初步研究一下C/C++与Matlab混合编程

ulppknot

Matlab 拥有丰富的功能，编程简单。不过，有些情况下，Matlab程序的执行速度比较慢。C/C++编译执行的程序速度比较快，编程难度上比Matlab要高一些。因此存在一种方案，就是使用Matlab实现我们的实验程序，用C/C++来实现Matlab程序中比较耗时的部分，从Matlab程序中调用C/C++的程序以实现加速。

     本文主要讲解如何在Matlab中调用C/C++的程序，以及如何编写可供Matlab程序调用的C/C++程序。

     本文主要分以下几部分：

     Hello Matlab，用一个简单的例子来说明如何在Matlab中调用C/C++的程序，以及可供Matlab调用的C/C++程序应该注意哪些基本事项。

     Matlab调用C/C++程序传递参数。讨论在C/C++中是如何使用Matlab传来的参数的。
6 F* x( X% W, F- f! I$ B& Q8 e
' T) g8 k! b" A# n. _( z4 {8 x* t     Matlab与C/C++混合编程的方法论。给出在一般情况下使用Matlab与C/C++混合编程的方法步骤，让大家有一个较为清晰的应用此技术的思路。
( H! f: W* a6 `7 Y' W1 d
5 [2 P& e$ c/ m% Y" ?     关于数据存储的说明。说明数据在Matlab中的存储方式。
8 C% K, ?( n* F* H2 p
- c; U$ z; Y0 L) v1 @4 p8 c     注意：本文认为读者会使用Matlab，掌握C/C++语言，并且有一台计算机。计算机上安装有Windows的操作系统，操作系统上装有Matlab以及Visual Studio（比如VS2008，VS2010等）。或者计算机上安装有Linux的操作系统，系统上装有Matlab，GCC。

- I2 e! o  W" e5 ~; q- I/ Y# G( x
hello Matlab
     我们一步步完成一个叫“Hello Matlab”的程序。
5 v7 F8 d/ h" s/ ?, _5 H
. c6 h6 m$ l8 B7 s0 [     第一步：在你的计算机D盘下，创建一个目录命名为HiMat。在D:\HiMat目录下创建一个文本文件，命名为“abhimat.cpp”。将Code 1中的代码拷贝到“abhimat.cpp”文件中，保存。(注意，这里建立目录以及命名等行为不是规定的，只是为了讲解方便)。

2 E1 `" i5 x6 q7 M$ `

• #include "mex.h"
• void mexFunction (int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
• {
•   mexPrintf("hello matlab in C/CPP.\n");
• }
  / r$ V- i$ c. P7 _; ?9 M' B/ z( r

; V% \- I7 i+ lCode 1, abhimat.cpp
     “abhimat.cpp”就是将要在Matlab中被调用的C/C++代码。

9 S) S* R1 j+ J1 Q" c7 y& t  W     第二步：在Matlab中编译“abhimat.cpp”。启动Matlab，进入D:\HiMat目录，在Matlab命令窗口中执行code 2中的命令，根据提示完成C/C++编译环境的配置。注意：如果你有多个编译器，建议选择最新的。

• mex -setup
  

1 c) e3 b- {7 e4 d9 P: qCode 2, 设置Matlab的C/C++编译环境
. ?/ ?. g. H( D
$ `! ?! O3 Z2 P0 r& P     完成配置后，在Matlab中执行Code 3的命令来编译abhimat.cpp。
8 N( @% \- `' w% p7 K
2 n. Z- \- o! K+ U; A) B7 X
/ F& f6 w8 Y7 A% S/ w) K1 A

• mex abhimat.cpp
  . L5 Y6 ]/ \& I; n* w9 V  }

Code 3, 编译abhimat.cpp

: ]3 N3 f( l  }8 P* u    第三步：执行编译后的C/C++程序。在Matlab命令窗口输入“abhimat”或者”abhimat()”，都可以调用编译后的程序，推荐使用后者。

4 e+ x) y2 [) e     细心的读者已经注意到了：

• 在Matlab中调用的C/C++函数名就是编译后以mex*（这里，*表示任意多个字符，例如mexw64）为后缀名的文件名。
• Matlab执行abhimat()命令后，实际执行的是mexFunction函数中的程序。
  

2 q0 ^0 q$ A$ a( i- h
Matlab调用C/C++程序传递参数

    此节我们讨论下，在供Matlab调用的C/C++程序中，我们是如何知道Matlab调用的参数类型、个数的。
9 C" ?! f, S9 u
1 i7 A! I! f& q( g  n    给出Matlab中调用C/C++程序的一个实例，如code 4所示。
3 y! F" q! Y4 S+ Z

- N6 ?0 ^( w$ _& a" r: J1 `) v5 @: q. O

• c = [1 2;3 4;5 6];
• d = [1 1;1 1;1 1];
• [a, b] = abfunc(c, d);
  , o8 Z0 H+ k; U* a2 D

Code 4, Matlab调用C/C++程序实例

    下面的工作是如何在当前目录下一个命名为abfunc.cpp的文件中实现mexFunction函数。在这个函数中如何获得Matlab命令中的c、d两个变量的值，如何返回a、b两个变量呢。
$ W2 Y5 F9 @0 A7 n5 M$ X
    注意mexFunction函数中的四个参数，一一作出说明：
7 \2 H- V% J* n; P+ z7 m, R
    nlhs：mexFunction的第一个参数，它指示Matlab的调用命令中等号左侧有几个变量。例如，code 4中的调用，nlhs的值为2，因为它的等号左侧有两个变量，他们是a和b。

    plhs: mexFunction的第二个参数，它指示Matlab的调用命令中等号左侧变量的指针。例如，code 4中的调用，plhs[0]表示的是a，plhs[1]表示的是b。

3 e" w9 b; R; q- \1 C5 J& T: T    nrhs：mexFunction的第三个参数，它指示Matlab的调用命令中等号右侧的变量个数。例如，code 4中的调用，nrhs的值为2，因为它的等号右侧有两个变量，他们是c和d。
; z) s/ C( K! i# j. o
+ I/ g$ y4 M: L2 K    prhs：mexFunction的第四个参数，它指示Matlab调用命令中等号右侧的变量指针。例如，code 4中的调用，prhs[0]表示的是c，prhs[1]表示的是d。

    mxArrary是一个不可见的数据类型，是Matlab定义的，大家只需要知道mxArrary的指针与Matlab中的变量一一对应就可以了。
6 n; Y; i0 I, k+ q; w7 f
' M3 C) F( S& L. N, P3 ~2 U/ L    下面实现abfunc.cpp，功能是a=c+d; b = c-d;具体代码如code 5所示。

' r' z$ B3 D# b: @

• #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];
•   }
• }
  & {' X* L, |0 O, A0 V9 J

Code 5,  abfunc.cpp的实现

. L9 p4 \- `; @5 I0 j+ T    说明一下code 5中用到的函数。这些函数大都以mx开头。mxAssert是断言，类似于C\C++中的assert。mxGetM获得Matlab传来的变量的行数，mxGetN获得Matlab传来的变量的列数。mxCreateDoubleMatrix创建一个2维的Matlab变量，形参分别用于指定变量的行数、列数、元素类型（mxREAL表示实数，mxCOMPLEX表示复数）。mxGetData用于获得内存中数据块的首地址。

' S4 [" s1 ~: H0 @" L    编译并测试Code 5中的代码，参见Code 6。

• mex abfunc.cpp
• c = [1 2;3 4;5 6];
• d = [1 1;1 1;1 1];
• [a, b] = abfunc(c, d);
  7 C9 R; n/ N* W5 u

+ d6 ]# n7 ]5 Q2 kCode 6, Code5的测试代码

    Code 6的输出结果如下：

5 c  \; H  S* V3 Z# m6 H

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

* |  j0 ^; ^, ~% ]% g* B/ V, |& J关于数据存储的说明
8 d% H* i1 g* z9 P: o
   Matlab中的数据是按列存储的。例如，a=[1,2;3,4;5,6]，a的数据在内存中的存储顺序是：1、3、5、2、4、6。在C\C++中使用Matlab传来的变量时，一定要注意数据的存储顺序。


$ V4 j' J) L  m3 K% Z. A7 p+ yMatlab与C/C++混合编程的方法论

% `2 s+ S1 g3 R3 x' E8 Y/ i鉴于@编程小手 的建议，添加一个关于使用此方法的方法论流程图。希望它能让各位明白在什么情况下可是使用这种混合编程的技术、如何一步步实现。参见图1的流程图：


0 e6 w& a8 E4 P/ {
* j% I+ k4 J) y% F  o, ~. D) L图 1、Matlab与C/C++混编方法论流程图
" w! `1 r3 I; D' j: A# T2 A

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C/C++与Matlab混合编程

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