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---- 在C++Builder中调用Matlab工具箱函数,有两种实现方式。一种是基于Matlab环境支持,通过必要的设置实现;笔者在本刊上曾撰文对这种方式进行了专门的阐述。另一种则是完全脱离Matlab环境,通过动态连接库方式实现对Matlab工具箱函数的调用,这可以通过一种开发平台 Mediva来实现。相对来说,前者的限制因素较多,而后者则较为方便灵活。 一、Mediva软件平台 ---- Mediva是Mathtools公司推出的一种Matlab编译开发软件平台,提供对Matlab程序文件(M文件)的解释执行和开发环境支持。该软件有为Borland C++、Visual Basic和Dephi等编程语言开发的不同版本,目前其版本已经到了4.5版。软件大小仅6.5M,可以通过访问其站点 www.mathtools.com免费下载试用一个月。 Mediva软件平台本身的功能相当强大,提供近千个Matlab的基本功能函数,通过必要的设置,就可以直接实现与C++的混合编程,而不必再依赖 Matlab;同时,Mediva还提供编译转换功能,能够将Matlab函数或编写的Matlab程序转换为C++形式的DLL,从而实现脱离 Matlab环境对Matlab函数和过程的有效调用,这样就有可能实现对Matlab强大的工具箱函数的利用。 ---- Mediva的缺点是C++与Matlab混合编写的应用软件必须携带必要的DLL,从而增大了软件的体积(约4M),同时也不能对所有的Matlab函数提供支持,例如采用类库进行设计的部分函数。但尽管如此,对于控制系统计算机设计、分析的工作来说,Mediva仍不失为一个好的工具。 ---- 由于利用Mediva将Matlab工具箱函数转换成DLL的内容较多,限于篇幅本文在此仅给出对Matlab函数直接调用的实现,而将另撰文阐述DLL的实现。 二、C++Builder直接调用Matlab函数 ---- 本文假设已经安装了Mediva软件或已经得到必要的两个动态连接库mdv4300.dll和ago4300.dll。 ---- Mediva提供的近千个Matlab基本功能函数,都可以在C++Builder中直接调用。这些函数包括基本的操作、命令、I/O、线性代数、位图、控制等,基本上可以满足我们的一般需要。当然其最大的优点就是可以直接在C++Buider中直接调用而不必考虑安装庞大的Matlab。 ---- 其实现方式和步骤如下: ---- 1.Lib文件的生成 ---- 在Dos下用C++Builder中的Implib.exe,通过如下命令生成mdv4300.lib: implib mdv4300.lib mdv4300.dll ---- 将上述两个DLL文件和此Lib文件拷贝到当前目录下。 ---- 2.实现与Matlab的混合编程 ---- Matlab.h包含了Mediva中所有类型、常量、函数的说明和定义,必须将此头文件放于程序的第一行。Mediva给出的Matlab函数形式并不特殊,如绘线函数Plot,在Mediva中说明为:Mm DLLI plot(cMm varargin);varargin与Matlab 中的意义是一样的,与输入变量的个数相对应。所有可以直接使用的函数都在Matlib.h头文件中定义,而在mdv4300.dll中实现。 ---- 但在C++Builder中使用Mediva提供的Matlab函数的格式,与Matlab编程稍有不同,这主要体现在C++中必须进行必要的说明上。例如我们要用绘线函数Plot来绘制数组x[100]的红色图线。在Matlab中调用为Plot(x,'r');在C++中调用则为:Plot(CL (x),TM("r")),其中CL是一个关键字,是多变量输入时所必须使用的,用以指明调用的变量;而TM则指明,这是一个字符。 ---- 下面我们给出一个示例程序,其功能是对一个1024点的输入数组进行FFT 变换,并绘制变换后频谱实部的火柴杆图,最后将原数据和变换后的数据写入数据文件中。 #include "matlib.h" //必须包含的头文件 #include #pragma hdrstop #include "TryMatcomU.h" #pragma package(smart_init) #pragma resource "*.dfm" TForm1 *Form1; __fastcall TForm1::TForm1(TComponent* Owner) : TForm(Owner) { } void __fastcall TForm1::Button1Click(TObject *Sender) { int k=0; initM(MATCOM_VERSION); //必须进行的初始化 Mm cur1,cur2; //定义变量 cur1=zeros(128); cur2=zeros(128); //变量初始化 for (k=1;k<=128;k++) cur1.r(k)="randM();" //生成一个随机数列 figure(1); plot(cur1);//图形显示该数列 cur2="fft(cur1,128);" //做128点fft变换 figure(2); //绘制fft变换后实部的火柴杆图,注意此处多变量输入的格式 stem((CL(cur1),real(cur2),TM("r"))); fid="fopen(filename,mode,format)" opens exitM(); //退出调用 } ---- 如果完全使用C++来实现本程序的工作,其代码将超过300行!由此可以看出,C++Builder与Matlab函数的混合编程可以给我们带来多么大的方便! ---- 3.变量内部状态/数据的观察方法 ---- Mediva使用的所有变量均定义为Mm类型。如果在C++Builder中观察Mm类型变量的内部状态/数据,要稍麻烦一些。但在调试程序时,这又是不可避免的一步,这里举例给出变量观察的方法。 ---- 例如对上面生成的cur2数列进行观察, ---- *cur2.pr 0.1892 cur2(1)的实部 ---- *cur2.pi 0.0013 cur2(1)的虚部 三、C++Builder调用Matlab工具箱函数转换后的DLL ---- 1.Matlab函数向DLL的转化 ---- Mediva软件提供了将Matlab函数转换为DLL的功能,非常方便。但需要注意的是: ---- 1.Matlab5.0以上版本,所有带有tf类的函数均无法转换; ---- 2.Matlab4.2以下版本,多数函数能够转换,但转换后大多不能直接使用,而必须加以处理。 ---- MATCOM V4.3中把含有输入参数的M文件转换成DLL时,生成的DLL无法调用.以.M为例, ---- function [x1,x2]=flower(x3) ---- MATCOM生成的FLOWER.CPP和FLOWER.H中声明为: Mm flower(Mm x3, i_o_t, Mm& x1__o, Mm& x2__o) { begin_scope x3.setname("x3"); ... } Mm flower(Mm x3); Mm flower(Mm x3, i_o_t, Mm& x1__o, Mm& x2__o); 而生成的G_FLOWER.CPP声明为: ---- void DLLX _stdcall flower_1_1(Mm** in01, Mm **out01) ---- void DLLX _stdcall flower_1_2(Mm** in01, Mm **out01, Mm **out02) ---- 其中对于in01的说明是不正确的.应按如下修改。然后,按如下MAKE文件进行编译。 # # MATCOM makefile # all: flower.dll g_flower.obj: g_flower.cpp bcc32 -c -Id:\matcom43\ -WD -Id: \matcom43\lib -H=matlib.csm -a4 -5 -eg_flower.obj g_flower.cpp flower.dll: flower.obj g_flower.obj bcc32 -Ld:\matcom43\ -WD -Id: \matcom43\lib -H=matlib.csm -a4 -5 -eflower.dll @flower.rsp d:\matcom43\lib\mdv4300b.lib ---- 在CPP中调用这个函数之前,一定要先给in01分配空间。 #include "matlib.h" #pragma hdrstop #include "flower.h" #define WIN32_LEAN_AND_MEAN #include #include "matlib.h" #pragma hdrstop extern "C" { void DLLX _stdcall flower_1_1(Mm in01, Mm **out01) { *out01=new Mm(); //*in01=new Mm(); **out01=flower(in01); exitM(); } void DLLX _stdcall flower_1_2(Mm in01, Mm **out01, Mm **out02) { *out01=new Mm(); *out02=new Mm(); //*in01=new Mm(); flower(in01, i_o , **out01, **out02); exitM(); } |