C/C++與Matlab混合編程初探

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=======================分割線以下為本文================================

     Matlab 擁有豐富的功能，編程簡單。不過，有些情況下，Matlab程式的執行速度比較慢。C/C++編譯執行的程式速度比較快，編程難度上比Matlab要高一些。因此存在一種方案，就是使用Matlab實現我們的實驗程式，用C/C++來實現Matlab程式中比較耗時的部分，從Matlab程式中調用C/C++的程式以實現加速。

     本文主要講解如何在Matlab中調用C/C++的程式，以及如何編寫可供Matlab程式調用的C/C++程式。

     本文主要分以下幾部分：

     Hello Matlab，用一個簡單的例子來說明如何在Matlab中調用C/C++的程式，以及可供Matlab調用的C/C++程式應該注意哪些基本事項。

     Matlab調用C/C++程式傳遞參數。討論在C/C++中是如何使用Matlab傳來的參數的。

     Matlab與C/C++混合編程的方法論。給出在一般情況下使用Matlab與C/C++混合編程的方法步驟，讓大家有一個較為清晰的應用此技術的思路。

     關於資料存放區的說明。說明資料在Matlab中的儲存方式。

     注意：本文認為讀者會使用Matlab，掌握C/C++語言，並且有一台電腦。電腦上安裝有Windows的作業系統，作業系統上裝有Matlab以及Visual Studio（比如VS2008，VS2010等）。或者電腦上安裝有Linux的作業系統，系統上裝有Matlab，GCC。

hello Matlab

     我們一步步完成一個叫“Hello Matlab”的程式。

     第一步：在你的電腦D盤下，建立一個目錄命名為HiMat。在D:\HiMat目錄下建立一個文字檔，命名為“abhimat.cpp”。將Code 1中的代碼拷貝到“abhimat.cpp”檔案中，儲存。(注意，這裡建立目錄以及命名等行為不是規定的，只是為了講解方便)。

#include "mex.h"void mexFunction (int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]){  mexPrintf("hello matlab in C/CPP.\n");}

Code 1, abhimat.cpp

     “abhimat.cpp”就是將要在Matlab中被調用的C/C++代碼。

     第二步：在Matlab中編譯“abhimat.cpp”。啟動Matlab，進入D:\HiMat目錄，在Matlab命令視窗中執行code 2中的命令，根據提示完成C/C++編譯環境的配置。注意：如果你有多個編譯器，建議選擇最新的。

mex -setup

Code 2, 設定Matlab的C/C++編譯環境

     完成配置後，在Matlab中執行Code 3的命令來編譯abhimat.cpp。

mex abhimat.cpp

Code 3, 編譯abhimat.cpp

    第三步：執行編譯後的C/C++程式。在Matlab命令視窗輸入“abhimat”或者”abhimat()”，都可以調用編譯後的程式，推薦使用後者。

     細心的讀者已經注意到了：

在Matlab中調用的C/C++函數名就是編譯後以mex*（這裡，*表示任意多個字元，例如mexw64）為尾碼名的檔案名稱。 Matlab執行abhimat()命令後，實際執行的是mexFunction函數中的程式。

Matlab調用C/C++程式傳遞參數

    此節我們討論下，在供Matlab調用的C/C++程式中，我們是如何知道Matlab調用的參數類型、個數的。

    給出Matlab中調用C/C++程式的一個執行個體，如code 4所示。

c = [1 2;3 4;5 6];d = [1 1;1 1;1 1];[a, b] = abfunc(c, d);

Code 4, Matlab調用C/C++程式執行個體

    下面的工作是如何在目前的目錄下一個命名為abfunc.cpp的檔案中實現mexFunction函數。在這個函數中如何獲得Matlab命令中的c、d兩個變數的值，如何返回a、b兩個變數呢。

    注意mexFunction函數中的四個參數，一一作出說明：

    nlhs：mexFunction的第一個參數，它指示Matlab的調用命令中等號左側有幾個變數。例如，code 4中的調用，nlhs的值為2，因為它的等號左側有兩個變數，他們是a和b。

    plhs: mexFunction的第二個參數，它指示Matlab的調用命令中等號左側變數的指標。例如，code 4中的調用，plhs[0]表示的是a，plhs[1]表示的是b。

    nrhs：mexFunction的第三個參數，它指示Matlab的調用命令中等號右側的變數個數。例如，code 4中的調用，nrhs的值為2，因為它的等號右側有兩個變數，他們是c和d。

    prhs：mexFunction的第四個參數，它指示Matlab調用命令中等號右側的變數指標。例如，code 4中的調用，prhs[0]表示的是c，prhs[1]表示的是d。

    mxArrary是一個不可見的資料類型，是Matlab定義的，大家只需要知道mxArrary的指標與Matlab中的變數一一對應就可以了。

    下面實現abfunc.cpp，功能是a=c+d; b = c-d;具體代碼如code 5所示。

#include "mex.h"void mexFunction (int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]){  double *p_c, *p_d;  double *p_a, *p_b;  int c_rows, c_cols;  int d_rows, d_cols;    int numEl;  int n;    mxAssert(nlhs==2 && nrhs==2, "Error: number of variables");  c_rows = mxGetM(prhs[0]);// get rows of c  c_cols = mxGetN(prhs[0]);// get cols of c  d_rows = mxGetM(prhs[1]);// get rows of d  d_cols = mxGetN(prhs[1]);// get cols of d  mxAssert(c_rows==d_rows && c_cols==d_cols, "Error: cols and rows");  // create output buffer  plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(c_rows, c_cols, mxREAL);  plhs[1] = mxCreateDoubleMatrix(c_rows, c_cols, mxREAL);  // get buffer pointers  p_a = (double*)mxGetData(plhs[0]);  p_b = (double*)mxGetData(plhs[1]);  p_c = (double*)mxGetData(prhs[0]);  p_d = (double*)mxGetData(prhs[1]);  // compute a = c + d; b = c - d;  numEl = c_rows*c_cols;  for (n = 0; n < numEl; n++)  {    p_a[n] = p_c[n] + p_d[n];    p_b[n] = p_c[n] - p_d[n];  }}

Code 5,  abfunc.cpp的實現

    說明一下code 5中用到的函數。這些函數大都以mx開頭。mxAssert是斷言，類似於C\C++中的assert。mxGetM獲得Matlab傳來的變數的行數，mxGetN獲得Matlab傳來的變數的列數。mxCreateDoubleMatrix建立一個2維的Matlab變數，形參分別用於指定變數的行數、列數、元素類型（mxREAL表示實數，mxCOMPLEX表示複數）。mxGetData用於獲得記憶體中資料區塊的首地址。

    編譯並測試Code 5中的代碼，參見Code 6。

mex abfunc.cppc = [1 2;3 4;5 6];d = [1 1;1 1;1 1];[a, b] = abfunc(c, d);

Code 6, Code5的測試代碼

    Code 6的輸出結果如下：

a =     2     3     4     5     6     7b =     0     1     2     3     4     5

關於資料存放區的說明

   Matlab中的資料是按列儲存的。例如，a=[1,2;3,4;5,6]，a的資料在記憶體中的儲存順序是：1、3、5、2、4、6。在C\C++中使用Matlab傳來的變數時，一定要注意資料的儲存順序。

Matlab與C/C++混合編程的方法論

鑒於@編程小手 的建議，添加一個關於使用此方法的方法論流程圖。希望它能讓各位明白在什麼情況下可是使用這種混合編程的技術、如何一步步實現。參見圖1的流程圖：

圖 1、Matlab與C/C++混編方法論流程圖

另附：文中代碼下載位置： http://download.csdn.net/detail/bendanban/7643701