VC与matlab混合编程
要使VC能调用DLL,还必须对VC进行以下操作。 (1)引入头文件和库文件 在mytestdlg.cpp的头部加入一行:#include “ppp.h”在project>settings->link下的object/libray modules下加入ppp.lib libmx.lib libmat.lib libmatlb.lib libmmfile.lib 目的是让VC能调用ppp.dll,引入libmx.lib libmat.lib libmatlb.lib 和libmmfile.lib的 目的是让VC能调用matlab的数学库函数和一些功能性函数编译VC与matlab的代码接口,和作者直接用C写的一些代码。 (2)对ppp.h做一点改动。 在#include “matlab.h”语句之后,加入-行extern “C”{,在最后一行#endif之前加入一行}。改动后的ppp.h文件内容如下: #ifndef MLF_V2 #define MLF_V2 1 #endif
#ifndef __ppp_h #define __ppp_h 1
#include "matlab.h" extern "C" { extern mxArray * mlfMyfunc(mxArray * x, mxArray * b); extern void mlxMyfunc(int nlhs, mxArray * plhs[], int nrhs, mxArray * prhs[]); extern void pppInitialize(void); extern void pppTerminate(void); } #endif。
(3)对VC与Matlab接口进行编程 对“计算”按钮消息处理函数编程如下 void CMytestDlg::OnOnCalculate() { // TODO: Add your control notification handler code here UpdateData(TRUE); pppInitialize(); static double a[1] = { 0.0 }; static double b[1]= { 0.0 }; a[0]=m_din; b[0]=m_select+1; mxArray * A = mclGetUninitializedArray(); mxArray * B = mclGetUninitializedArray(); mxArray * C = mclGetUninitializedArray(); mlfAssign(&A, mlfDoubleMatrix(1, 1, a, NULL)); mlfAssign(&B, mlfDoubleMatrix(1, 1, b, NULL)); mlfAssign(&C, mlfMyfunc(A, B)); double * md=mxGetPr(C); m_dout=md[0]; mxDestroyArray(A); mxDestroyArray(B); mxDestroyArray(C); pppTerminate(); UpdateData(FALSE); } 为了使读者有一个更深入的了解。对以上关键性代码加以说明。UpdateData(TRUE)表示从屏幕接收数据,a[0]=m_din;表示a[0]存放m_din,即输入的待计算数值, b[0]=m_select+1;表示 b[0] “角度“,”弧度“的选择值。 由于Matlab的计算基本单位是矩阵,而VC支持的基本数据类型是int,double等,所以要编写Matlab与vc之间的接口代码。如本例中C=myfunc(A,B)的函数,它编译成动态链接库后C形式代码为mlfAssign(&C, mlfMyfunc(A, B))。 要使Vc能调用它,必须首先创建三个mxArray *型指针变量 mxArray * A, mxArray * B, mxArray *C指向A,B,C矩阵(mxArray * A = mclGetUninitializedArray(); mxArray *B= ……),由于A,B是输入变量,故使用 mlfAssign(&A, mlfDoubleMatrix(1, 1, a, NULL)),mlfAssign(&B, mlfDoubleMatrix(1, 1, b, NULL))语句使得A,B矩阵中的元素与 double a[1],static double b[1]内容保持相同。 再使用mlfAssign(&C, mlfMyfunc(A, B))语句调用ppp.dll中的mlfMyfunc函数计算并返回结果到C中. double * md=mxGetPr(C)语句作用是取得返回doulbe *指针,这样m_dout=md[0]使得m_dout取得的内容就是C矩阵中的第一个元素(即在Matlab语言中为C(1) 的元素,在C/C++语言中,0指示的是数组的第一个元素). 这样一个DLL 调用就完成了,最终通过UpdateData(FALSE)语句把运算结果显示出来了。 以上程序中的某些函数用法中参见Matlab中的C Math帮助文件。 (4)作完以上工作后,DLL就已被成功链入VC,再经VC编译器编译链接即可生成可执行文件,运行程序,在对话框中输入60,选择角度选项, 按计算按钮即可得到结果。
4.直接用C编程 直接用C编程也是可以的,它是通过对Matlab的数学库函数的调用来 实现的,如果能用Matlab实现的语句,就用不着非得用C直接编程因为直接用C编程与把.m文件通过mcc转换成的C代码是一样的的如要实现Matlab中的以下三行功能: A=[1 2 3 4]; B=[4 3 2 1]; C=A+B; 自己直接用C要这样写 static double a[4] = { 1.0, 2.0, 3.0, 4.0 }; static double b[4] = { 4.0, 3.0, 2.0, 1.0 }; mxArray * A = mclGetUninitializedArray(); mxArray * B = mclGetUninitializedArray(); mxArray * C = mclGetUninitializedArray(); mlfAssign(&A, mlfDoubleMatrix(1, 4, a, NULL)); mlfAssign(&B, mlfDoubleMatrix(1, 4, b, NULL)); mlfAssign(&C, mlfPlus(A, B)); 而如果用mcc把上面三行转化为C代码以后为: static double __Array0_r[4] = { 1.0, 2.0, 3.0, 4.0 }; static double __Array1_r[4] = { 4.0, 3.0, 2.0, 1.0 }; mxArray * A = mclGetUninitializedArray(); mxArray * B = mclGetUninitializedArray(); mxArray * C = mclGetUninitializedArray(); mlfAssign(&A, mlfDoubleMatrix(1, 4, __Array0_r, NULL)); mlfAssign(&B, mlfDoubleMatrix(1, 4, __Array1_r, NULL)); mlfAssign(&C, mlfPlus(A, B)); 它们实质上是一样的,直接用C编程不如先写.m代码,再用mcc工具转换。 对Matlab与VC编译器环境的配置工作与上面第3节介绍的一样。 注意:libmx.lib libmatlb.lib libmmfile.lib libmat.lib 文件并不是Matlab自带的,Matlab只提供了libmx.dll libmatlb.dll libmmfile.dll libmat.dll 用户需要自己编译,在VC有两种方式实现(推荐方式(2)) (1)VC集成编译环境中打开 matlab\extern\examples\cppmath\msvc 下的工程文件msvc42.mak,选project->settings->C/C++->code generation 为Debug Multithread Dll选项,Build即可。 (2)把VC的bin目录下的vcvars32.bat拷贝的C盘根目录下运行msconfig将vcars32.bat添加的Auoexec.bat中去。 重新启动计算机。 回到MS_DOS方式下在matlab\extern\include运行 lib /def:libmat.def /machine:ix86 /out:libeng.lib lib /def:libmatlb.def /machine:ix86 /out:libmatlab.lib lib /def:libmmfile.def /machine:ix86 /out:libmmfile.lib lib /def:libmx.def /machine:ix86 /out:libmx.lib
不论是方式(1)还是(2),生成的libmx.lib libmatlb.lib libmmfile.lib libmat.lib文件都要拷贝到c:\matlab\extern\lib(也就是添加到VC的编译路径中去)。 本文中的文件路径可能跟读者计算机中的路径有所不同,请参照修改。 |