitDialog函数中添加如下代码：
libmmfileInitialize();
libmwsglmInitialize();
mlfHGInitialize(NULL,NULL);
在对话框的消息WM_DESTROY的处理函数OnDestroy()中加入如下代码：
mlfHGTerminate();
libmmfileTerminate();
libmwsglmTerminate();

现在，可以编译VC工程运行了，结果如下：

第五步：程序的发布
由于程序中调用了MATLAB数学函数库或图形库中的函数，所以需要附带MATLAB的这些函数库才能在没有安装MATLAB的机器上运行。幸好MATLAB已经把这两个库的函数打包了，这样就省得我们一个一个去搜集了。该文件就是位于matlab安装目录中extern\lib\win32子目录中的mglarchive.exe。运行该程序即可自动把需要的库函数解压到当前目录中，把编译好的程序放到该目录中拷贝到未装matlab的机器上即可实现脱离matlab。

注意：Debug模式更换为Release模式时应该对应的修改工程设置
对应

mcc

matlab与VC++混编的两个重要的且强大的命令mbuild和mcc，前者我们相对用得较少，故主要一般先从后者mcc的使用入手，其实在上一节中我们已经领略到了它的威力。
实际上，关于mcc(matlab compiler command)乃至混合编程，最好的使用教程就是matlab的help和官方网站提供的user’s guide等文档。这里不妨截取其中的一部分来说明吧，个人觉得原文应该比中文讲解得更细致，当然这里只提供了一部分主干线索，引入门吧，具体深入修行靠个人了。

mcc
Invoke MATLAB Compiler
Syntax    mcc [-options] mfile1       [mfile2 ... mfileN]
                              [C/C++file1 ... C/C++fileN]

1. Description
mcc is the MATLAB command that invokes the MATLAB Compiler. You can issue the mcc command either from the MATLAB command prompt (MATLAB mode) or the DOS or UNIX command line (stand-alone mode).

2. Command Line Syntax
You may specify one or more MATLAB Compiler option flags to mcc. Most option flags have a one-letter name. You can list options separately on the command line, for example:
mcc -m -g myfun

You can group options that do not take arguments by preceding the list of option flags with a single dash (-), for example:
mcc -mg myfun

Options that take arguments cannot be combined unless you place the option with its arguments last in the list. For example, these formats are valid:
mcc -m -A full myfun       % Options listed separately
mcc -mA full myfun          % Options combined, A option last
This format is not valid:
mcc -Am full myfun          % Options combined, A option not last

3. Using Macros to Simplify Compilation
The MATLAB Compiler, through its exhaustive set of options, gives you access to the tools you need to do your job. If you want a simplified approach to compilation, you can use one simple option, i.e., macro, that allows you to quickly accomplish basic compilation tasks. If you want to take advantage of the power of the Compiler, you can do whatever you desire to do by choosing various Compiler options.
Table 7-2, Macro Options, shows the relationship between the macro approach to accomplish a standard compilation and the multioption alternative.

Understanding a Macro Option. The -m option tells the Compiler to produce a stand-alone C application. The -m macro is equivalent to the series of options -t -W main -L C -T link:exe -h libmmfile.mlib

Table 7-3, -m Macro, shows the options that compose the -m macro and the information that they provide to the Compiler.

4. Macro Options
The macro options provide a simplified way to accomplish basic compilation tasks.
-g (Debug). This option is a macro that is equivalent to
-G -A debugline:on -O none
or
-B macro_option_g

-m (Stand-Alone C).
mcc -m mymfile
The -m option is equivalent to the series of options
-W main -L C -t -T link:exe -h libmmfile.mlib
or
-B macro_option_m

-p (Stand-Alone C++).
mcc -p mymfile
The -p option is equivalent to the series of options
-W main -L Cpp -t -T link:exe -h libmmfile.mlib
or
-B macro_option_p

-S (Simulink S-Function).
mcc -S mymfile
The -S option is equivalent to the series of options
-W simulink -L C -t -T link:mex libmatlbmx.mlib
or
-B macro_option_s

-x (MEX-Function).
mcc -x mymfile
The -x option is equivalent to the series of options
-W mex -L C -t -T link:mexlibrary libmatlbmx.mlib
or
-B macro_option_x

5. Bundle Files
This table shows the available bundle files.

6.Examples
Make a C translation and a MEX-file for myfun.m:
mcc -x myfun
Make a C translation and a stand-alone executable for myfun.m:
mcc -m myfun
Make a C++ translation and a stand-alone executable for myfun.m:
mcc -p myfun
Make a C translation and a Simulink S-function for myfun.m (using dynamically sized inputs and outputs):
mcc -S myfun
Make a C translation and a Simulink S-function for myfun.m (explicitly calling for one input and two outputs):
mcc -S -u 1 -y 2 myfun

看完这些help，不难理解>>mcc -p -B sglcpp Test.m为什么产生四个文件test.hpp、test.cpp、test_mainhg.cpp、test.exe，以及这四个文件的作用功能了。

sdad · 发表于 2010-8-4 07:00:38

謝謝樓主教學

shabiluogang · 发表于 2010-8-4 10:21:35

哎呀我这个大帅哥又回来了哈哈

lwja · 发表于 2011-3-12 22:35:53

学习了，谢谢楼主！！！

xaut3 · 发表于 2011-3-20 23:55:36

非常好，真的，混合编程值得弄

lsx06 · 发表于 2011-3-21 00:35:00

好资料，学习了

Richardwen · 发表于 2011-4-23 22:52:54

我真的觉得我啥都不懂

glwl · 发表于 2011-7-25 22:21:59

谢谢共享资料

zhaoyao731 · 发表于 2011-8-22 11:02:59

好东西，谢谢

qq19175295 · 发表于 2011-8-22 11:18:57

这么牛呀~我还是第一次见看来我用的很简单

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