vc调用matlab工具箱实例

vc调用matlab工具箱实例
vc调用matlab工具箱实例

本文详述了在Vc环境下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理,全文以Matlab工具箱中功率谱密度分析函数为例,介绍了通过Matlab自带的引擎、Matlab自身的编译器以及利用MathTools公司的Matcom进行对工具箱函数的调用。

关键词:Matlab M-文件引擎编译器Matcom Vc++

Matlab的信号处理工具箱是信号算法文件的集合,它处理的基本对象是信号与系统,信号处理工具箱位于目录、Toolbox\Signal下,利用工具箱中的文件可以实现信号的变换、滤波、谱估计、滤波器设计等。在其它的环境如Vc下如果能调用Matlab工具箱中的文件,会大大地加快一些算法的实现,同时其可靠性也很高。

1. 利用

Matlab引擎

Matlab引擎采用客户和服务器计算方式,在运用中,Vc的C 语言或C++语言的程序作为前端客户机,它向Matlab引擎传递命令和数据信息,并从Matlab引擎接收数据信息,它提供了下列几个函数:engOpen, engGetArray, engPutArray, engEvaString,

engOutputBuffer ,engClose与客户机进行交互。

下面例程是在Vc下建一个基于对话框的应用程序,在对话框中设置一个Button控件OnMatlabEngine.,在对话框.cpp文件中加入”engine.h”和“math.h”头文件,下面给出部分程序清单。

Void CtestmatlabDlg::OnMatlabEngine(){

Engine *ep;

mxArray* T=NULL,*result=NULL,*mFs=NULL,*mnfft= NULL;

double datax[1024];

char buffer[1024];

for(int j=0;j<1024;j++)//注:如通过采集卡采集数据可将采集的数据放在datax[]数组中,此循环就不需要

{

double samt=(double)(1.0/1024);

datax[j]=sin(2.0*63.0*samt*3.1415926+1.15*3.1415926);

}

double *pPxx,*pFxx;

if(!(ep=engOpen(" \0"))){//打开Matlab引擎,建立与本地Matlab 的连接

fprintf(stderr,"\n Can't start MATLAB engine\n");

exit(-1);

}

double Fs[1]={1024};//因为Matlab所有参与运算的参数都是矩阵的形式,因而下列几行将参数转变

double nfft[1]={1024};//成Matlab可接受的矩阵形式。

T=mxCreateDoubleMatrix(1,1024,mxREAL);

mnfft=mxCreateDoubleMatrix(1,1,mxREAL);

mFs=mxCreateDoubleMatrix(1,1,mxREAL);

mxSetName(T,"T");

mxSetName(mnfft,"mnfft");

mxSetName(mFs,"mFs");

memcpy((char*)mxGetPr(T),(char*)datax, 1024*sizeof(double));

memcpy((char*)mxGetPr(mnfft),(char*)nfft, sizeof(double));

memcpy((char*)mxGetPr(mFs),(char*)Fs,1*sizeof(double));

engPutArray(ep,T); //将转化的参数放入引擎中,此时可在Matlab command窗口下查看此参数

engPutArray(ep,mnfft);

engPutArray(ep,mFs);

engEvalString(ep,"[pxx,fo]=psd(T,mnfft,mFs);"); //利用引擎执行工具箱中文件

engOutputBuffer(ep,buffer,512); //如只想看显示图形,可将返回参数去掉,psd无返回参数缺省情况下会自动画图形

result=engGetArray(ep,"pxx");//取出引擎中的数据放在所指的区域中供后续处理

pPxx=mxGetPr(result);

result=engGetArray(ep,"fo");

pFxx=mxGetPr(result);

engEvalString(ep,"plot(fo,10*log10(pxx));");//利用引擎画图

engEvalString(ep,"title('功率谱分析');");

engEvalString(ep,"xlabel('Hz');");

engEvalString(ep,"ylable('db');");

mxDestroyArray(T); //释放内存

mxDestroyArray(mFs);

mxDestroyArray(mnfft);

mxDestroyArray(result);

engEvalString(ep,"close;");

engClose(ep);

}

上述程序在Vc下编译需要将libeng.dll和libmx.dll两个动态库利用以下的命令:

lib/def:<自己的Matlab的安装路径,下同>e:\ Matlab\extern\include\*.def /machine:ix86 /out:*.lib来生成程序所需的静态连接库libeng.lib和libmx.lib,将libeng.lib和libmx.lib所在的目

录加入Vc++ project/link/object/library modules下即可。

2. 利用

Matlab自身的编译器调用工具箱中的函数

Matlab的编译器可将Matlab的M文件转换为为C或C++的源代码以产生完全脱离Matlab运行环境的独立的运用程序,但Matlab本身的资料说明编译器如用来建立独立的运用程序,不能调用Matlab工具箱中的函数,这非常不利于搞一些特殊的算法。本人研究了一段时间发现,工具箱中的函数既然是M文件就一定可以用编译器来编译,以提供如Vc的调用函数,但是编译器只能编译一个独立的M文件,即这个M文件不依赖于其他的M文件。如果M文件中又调用了其他的M文件,可将被调用的M文件拷贝到调用M文件的相应位置,作适当的改动就可以用于编译器编译。编译器不支持图形函数,所以M文件中如有图形函数需注释掉。

当Matlab的编译器mcc加入适当的参数-e(mcc –e *.*)或-p(mcc –p *.*)就可生成将输入的M文件转换为适用于特定运用的C或C++源代码。这样如果要在Vc下编译通过,还需连入以下几个库libmmfile.dll, libmatlb.dll, libmcc.dll, libmat.dll. libmx.dll. mibut.dll 以及Matlab C MATH库,建议采用前述的方法将动态连接改为静态连接。对于C/C++

编译环境的设置,在Matlab command窗口下运行mex –setup 然后依提示操作,而对于C/C++连接环境的设置,运行mbuild –setup依提示操作即可。

下面给出利用编译器将Matlab工具箱中psd.m文件生成可供Vc调用的函数。

1. 将

psd.m文件拷贝一份至Matlab\bin目录下,改写相应调用的M 文件如nargchk.m, hanning.m等。为生成的代码简洁,对于采集数据处理输入参数很明了的情况下可作大量的删减,最终使psd.m成为一个不依赖于其他M文件的独立的M文件,注意千万注释掉作图代码,最终改成如下形式,限于篇幅给出关键的几步:

function [Pxx,f]=psd(Fs,nfft,noverlap,x)

window=o,5*(1-cos(2*pi*(1:nfft)’/(nffft+1)));//hanning 窗

dflag=’none’;

window=window(;)

………………………………….

以上只要稍懂Matlab语言和信号处理知识就可完成这项工作。

1. 假设上述代码重新存为testwin.m,在Matlab command 窗口下设置好环境参数运行mcc –e testwin,则可在Matlab\bin下生成testwin.c ,如运行mcc –p testwin 则生成testwin.cpp.

2. Vc

下建立一个基于对话框的文件,然后在对话框里加一个Button 控件OnButtonPsd

将上述生成的.c文件的头文件加入到工程的.cpp中,且将#ifdef_cplusplus

extern “c”{

#end if

c代码声明加入Vc的包含文件和生成的.C的包含文件之间

将#ifdef_cplusplus

}

#end if加入.cpp文件未尾

3. 为了简洁且便于处理将生成的

c函数稍改动,给出部分代码如下:

1.

void CTestpsdwinDlg::OnButtonPsd(){ mxArray* x_rhs_;//指向采集数据存放区

Fs=23510;//数据采集的频率nfft=1024;//1024点的fft double datax[1024]//采集的数据

x_rhs_mxCreateDoubleMatrix(1,1024,mxReal); memcpy(mxGetPr(x_rhs_),datax,1024*sizeof(double)); noverlap=512;

……………….

……………….

mccCopy(&Pxx,&Spec);

mccCopy(&f,&frevgg_vector);

for(int j=0;j<(int)(nfft/2+1);j++)

{

datap[j]=mccGetRealVectorElement(&Pxx, (j+1));//功率谱密度存于datap[]数组

dataf[j]=mccGetRealVectorElement(&f, (j+1));//相应频率存于数组dataf[]中

}

mccFreeMatrix(&Pxx);

……………….

SendMessageBox(WM_PAINT,0,0);//利用Vc下的图形函数画图

Return;

}

如上生成的程序可读性不太好,而生成的c++代码则可读性较好,但千万注意只能用Matlab的MATH库,不可用c++的MATH库,否则编译会出错,限于篇[

幅在此不述。

3)利用Matcom调用工具箱中的函数

Matcom编译M文件,先将M文件按照与Matcom的cpp库的对应关系翻译为cpp源代码,然后用对应版本的c编译器将cpp文件编译成相应的exe或dll文件,所以第一次运行要指定c编译器的路径,

否则无法编译,指定好的编译信息就写在Matcom\bin\matcom.ini文件中,不过这一步按装matcom时,它自动寻找编译器并将其写入matcom.ini文件中,matcom4.5版中使用TeeChart3.0 OCX控件,因而它支持图形操作。

我们依然用上述的testwin.m文件,不要将图形函数注释掉,利用Mideva来生成可被Vc调用的信号处理程序。

1. 运行

2. Mideva在主界面上直打开M文件,在菜单中选择compile to dll,输入testwin..在Matcom debug目录下可以找到这样的几个文件,testwin.c ,testwin.h,testwin.cpp,testwin.lib,testwin.dll,testwin.exp等。将上述

3. testwin.cpp和testwin.h加入工程中,project/add to project/files 并且在相应的文件中加入”stdafx.h”加连接库:

Tools\option\directory\ ,选include选项,加入e:\matcom45\lib (包含matcom.h)

library选项,加入e:\matcom45\lib

4) project\add to project\files 文件类型选项选(.lib)将e:\matcom45\lib\v4501.lib加入工程中编译运行。相应代码如下:

void CtestmatcomDlg::OnpsdButton(){

double datap[512],dataf[512];

initM(MATCOM_VERSION);//初始化matcom库Mm Fs,nfft,noverlap;//创建矩阵

Mm x=zeros(1,1024);

Fs=1024;nfft=1024;noverlap=128;

dMm(Pxx_o);dMm(f_o);//创建并命名矩阵datax[];//数据采集的数据存于此数组中

for(int i=1;i<=1024;i++)

{

x.r(1,i)=datax[i+1];//给x阵赋值

}

testwin(Fs,nfft,noverlap,x,i_o,Pxx,f_o);//matcom生成的函数

for(i=0;i<513;i++){//取出功率谱密度分析结果

dataf[i]=f_o.r(i+1,1);

datap[i]=Pxx_o.r(i+1,1);}

exitM();

return;

}

可见利用Matcom进行M文件转换非常的容易,生成的代码可读性很好,以上的转换同时生成了可供Vc调用的动态连接库,其使用和一般的动态库一样使用。同时需指明Matcom不仅可转换独立的不依赖于其它M文件的M文件,同时可转换调用其它M文件的M文件嵌套。条件是这此M文件在同一个目录下面,如前所述的psd.m可

直接用上述方法转换,生成了多个重载形式的psd函数

结论:利用Mtlab引擎调用工具箱中的函数可节省大量的系统资源,应用程序整体性能较好,但不可脱离Matlab 的环境运行。用Matlab 编译器进行工具箱函数的调用,须转换相应的M文件使其成为独立的M文件,且不支持图形函数,转换的代码可读性不太好。用Matcom 进行转换非常方便,生成的代码可读性很好,支持图形函数,且代码执行的速度比不转换平均要快1.5倍以上。以上程序在Vc++ 6.0,Matlab5.2,Matcom4.5中调试通过,以上方法在工程实践中已得到很好的运用。

Vc++6.0调用matlab的数学库函数

Vc++6.0调用matlab的数学库函数 前段时间在摸索如何在VC++6.0当中调用Matlab的里的数学库函数。当时弄得我很是郁闷,现在想想,自已走了很多弯路,原来,是如些的简单。所以,与出来和大家一起讨论和分享。 一、关于Matlab6.x 首先,matlab它本身也是用C++语言编写的,具是什么是编译器我倒是忘记了(好像是Borland吧)。说Matlab是一种科学计算语言吧,其实也可以,不过,其实也可以把它看作是一个科学计算软件。它里面有很多的已写好的数值计算、分析以及统计等的函数。然后在Matlab里写文件(比如.m文件),文件里的每一个语句其实都是在调用它里面的函数。说白了,Matlab就是为我们写了一大堆的数学运算函数,然后再能过文档(help指令)来告诉我们怎么调用这些函数,就是这样。 其次,为什么要选择Matlab的6.x版?现在最新的版本好像是7.x了吧,照理说,就应该用最新版的。可是,最新版的Matlab(7.x)不再把数学库公共了,如果想要调用它里面的函数库,就必须将Matlab在后台运行。也就是说,不管你用什么语言,只要你想调用Matlab7.x里面的函数,那么你的程序就必须在Matlab运行环境下运行。哦,刚才忘记说了,这篇日志的目的是要建立独立于Matlab 运行环境的程序。

最后,Matlab6.x已推出七八年了,会不会和7.x版本相比而有点过时了?我是这样理解的,如果你调用的函数不是一些当前数值计算领域的新兴问题,那就是没有问题的。对于我们工科的人来说,10年前的伟大的mathworks公司绝对可以提供我们想要的计算方法了。所以,6.x,没问题。 二、关于C++和Matlab混合编程 关于这个主题的文章是非常之多的,足以让你眼花缭乱了。更让我感到不解的是,有好多人居中然以C++和Matlab混合编程为主题,在正式期刊上发表文章。不信你可以在知网或万方上搜搜看,呵呵,一大把。不过,我还是要感谢这些文章啊,因为这些文章让我理解了什么是“灌水”。 所谓的C++和Matlab混合编程大概是指这样的一个过程: 1)在Matlab里写.m文件,当然,这种文件中除了函数好像就没有别的什么了。 2)在Matlab里的命令行中使用mcc命令生成C/C++代码。当然,还可以直接生成.dll和.lib,这里的.dll和.lib都是C的,不能生成C++的动态链接库(反正文档里是这么说的)。 3)在C/C++编译器中嵌入生成的C/C++源码,或调用生成的.dll。 我说,何必这么麻烦呢?

matlab中常见函数功用

⊙在matlab中clear,clc,clf,hold作用介绍 clear是清变量, clc只清屏, clf清除图形窗口上的旧图形, hold on是为了显示多幅图像时,防止新的窗口替代旧的窗口。 ①format:设置输出格式 对浮点性变量,缺省为format short. format并不影响matlab如何计算和存储变量的值。对浮点型变量的计算,即单精度或双精度,按合适的浮点精度进行,而不论变量是如何显示的。对整型变量采用整型数据。整型变量总是根据不同的类(class)以合适的数据位显示,例如,3位数字显示显示int8范围-128:127。 format short, long不影响整型变量的显示。 format long 显示15位双精度,7为单精度(scaled fixed point) format short 显示5位(scaled fixed point format with 5 digits) format short eng 至少5位加3位指数 format long eng 16位加至少3位指数 format hex 十六进制 format bank 2个十进制位 format + 正、负或零 format rat 有理数近似 format short 缺省显示 format long g 对双精度,显示15位定点或浮点格式,对单精度,显示7位定点或浮点格式。 format short g 5位定点或浮点格式 format short e 5位浮点格式 format long e 双精度为15位浮点格式,单精度为7为浮点格式 ②plot函数 基本形式 >> y=[0 0.58 0.70 0.95 0.83 0.25]; >> plot(y) 生成的图形是以序号为横坐标、数组y的数值为纵坐标画出的折线。 >> x=linspace(0,2*pi,30); % 生成一组线性等距的数值 >> y=sin(x); >> plot(x,y) 生成的图形是上30个点连成的光滑的正弦曲线。 多重线 在同一个画面上可以画许多条曲线,只需多给出几个数组,例如 >> x=0:pi/15:2*pi; >> y=sin(x); >> w=cos(x);

VC++中如何调用matlab函数

Visual C++是当前主流的应用程序开发环境之一,开发环境强大,开发的程序执行速度快。但在科学计算方面函数库显得不够丰富、读取、显示数据图形不方便。Matlab是一款将数值分析、矩阵计算、信号处理和图形显示结合在一起,包含大量高度集成的函数可供调用,适合科学研究、工程设计等众多学科领域使用的一种简洁、高效的编程工具。不过由于Matlab使用的是解释性语言,大大限制了它的执行速度和应用场合。基于VC和Matlab混合编程是很多熟悉VC++编程而又需要进行科学计算、数据仿真的科研人员常用的一种方式,其中最简单也最直接的方法就是调用Matlab引擎。本文以下部分将详细介绍通过VC++6.0调用Matlab6.5引擎来达到VC++与Matlab数据共享编程的方法。 1. 什么是Matlab引擎 所谓Matlab引擎(engine),是指一组Matlab提供的接口函数,支持C/C++、Fortran等语言,通过这些接口函数,用户可以在其它编程环境中实现对Matlab 的控制。可以主要功能有: ★打开/关闭一个Matlab对话; ★向Matlab环境发送命令字符串; ★从Matlab环境中读取数据; ★向Matlab环境中写入数据。 与其它各种接口相比,引擎所提供的Matlab功能支持是最全面的。通过引擎方式,应用程序会打开一个新的Matlab进程,可以控制它完成任何计算和绘图操作。对所有的数据结构提供100%的支持。同时,引擎方式打开的Matlab 进程会在任务栏显示自己的图标,打开该窗口,可以观察主程序通过engine方式控制Matlab运行的流程,并可在其中输入任何Matlab命令。 实际上,通过引擎方式建立的对话,是将Matlab以ActiveX控件方式启动的。在Matlab初次安装时,会自动执行一次: matlab /regserver

matlab基本函数的用法

一. Matlab中常见函数基本用法 1.sum (1 )sum(A)A为矩阵得出A矩阵每列的和组成的一个矢量; A为矢量得出A的各元 素之和 (2)sum(diag(A))得矩阵A的对角元素之和 (3)sum(A,dim) A为矩阵,sum(A,1)按列求和;sum(A,2)按行求和 2.max(min) (1)max(A) 若A为矩阵则得出A矩阵每列的最大元素组成的一个矢量 若A为矢量则得出A中最大的元 (2)max(A,B) A与B为同维矩阵得出取A 与B中相同位置元素中较大者组成的新矩阵 (3)max(A,[],dim) max(a,[ ],1),求每列的最大值;max(a,[ ],2)求每行的最大值 3.find (1)find(X)若X为行向量则得出X中所有非零元素所在的位置(按行)若X为列向量或矩阵则得出X中所有非零元素的位置(按列)(2)ind = find(X, k)/ind = find(X,k,'first') 返回前k个非零元的指标ind = find(X,k,'last') 返回后k个非零元的指标 (3)[row,col] = find(X) row代表行指标,col代表列指标 [row,col,val] = find(X) val表示查找到对应位置非零元的值 [row,col] = find(A>100 & A<1000) 找出满足一定要求的元素 4.reshape (1)B = reshape(A,m,n) 把A变成m*n的矩阵 5.sort (1)B = sort(A) 把A的元素按每列从小到大的顺序排列组成新矩阵

(2)B = sort(A,dim) dim=1同(1); dim=2 把A按每行从小到大的顺序排列组成新矩阵 6.cat (1)C = cat(dim, A, B) dim=1相当于[A;B];dim=2相当于[A,B] (2)C = cat(dim, A1, A2, A3, A4, ...) 类推(1) 7.meshgrid (1)[X,Y] = meshgrid(x,y) 将向量x和y定义的区域转换成矩阵X和Y,矩阵X的行向量是向量x的简单复制,而矩阵Y的列向量是向量y的简单复制。(2)[X,Y] = meshgrid(x) (1)y=x中情形 8.diag (1)X = diag(v,k) 向量v作为X的第k对角线上的元素X的其他元素为零(2)X = diag(v) (1)中k=0的情况 (2)v = diag(X,k) v为矩阵X的第k对角线的元素组成的列向量 (4)v = diag(X) (3)中k等于零的情况

matlab源代码实例

1.硬币模拟试验 源代码: clear; clc; head_count=0; p1_hist= [0]; p2_hist= [0]; n = 1000; p1 = 0.3; p2=0.03; head = figure(1); rand('seed',sum(100*clock)); fori = 1:n tmp = rand(1); if(tmp<= p1) head_count = head_count + 1; end p1_hist (i) = head_count /i; end figure(head); subplot(2,1,1); plot(p1_hist); grid on; hold on; xlabel('重复试验次数'); ylabel('正面向上的比率'); title('p=0.3试验次数N与正面向上比率的函数图'); head_count=0; fori = 1:n tmp = rand(1); if(tmp<= p2) head_count = head_count + 1; end p2_hist (i) = head_count /i; end figure(head); subplot(2,1,2); plot(p2_hist); grid on; hold on; xlabel('重复试验次数'); ylabel('正面向上的比率'); title('p=0.03试验次数N与正面向上比率的函数图'); 实验结果:

2.不同次数的随机试验均值方差比较 源代码: clear ; clc; close; rand('seed',sum(100*clock)); Titles = ['n=5时' 'n=20时' 'n=25时' 'n=50时' 'n=100时']; Titlestr = cellstr(Titles); X_n_bar=[0]; %the samples of the X_n_bar X_n=[0]; %the samples of X_n N=[5,10,25,50,100]; j=1; num_X_n = 100; num_X_n_bar = 100; h_X_n_bar = figure(1);

vc++中调用matlab函数的方法:COM组件

在利用vc++编程时,常需要一些特殊的数学函数,因此可以调用matlab中的强大的数学函数,通常使用的方法有引擎和com方法。下面对此两种方法进行简单介绍。 1。引擎, 如何设置? matlab安装在c:\matlab6p5 操作系统:windows2000 (1)在vc中把“工具”-〉“选择”菜单中的“目录”选项卡中设置好 include(C:\MATLAB6P5\EXTERN\INCLUDE), executable files(c:\matlab6p5\bin\win32)和 library(C:\MATLAB6P5\EXTERN\LIB\WIN32\MICROSOFT\MSVC60)目录,包括进来上面这两个目录。 (2)在C:\MATLAB6p5\bin\win32\mexopts下双击msvc60opts.bat和msvc60engmatopts.bat (3)在vc中把“工程”-〉“设置”选项卡中的Link的“对象/模块库”中再加上以下内容:libeng.lib libmat.lib libmatlb.lib libmatlbmx.lib libmex.lib libmmfile.lib libmwarpack.lib libmwlapack.lib libmwmcl.lib libmwrefblas.lib libmwservices.lib libmwsglm.lib libmx.lib libut.lib mclcommain.lib sgl.lib (4)最后在编写程序时加入这么一句预编译语句#include 2。com组件 首先,设置合适的编译器。在MATLAB命令窗口里敲:mbuild–setup和mex–setup,完成编译器的设置。 ●Please choose your compiler for building standalone MATLAB applications: Would you like mbuild to locate installed compilers[y]/n?y ●Select a compiler: [1]Lcc C version2.4in C:\MATLAB7\sys\lcc [2]Microsoft Visual C/C++version6.0in C:\Program Files\Microsoft Visual Studio [0]None Compiler:2 ●Please verify your choices: Compiler:Microsoft Visual C/C++6.0 Location:C:\Program Files\Microsoft Visual Studio Are these correct?([y]/n):y ●Try to update options file:C:\Documents and Settings\Administrator\Application

Matlab数理统计工具箱常用函数命令大全

Matlab数理统计工具箱应用简介 1.概述 Matlab的数理统计工具箱是Matlab工具箱中较为简单的一个,其牵扯的数学知识是大家都很熟悉的数理统计,因此在本文中,我们将不再对数理统计的知识进行重复,仅仅列出数理统计工具箱的一些函数,这些函数的意义都很明确,使用也很简单,为了进一步简明,本文也仅仅给出了函数的名称,没有列出函数的参数以及使用方法,大家只需简单的在Matlab工作空间中输入“help 函数名”,便可以得到这些函数详细的使用方法。 2.参数估计 betafit 区间 3.累积分布函数 betacdf β累积分布函数 binocdf 二项累积分布函数 cdf 计算选定的累积分布函数 chi2cdf 累积分布函数2χ expcdf 指数累积分布函数 fcdf F累积分布函数 gamcdf γ累积分布函数 geocdf 几何累积分布函数 hygecdf 超几何累积分布函数 logncdf 对数正态累积分布函数 nbincdf 负二项累积分布函数 ncfcdf 偏F累积分布函数 nctcdf 偏t累积分布函数 ncx2cdf 偏累积分布函数2χ normcdf 正态累积分布函数 poisscdf 泊松累积分布函数 raylcdf Reyleigh累积分布函数 tcdf t 累积分布函数 unidcdf 离散均匀分布累积分布函数 unifcdf 连续均匀分布累积分布函数 weibcdf Weibull累积分布函数 4.概率密度函数 betapdf β概率密度函数 binopdf 二项概率密度函数 chi2pdf 概率密度函数2χ

exppdf 指数概率密度函数 fpdf F概率密度函数 gampdf γ概率密度函数 geopdf 几何概率密度函数 hygepdf 超几何概率密度函数 lognpdf 对数正态概率密度函数 nbinpdf 负二项概率密度函数 ncfpdf 偏F概率密度函数 nctpdf 偏t概率密度函数 ncx2pdf 偏概率密度函数2χ normpdf 正态分布概率密度函数 pdf 指定分布的概率密度函数 poisspdf 泊松分布的概率密度函数 raylpdf Rayleigh概率密度函数 tpdf t概率密度函数 unidpdf 离散均匀分布概率密度函数unifpdf 连续均匀分布概率密度函数weibpdf Weibull概率密度函数5.逆累积分布函数 Betainv 逆β累积分布函数 binoinv 逆二项累积分布函数 chi2inv 逆累积分布函数2χ expinv 逆指数累积分布函数 finv 逆F累积分布函数 gaminv 逆γ累积分布函数 geoinv 逆几何累积分布函数 hygeinv 逆超几何累积分布函数 logninv 逆对数正态累积分布函数 nbininv 逆负二项累积分布函数 ncfinv 逆偏F累积分布函数 nctinv 逆偏t累积分布函数 ncx2inv 逆偏累积分布函数2χ norminv 逆正态累积分布函数 possinv 逆正态累积分布函数 raylinv 逆Rayleigh累积分布函数 tinv 逆t累积分布函数 unidinv 逆离散均匀累积分布函数 unifinv 逆连续均匀累积分布函数 weibinv 逆Weibull累积分布函数

VC++与Matlab混合编程之引擎操作详解

VC++与Matlab混合编程之引擎操作详解 Visual C++是当前主流的应用程序开发环境之一,开发环境强大,开发的程序执行速度快。但在科学计算方面函数库显得不够丰富、读取、显示数据图形不方便。Matlab是一款将数值分析、矩阵计算、信号处理和图形显示结合在一起,包含大量高度集成的函数可供调用,适合科学研究、工程设计等众多学科领域使用的一种简洁、高效的编程工具。不过由于Matlab使用的是解释性语言,大大限制了它的执行速度和应用场合。基于VC和Matlab混合编程是很多熟悉VC++编程而又需要进行科学计算、数据仿真的科研人员常用的一种方式,其中最简单也最直接的方法就是调用Matlab引擎。本文以下部分将详细介绍通过VC+ +6.0调用Matlab6.5引擎来达到VC++与Matlab数据共享编程的方法。 1. 什么是Matlab引擎 所谓Matlab引擎(engine),是指一组Matlab提供的接口函数,支持C/C++、Fortran 等语言,通过这些接口函数,用户可以在其它编程环境中实现对Matlab的控制。可以主要功能有: ★打开/关闭一个Matlab对话; ★向Matlab环境发送命令字符串; ★从Matlab环境中读取数据; ★向Matlab环境中写入数据。 与其它各种接口相比,引擎所提供的Matlab功能支持是最全面的。通过引擎方式,应用程序会打开一个新的Matlab进程,可以控制它完成任何计算和绘图操作。对所有的数据结构提供100%的支持。同时,引擎方式打开的Matlab进程会在任务栏显示自己的图标,打开该窗口,可以观察主程序通过engine方式控制Matlab运行的流程,并可在其中输入任何Matlab命令。 实际上,通过引擎方式建立的对话,是将Matlab以ActiveX控件方式启动的。在Matl ab初次安装时,会自动执行一次: matlab /regserver 将自己在系统的控件库中注册。如果因为特殊原因,无法打开Matlab引擎,可以在Do s命令提示符后执行上述命令,重新注册。 2. 配置编译器 要在VC中成功编译Matlab引擎程序,必须包含引擎头文件engine.h并引入Matlab对

VC++调用Matlab引擎(engine)配置方法

如何在C/C++语言里调用Matlab引擎(engine) ——(上篇)windows下的Visual C++平台 Windows下调用Matlab引擎要做好以下三点设置 (1)设置头文件目录 (2)设置库文件目录,并添加链接库输入项libeng.lib和libmx.lib (3)设置环境变量 以下以Visual Studio 2008为例来说明如何设置这三点: 1、添加头文件目录 依次选择:“工具”->“选项”,调出对话框后 再在对话框左边“选择项目和解决方案”->“VC++目录” 然后在右边选择“显示以下内容的目录”下的选框选择“包含文件”,再在目录列表的最下边空行处选中添加:matlab安装目录下的\extern\include路径比如我

的是:C:\Program Files\MATLAB\R2011a\extern\include 如果现在生成项目,链接将不会通过,比如可能会出现: 1>engwindemo.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号_mxDestroyArray,该符号在函数_WinMain@16 中被引用 1>engwindemo.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号_mxGetPi,该符号在函数 _WinMain@16 中被引用 1>engwindemo.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号_engClose,该符号在函数 _WinMain@16 中被引用 1>engwindemo.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号_engGetVariable,该符号在函数_WinMain@16 中被引用 1>engwindemo.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号_engOutputBuffer,该符号在函数_WinMain@16 中被引用

Matlab中常见数学函数的使用

给自己看的----Matlab 的内部常数(转) 2008/06/19 14:01 [Ctrl C/V--学校 ] MATLAB 基本知识 Matlab 的内部常数 pi 圆周率 exp(1) 自然对数的底数e i 或j 虚数单位 Inf 或 inf 无穷大 Matlab 的常用内部数学函数

我们也可在matlab中调用maple的命令进行多项式的运算,调用格式如下: maple(’maple中多项式的运算命令’) 如何用matlab进行分式运算 发现matlab只有一条处理分式问题的命令,其使用格式如下: [n,d]=numden(f)把符号表达式f化简为有理形式,其中分子和分母的系数为整数且分子分母不含公约项,返回结果n为分子,d为分母。注意:f必须为符号表达式 不过我们可以调用maple的命令,调用方法如下: maple(’denom(f)’)提取分式f的分母 maple(’numer(f)’)提取分式f的分子 maple(’normal(f)’ ) 把分式f的分子与分母约分成最简形式 maple(’expand(f)’) 把分式f的分子展开,分母不变且被看成单项。 maple(’factor(f)’) 把分式f的分母和分子因式分解,并进行约分。 如何用Matlab进行因式分解 syms 表达式中包含的变量factor(表达式) 如何用Matlab展开 syms 表达式中包含的变量expand(表达式) 如何用Matlab进行化简 syms 表达式中包含的变量simplify(表达式) 如何用Matlab合并同类项 syms 表达式中包含的变量collect(表达式,指定的变量) 如何用Matlab进行数学式的转换 调用Maple中数学式的转换命令,调用格式如下: maple(‘Maple的数学式转换命令’) 即:maple(‘convert(表达式,form)’)将表达式转换成form的表示方式 maple(‘convert(表达式,form, x)’)指定变量为x,将依赖于变量x的函数转换成form的表示方式(此指令仅对form为exp与sincos的转换式有用) 如何用Matlab进行变量替换 syms 表达式和代换式中包含的所有变量subs(表达式,要替换的变量或式子,代换式) 如何用matlab进行复数运算 a+b*i 或 a +b*j表示复数a+bi 或a+bj real(z)求复数z的实部 imag(z)求复数z的虚部 abs(z)求复数z的模 angle(z)求复数z的辐角, conj(z)求复数z的共轭复数 exp(z)复数的指数函数,表示e^z 如何在matlab中表示集合 [a, b, c,…] 表示由a, b, c,…组成的集合(注意:元素之间也可用空格隔开) unique(A) 表示集合A的最小等效集合(每个元素只出现一次) 也可调用maple的命令,格式如下: maple('{a, b, c,…}')表示由a, b, c,…组成的集合 下列命令可以生成特殊的集合: maple(‘{seq(f(i),i=n..m)}’)生成集合{f(n), f(n+1), f(n+2), … , f(m)} 如何用Matlab求集合的交集、并集、差集和补集

matlab经典编程例题

以下各题均要求编程实现,并将程序贴在题目下方。 1.从键盘输入任意个正整数,以0结束,输出那些正整数中的素数。 clc;clear; zzs(1)=input('请输入正整数:');k=1; n=0;%素数个数 while zzs(k)~=0 flag=0;%是否是素数,是则为1 for yz=2:sqrt(zzs(k))%因子从2至此数平方根 if mod(zzs(k),yz)==0 flag=1;break;%非素数跳出循环 end end if flag==0&zzs(k)>1%忽略0和1的素数 n=n+1;sus(n)=zzs(k); end k=k+1; zzs(k)=input('请输入正整数:'); end disp(['你共输入了' num2str(k-1) '个正整数。它们是:']) disp(zzs(1:k-1))%不显示最后一个数0 if n==0 disp('这些数中没有素数!')%无素数时显示 else disp('其中的素数是:') disp(sus) end 2.若某数等于其所有因子(不含这个数本身)的和,则称其为完全数。编程求10000以内所有的完全数。 clc;clear;

wq=[];%完全数赋空数组 for ii=2:10000 yz=[];%ii的因子赋空数组 for jj=2:ii/2 %从2到ii/2考察是否为ii的因子 if mod(ii,jj)==0 yz=[yz jj];%因子数组扩展,加上jj end end if ii==sum(yz)+1 wq=[wq ii];%完全数数组扩展,加上ii end end disp(['10000以内的完全数为:' num2str(wq)])%输出 3.下列这组数据是美国1900—2000年人口的近似值(单位:百万)。 (1)若. 2c + = y+ 与试编写程序计算出上式中的a、b、c; 的经验公式为 t at bt y (2)若.bt 的经验公式为 y= 与试编写程序计算出上式中的a、b; y ae t (3)在一个坐标系下,画出数表中的散点图(红色五角星),c + =2中 ax bx y+拟合曲线图(蓝色实心线),以及.bt y=(黑色点划线)。 ae (4)图形标注要求:无网格线,横标注“时间t”,纵标注“人口数(百万)”,图形标题“美国1900—2000年的人口数据”。 (5)程序中要有注释,将你的程序和作好的图粘贴到这里。 clf;clc;clear %清除图形窗、屏幕、工作空间 t=1900:10:2000; y=[76 92 106 123 132 151 179 203 227 250 281]; p1=polyfit(t,y,2);%二次多项式拟合

VC++与MATLAB混合编程

VC++与MATLAB混合编程及其应用 摘要本文详述了在VC++6.0编译环境下如何利用Matlab来实现应用系统的设计和分析,介绍了通过Matlab与VC应用程序连接的常用方法,分析了VC与Matlab的混合编程的步骤,最后通过一个具体实例的实现过程对上述方法进行了应用性介绍。 关键词 VC++;Matlab;混合编程 Matlab 是由Math Works 公司于1984 年推出的数值计算及图形处理软件,可以实现数值分析、优化、统计、偏微分方程数值解、自动控制、信号处理、图像处理等若干领域的计算和图形显示功能。其中,控制系统工具箱的集成为设计和分析各种复杂的控制系统提供了有效的方法和途径。 但是,由于Matlab开发平台的局限性,在其上面开发的程序不能脱离Matlab运行环境,因而在处理一些实际应用问题时显得灵活性不足,而VC++则在一定程度上能够弥补这一漏洞,因此,现将二者结合共用,各献其长,可以为科研工作和工程开发提供了更为强大的技术支持。 1、Matlab与VC混合编程的实现方法 Matlab作为控制系统设计的一种通用工具,它可以和VC方便的进行连接。一般而言,Matlab与VC混合编程的实现方法主要有以下三种方法: (1)通过引擎(Engine),采用客户机服务器的计算模式,通过Window的ActiveX通道和Matlab进行连接。具体应用时,往往在VC中设计程序框架,以编译的程序作为前端客户机;通过调用Matlab引擎在后台实现与服务器的连接,实现动态通信。 (2)应用Matlab数学函数库,Matlab中包含了内容丰富的函数库,而且还提供了与VC的数学函数接口,用户可以方便的在VC的IDE(集成开发环境)中调用。 (3)通过DLL实现VC与Matlab的混合编程。DLL是一个可执行的二进制文件。把很多通用的功能放在DLL中,可以供多个应用程序调用,这样可以很好的减少外部存储空间的占有量,并实现代码的共享[2]。 在上述三种方法中,第一种方法对调用Matlab的工具箱很实用,所有在进行控制系统的设计和分析时,一般都是通过调用Matlab引擎(Engine)来实现的。本文主要介绍采用通过引擎(Engine)来实现VC与Matlab的混合编程。

三个遗传算法matlab程序实例

遗传算法程序(一): 说明: fga.m 为遗传算法的主程序; 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作! function [BestPop,Trace]=fga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pCross,pMutation,pInversion,options) % [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation) % Finds a maximum of a function of several variables. % fmaxga solves problems of the form: % max F(X) subject to: LB <= X <= UB % BestPop - 最优的群体即为最优的染色体群 % Trace - 最佳染色体所对应的目标函数值 % FUN - 目标函数 % LB - 自变量下限 % UB - 自变量上限 % eranum - 种群的代数,取100--1000(默认200) % popsize - 每一代种群的规模;此可取50--200(默认100) % pcross - 交叉概率,一般取0.5--0.85之间较好(默认0.8) % pmutation - 初始变异概率,一般取0.05-0.2之间较好(默认0.1) % pInversion - 倒位概率,一般取0.05-0.3之间较好(默认0.2) % options - 1*2矩阵,options(1)=0二进制编码(默认0),option(1)~=0十进制编 %码,option(2)设定求解精度(默认1e-4) % % ------------------------------------------------------------------------ T1=clock; if nargin<3, error('FMAXGA requires at least three input arguments'); end if nargin==3, eranum=200;popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==4, popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==5, pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==6, pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==7, pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if find((LB-UB)>0) error('数据输入错误,请重新输入(LB

MATLAB工具箱函数

表Ⅰ-11 线性模型函数 函数描述 anova1 单因子方差分析 anova2 双因子方差分析 anovan 多因子方差分析 aoctool 协方差分析交互工具 dummyvar 拟变量编码 friedman Friedman检验 glmfit 一般线性模型拟合 kruskalwallis Kruskalwallis检验 leverage 中心化杠杆值 lscov 已知协方差矩阵的最小二乘估计manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类并用冰柱图表示multcompare 多元比较 多项式评价及误差区间估计 polyfit 最小二乘多项式拟合 polyval 多项式函数的预测值 polyconf 残差个案次序图 regress 多元线性回归 regstats 回归统计量诊断 续表 函数描述 Ridge 岭回归 rstool 多维响应面可视化 robustfit 稳健回归模型拟合 stepwise 逐步回归 x2fx 用于设计矩阵的因子设置矩阵 表Ⅰ-12 非线性回归函数 函数描述 nlinfit 非线性最小二乘数据拟合(牛顿法)nlintool 非线性模型拟合的交互式图形工具nlparci 参数的置信区间 nlpredci 预测值的置信区间 nnls 非负最小二乘 表Ⅰ-13 试验设计函数 函数描述 cordexch D-优化设计(列交换算法)daugment 递增D-优化设计 dcovary 固定协方差的D-优化设计ff2n 二水平完全析因设计 fracfact 二水平部分析因设计 fullfact 混合水平的完全析因设计hadamard Hadamard矩阵(正交数组)rowexch D-优化设计(行交换算法) 表Ⅰ-14 主成分分析函数 函数描述 barttest Barttest检验 pcacov 源于协方差矩阵的主成分pcares 源于主成分的方差 princomp 根据原始数据进行主成分分析 表Ⅰ-15 多元统计函数 函数描述 classify 聚类分析 mahal 马氏距离 manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类分析 表Ⅰ-16 假设检验函数 函数描述 ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验 ttest 单样本t检验 ttest2 双样本t检验 ztest z检验 表Ⅰ-17 分布检验函数 函数描述 jbtest 正态性的Jarque-Bera检验kstest 单样本Kolmogorov-Smirnov检验kstest2 双样本Kolmogorov-Smirnov检验lillietest 正态性的Lilliefors检验 表Ⅰ-18 非参数函数 函数描述 friedman Friedman检验 kruskalwallis Kruskalwallis检验ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验

MATLAB函数的调用形式

MATLAB中函数的调用形式MATLAB软件是一种可用于科技开发的高效率工具软件,它将科学计算、函数绘图与快速编程集于一体,不仅功能强大,而且易学易用,深受广大科技工作者和理工科大学生的喜爱。正在逐渐成为理工科大学生必须掌握的基本工具。 1.求函数导数的命令,调用格式是: (1)y=diff(‘f(x)’) (2)diff(‘f(x)’) (3)y=’ f(x)’ ;diff(y,’x’) (4)syms 各种变量; y=f(x);diff(y,x) 一般调用格式是: diff(y,x,n) 2.定义符号变量,一般形式: syms x y a b t 注解: syms是定义符号变量的命令, 被定义的多个变量之间用空格隔开。 3.转变一个符号表达式S的显示形式: pretty(S) 注解:pretty(S)的作用是将符号表达式S显示成更符合数学习惯的形式。 4.输入格式: fplot (‘f(x)’,[X的左界,X的右界,Y的左界,Y 的右界] 注意:●在书写运算语句时,屏幕的同一行可以同时有多个语句, 但语句之间必须用逗号或分号隔开; ●命令语句以分号结尾时,屏幕不显示运行结果; ●命令语句以逗号或不用标点结尾时,屏幕将显示运行结果。

a=100/12 %显示格式为默认的短型实数格式 format rat %显示格式转换为有理格式a format long %显示格式转换为长型实数格式 a format %还原为默认的短型实数格

5.使用clear命令可以删除所有定义过的变量, 如果只是要删除其中的某几个变量,则应在clear后面指明要删除的变量名称。 6.使用clc 命令可以清除屏幕上所有显示的内容, 但不会删除内存中的变量 7.MATLAB提供了大量的函数,可以满足各种运算需要。(1)使用命令help elfun 可列出所有的初等数学函数名。(2)使用命令help elmat可列出大量的矩阵函数名。

图论算法及matlab程序的三个案例

图论实验三个案例 单源最短路径问题 Dijkstra 算法 Dijkstra 算法是解单源最短路径问题的一个贪心算法。其基本思想是,设置一个顶点集合S 并不断地作贪心选择来扩充这个集合。一个顶点属于集合S 当且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。设v 是图中的一个顶点,记()l v 为顶点v 到源点v 1的最短距离,,i j v v V ?∈,若 (,)i j v v E ?,记i v 到j v 的权ij w =∞。 Dijkstra 算法: ① 1{}S v =,1()0l v =;1{}v V v ??-,()l v =∞,1i =,1{}S V v =-; ② S φ=,停止,否则转③; ③ ()min{(),(,)} j l v l v d v v =, j v S ∈,v S ?∈; ④ 存在1 i v +,使 1()min{()} i l v l v +=,v S ∈; ⑤ 1{} i S S v +=U , 1{} i S S v +=-,1i i =+,转②; 实际上,Dijkstra 算法也是最优化原理的应用:如果121n n v v v v -L 是从1v 到 n v 的最 短路径,则 121 n v v v -L 也必然是从1v 到 1 n v -的最优路径。 在下面的MATLAB 实现代码中,我们用到了距离矩阵,矩阵第i 行第j 行元素表 示顶点i v 到j v 的权ij w ,若i v 到j v 无边,则realmax ij w =,其中realmax 是MATLAB 常量,表示最大的实数+308)。 function re=Dijkstra(ma) %用Dijkstra 算法求单源最短路径 %输入参量ma 是距离矩阵 %输出参量是一个三行n 列矩阵,每列表示顶点号及顶点到源的最短距离和前顶点 n=size(ma,1);%得到距离矩阵的维数 s=ones(1,n);s(1)=0;%标记集合S 和S 的补 r=zeros(3,n);r(1,:)=1:n;r(2,2:end)=realmax;%初始化 for i=2:n;%控制循环次数 mm=realmax; for j=find(s==0);%集合S 中的顶点 for k=find(s==1);%集合S 补中的顶点

Matlab调用VC生成的dll的具体步骤

Matlab调用C生成的dll的具体步骤一、C生成dll文件(以vs2008为例) 1创建项目: Win32->Win32项目,名称:MyDLL

2新建头文件testdll.h,并编写相关程序 注:一定要注意头文件的写法,此法是支持C的头文件,Matlab调用DLL只支持用C 语法写成的DLL,C++的一些关键特性如类、继承等都不支持,用起来的话局限性很大的,还不如单独再用M文件把算法再写一遍进行仿真呢。

具体程序如下 #ifndef MATLABDLLTEST_H #define MATLABDLLTEST_H #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif __declspec(dllexport) double add(double x, double y); #ifdef __cplusplus } #endif #endif 3新建源文件testdll.cpp,并编写相关程序

具体程序如下所示: #include "stdafx.h" #include "testdll.h" double add(double x, double y) { return (x+y); } 4新建模块定义文件mydll.def,并编写相关程序

二、Matlab调用生成的dll 1、编译器准备 1)在Matlab的命令窗口输入:mex -setup

2)选择你的编译器,我的是: [2] Microsoft Visual C++ 2008 SP1 in c:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0 2、加载DLL:把编译连接之后产生的myDLL.dll和testdll.h文件拷贝到Matlab的当前工作目录下,并编写.m函数 具体程序 clc; clear all; close all; addpath('dll的具体路径即Matlab的当前工作路径')%输入dll文件具体的存储路径 loadlibraryMyDLLtestDLL.h alias lib%加载MyDLL库,并重命名为lib,注意加载时常常需要MyDLL的头文件 libfunctionsview lib %执行此命令后会生成如下窗口

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