matlab调用c语言编程
MATLAB编译并调用C、C++程序
会在 test.cpp 的旁边生成 test.mexw32 文件，这个文件可以供 MATLAB
调用实现 test.cpp 中的 C、C++函数的功能。
在 MATLAB 中调用 C、C++程序：
将 MATLAB 的工作目录切换至上面已编译好的 test.mexw32 所在的目
}
dbX = mxGetScalar( prhs[ 0 ] ); dbY = mxGetScalar( prhs[ 1 ] );
/* Create matrix for the return argument. */ plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix( mrows, ncols, mxREAL ); plhs[1] = mxCreateDoubleMatrix( mrows, ncols, mxREAL );
mrows = mxGetM(prhs[0]); ncols = mxGetN(prhs[0]); if ( mxIsComplex(prhs[0]) ||
!(mrows == 1 && ncols == 1)) {
mexErrMsgTxt("The First input must be a noncomplex scalar double precision.");
/* Assign pointers to each input and output. */ pdbA = mxGetPr( plhs[0] ); pdbG = mxGetPr( plhs[1] );
Desc2Pol( dbX, dbY, pdbA, pdbG ); }
Matlab调用C程序
Matlab中可以调用C编写的程序，并且C程序中可以调用其他的C函数。
我们只需要修改C程序的入口函数，而不用修改其他函数。
下面以一个例子进行说明，我们利用C函数产生一个正态分布序列，然后在Matlab中调用。
这个序列的输入包括均值mean，方差delta，随机数产生的种子seed。
在正态分布函数中，我们会调用均匀分布的一个函数。
原C程序如下：//均匀分布的函数double uniform(double a, double b, long int *seed){double t;*seed = 2045 * (*seed) + 1;*seed = *seed - (*seed/1048576) * 1048576;t = (*seed)/1048576.0;t = a + (b - a) * t;return t;}//正态分布的函数double gauss(double mean, double sigma, long int *seed){int i;double x,y;for(x=0,i=0;i<12;i++){x += uniform(0.0,1.0,seed);}x = x - 6.0;y = mean + x * sigma;return y;}因为我们要产生正态分布的序列，所以需要对gauss这一个函数进行修改:#include "mex.h"double uniform(double a, double b, int * seed){double t;*seed = 2045 * (*seed) + 1;*seed = *seed - (*seed/1048576) * 1048576;t = (*seed)/1048576.0;t = a + (b - a) * t;return t;}void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[],int nrhs, const mxArray *prhs[]){double mean,delta;int seed;double *t;int i;double x;//input parametersmean = mxGetScalar(prhs[0]);delta = mxGetScalar(prhs[1]);seed = mxGetScalar(prhs[2]);//output parameterplhs[0]=mxCreateDoubleMatrix(1,1,mxREAL);t=mxGetPr(plhs[0]);//functionseed = 2045 * (seed) + 1;seed = seed - (seed/1048576) * 1048576;for(x=0,i=0;i<12;i++){x += uniform(0,1,&seed);}x = x - 6.0;*t = mean + x*delta;}头文件mex.h是matlab和C混合编程所用。
C与Matlab混合编程
VC 2010与Matlab 2010混合编程青岛福沃德电子信息科技有限公司h t t p://w w w.f uw o d.c o m/在最近的项目中，需要用C调用Matlab的函数，在网上找了一些相关的资料，遇到一些问题。
在这里结合一下自己的实现过程，把整个过程整理一下。
1 实验环境Windows 7。
Matlab 2010b，安装路径：E:\Program Files\Matlab\R2010b。
VC 2010，安装路径：C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 10.0。
2 Matlab生成DLL2.1 编译器的安装在Matlab中先安装C编译器，当然要先确定电脑里已经安装了相关的编译器。
打开Matlab 2010b，在命令窗口输入mbuild –setup以下是具体命令窗口里的选项选择，当然我只安装了VC 2010的编译器，在编译器选项里只有1个。
mbuild -setupPlease choose your compiler for building standalone MA TLAB applications:Would you like mbuild to locate installed compilers [y]/n? ySelect a compiler:[1] Lcc-win32 C 2.4.1 in E:\PROGRA~1\MA TLAB\R2010b\sys\lcc[2] Microsoft V isual C++ 2010 in C:\Program Files\Microsoft V isual Studio 10.0[0] NoneCompiler: 2Please verify your choices:Compiler: Microsoft V isual C++ 2010Location: C:\Program Files\Microsoft V isual Studio 10.0Are these correct [y]/n? y**************************************************************************** Warning: Applications/components generated using Microsoft Visual C++2010 require that the Microsoft V isual Studio 2010 run-timelibraries be available on the computer used for deployment.To redistribute your applications/components, be sure that thedeployment machine has these run-time libraries.****************************************************************************Trying to update options file: C:\Users\BaoQi\AppData\Roaming\MathWorks\MA TLAB\R2010b\compopts.batFrom template: E:\PROGRA~1\MA TLAB\R2010b\bin\win32\mbuildopts\msvc100compp.batDone . . .到这里已经安装了编译器。
matlab移植c语言的技巧
matlab移植c语言的技巧Matlab是一种功能强大的数学软件，广泛应用于科学计算、数据分析和图像处理等领域。
而C语言则是一种通用的编程语言，具有高效的执行速度和灵活的控制能力。
在某些情况下，我们可能需要将已经用C语言实现的代码移植到Matlab环境中。
本文将介绍一些移植C语言代码到Matlab的技巧和注意事项。
第一点，了解Matlab与C语言的区别。
Matlab是一种解释型语言，不需要编译，而C语言是一种编译型语言。
Matlab具有更高的开发效率和更强大的矩阵计算能力，而C语言则更适合于低级的系统编程和性能优化。
因此，在移植C语言代码到Matlab时，需要注意两种语言的差异，适当调整代码结构和算法。
第二点，了解Matlab提供的函数和工具箱。
Matlab提供了许多内置函数和工具箱，用于处理数字信号、图像、矩阵运算等常见的科学计算任务。
在移植C语言代码时，可以尝试使用Matlab提供的函数替代C语言中的自定义函数，以提高代码的效率和可读性。
第三点，合理使用Matlab的矩阵运算功能。
Matlab具有强大的矩阵运算能力，可以简化许多复杂的数学计算。
在移植C语言代码时，可以将一些繁琐的循环结构改写为矩阵运算，以提高代码的执行效率。
第四点，注意数据类型的转换。
C语言和Matlab对数据类型的定义和处理方式有所不同。
在移植C语言代码时，需要注意将C语言中的数据类型转换为Matlab中的相应类型，以确保代码的正确性和可靠性。
第五点，注意数据的输入和输出。
C语言和Matlab对数据的输入和输出方式也有所不同。
在移植C语言代码时，需要根据Matlab 的输入和输出规范，对代码进行相应的修改，以保证代码在Matlab 环境中能够正常运行。
第六点，调试和测试。
在移植C语言代码到Matlab环境中时，可能会遇到一些问题，如语法错误、运行时错误等。
在移植过程中，需要进行适当的调试和测试，确保代码的正确性和可靠性。
第七点，性能优化。
matlab c编译
matlab c编译
MATLAB C编译是将MATLAB代码转换为C代码的过程，以便将其集成到其他应用程序或系统中。
以下是MATLAB C编译的一般步骤：
1. 编写MATLAB代码：首先，您需要编写要在C中编译的MATLAB代码。
这可以是任何有效的MATLAB脚本或函数。
2. 使用MATLAB Coder生成C代码：MATLAB Coder是MATLAB的一个附加工具包，它可以将MATLAB代码转换为C和C++代码。
要使用MATLAB Coder，您需要安装它，并确保您的MATLAB版本与您的C代码生成器兼容。
3. 打开MATLAB Coder应用程序：在MATLAB中，打开MATLAB Coder 应用程序。
您可以通过在命令窗口中键入“coder”来打开它。
4. 配置生成选项：在MATLAB Coder中，您需要配置生成选项。
这包括指定要生成的代码类型（C或C++），指定输入和输出文件的路径，以及设
置其他选项。
5. 生成C代码：在配置好生成选项后，您可以生成C代码。
在MATLAB Coder中，选择“Build”选项，然后选择“Build All”以生成C代码。
6. 使用生成的C代码：生成的C代码将保存在您指定的输出文件中。
您可
以在其他应用程序或系统中使用此代码，就像使用任何其他C代码一样。
需要注意的是，不是所有的MATLAB函数都可以转换为C代码。
一些特定的函数和操作可能无法被转换为C代码，或者转换后的效果可能不如在MATLAB中直接执行。
此外，生成的C代码可能需要特定的编译器和工具链才能正确编译和运行。
matlab c编译
MATLAB C编译1. 简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一种高级的科学计算和数值分析软件，广泛应用于工程、数学和科学领域。
它提供了丰富的函数库和工具箱，使得用户可以方便地进行数据处理、可视化、模型建立和仿真等操作。
然而，在某些情况下，使用MATLAB编写的代码可能需要更高的性能或更低的内存占用，这时就可以考虑使用MATLAB C编译器。
MATLAB C编译器是MATLAB软件中的一个工具，它可以将MATLAB代码转换为C代码，并生成可独立运行的可执行文件或动态链接库。
通过C编译，可以将MATLAB代码与C语言的高性能和低级别的特性相结合，从而提高代码的执行效率和资源利用率。
此外，C编译还可以使得MATLAB代码能够在没有MATLAB软件的环境中运行，增加了代码的可移植性。
在本文中，我们将介绍MATLAB C编译的基本原理和使用方法，并通过示例代码演示其应用场景和效果。
2. MATLAB C编译的原理MATLAB C编译器通过将MATLAB代码转换为等效的C代码来实现。
在转换过程中，MATLAB C编译器会对MATLAB代码进行语法解析和语义分析，然后根据代码的结构和功能生成相应的C代码。
生成的C代码会包含MATLAB函数的定义和调用，以及与MATLAB数据类型和运算等等相关的代码。
最终，C代码会被编译成可执行文件或动态链接库，可以在不同的平台和操作系统上运行。
MATLAB C编译器的转换过程是自动完成的，无需用户手动干预。
用户只需在MATLAB命令窗口中使用mcc命令来指定需要编译的MATLAB代码文件和编译选项，然后MATLAB C编译器会自动完成转换和编译的过程。
编译选项可以用来指定生成的可执行文件或动态链接库的名称、类型、目标平台等等。
3. MATLAB C编译的使用方法使用MATLAB C编译器可以分为以下几个步骤：步骤一：准备MATLAB代码首先，需要准备好需要编译的MATLAB代码。
matlab调用c语言步骤以及传递图像数组时遇到的bug
matlab调⽤c语⾔步骤以及传递图像数组时遇到的bug@⽬录前⾔该⽂章为介绍了matlab调⽤c语⾔函数的步骤以及遇到的⼀个坑，开始⽬的是⽤c语⾔去处理图像，matlab显⽰图像的处理结果，⽅便调参，然后再把C代码移植到单⽚机上，但是最后发现很不⽅便，所以最后还是放弃了，但是也学习了⼀点东西，所以记录⼀下.matlab版本为matlab2020a.⼀、MEXmex是matlab提供的⼀个接⼝，简单来说，MEX-file是⼀种预编译的，⽤其他语⾔（C/C++,Fortran）编写的函数库，可以直接被Matlab调⽤。
⼆、使⽤步骤1.安装c/c++编译器在附加功能中安装MinGW-w642.新建.c⽂件在⽂件头部include ''mex.h"3.⾃定义函数在.c⽂件中写⼊⾃⼰想写的c语⾔函数4.在.c⽂件中定义MexFunction函数MexFunction是c语⾔和MATLAB的接⼝函数，这⼀步可将c语⾔和matlab对接上，该函数是在.c⽂件中。
整个c程序由⼀个接⼝⼦过程 mexFunction构成，前⾯提到过，Matlab的mex函数有⼀定的接⼝规范，就是指：void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])nlhs：输出参数数⽬plhs：指向输出参数的指针nrhs：输⼊参数数⽬mxGetScalar(prhs[0]) ：把通过prhs[0]传递进来的mxArray类型的指针指向的数据（标量）赋给C程序⾥的变量;mxGetPr(prhs[0]) :从指向mxArray类型数据的prhs[0]获得了指向double类型的指针mxGetM(prhs[0]):获得矩阵的⾏数mxGetN(prhs[0]):获得矩阵的列数mxCreateDoubleMatrix(int m, int n, mxComplexity ComplexFlag) :实现内存的申请，m：待申请矩阵的⾏数； n：待申请矩阵的列数以我为例，我在matlab输⼊的是110*180的⼆维图像数组，输出也为⼆维图像数组.这⼀步最重要的是要检查参数传递的正确性，这⾥我遇到⼀个⼤坑，花了我半天的时间才找到，这后边单独说。
Matlab与C混合编程汇总
ep = engOpen(NULL);
// 在Windows系统中该函数的参数都为“NULL”。
if(ep == NULL)
{
cout<<"无法打开MATLAB引擎。"<<endl; exit(EXIT_FAILURE); } // 是否显示MATLAB窗口：true-显示；false-隐藏。 nStatus = engSetVisible(ep, true); // 设为ture运行时也只是一闪而过 //nStatus = engSetVisible(ep, true); if(nStatus != 0) { cout<<"设置MATLAB显示属性失败。"<<endl; exit(EXIT_FAILURE); } // 为mxArray变量分配空间 A = mxCreateDoubleMatrix(3,3,mxREAL); B = mxCreateDoubleMatrix(3,3,mxREAL); if(A == NULL || B == NULL) { cout<<"为mxArray变量分配空间失败。"<<endl; exit(EXIT_FAILURE); } // 将数组中的数据写入到mxArray空间中 memcpy((void*)mxGetPr(A),(void*)arData,sizeof(arData)); // 使用 内存数据 复制函数memcpy进行复制 // 将矩阵变量A写入到MATLAB引擎空间 nStatus = engPutVariable(ep,"A",A); if(nStatus != 0) { cout<<"矩阵变量写入MATLAB引擎空间失败。"<<endl; exit(EXIT_FAILURE); } // 执行引擎命令求矩阵A的逆矩阵 nStatus = engEvalString(ep,"B=inv(A)"); // B=inv(A)为要在MATLAB中运行的命 令参数
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matlab与C语言混合编程用C编写mex程序大家都知道，matlab是一种解释型的编程环境，也就是说，跟以前的basic一样，是读一句执行一句的。
这样做可以很方便的实现编程过程中的交互，也免去了麻烦又耗时的编译过程。
但凡事有一利必有一弊，matlab在执行时速度慢也就根源于此。
在matlab里ticfor i=1:10000b(i)=a(10001-i);end怎么样，是不是很慢？你的程序里如果再多几个这样的循环，运行速度就可想而知了。
上面程序的功能是将向量a里的数据逆序赋给向量b。
下面的程序可以实现相同的功能ticb=a(10000:-1:1);为什么这个程序运行速度就这么快呢？这是因为matlab里的基础矩阵运算函数，像转置，复制等等，都是以二进制程序的形式存在的，运行起来速度当然比解释执行10000次所以编matlab程序时，应该尽量避免用循环语句，而使用等效的矩阵运算。
虽然这样但总是有的时候没法找到对应的矩阵运算来等效，或编出来的程序复杂得让人没法修简单地说，mex程序就是根据一定的接口规范（matlab提出的）编写的一个dll，matla比如我编了一个mex函数，名字叫max2.dll，那么只要把这个dll所在的目录加到matlab 的搜索路径里（用addpath），就可以像调用普通matlab函数一样来调用它了。
因为把循环体放到了二进制程序中，执行速度快得多。
Mex文件既可以用c，也可以用fortran来编。
因为我用的是c语言，所以下面的介绍都用c语言编写mex文件的方法。
如果你用的是fortran，请你自己去看Apiguide.pdf，里面有详细说明。
前面说到通过把耗时长的函数用c语言实现，并编译成mex函数可以加快执行速度。
这是 Matlab5.1本身是不带c语言的编译器的，所以要求你的机器上已经安装有VC,BC或Wat com C中的一种。
如果你在安装Matlab时已经设置过编译器，那么现在你应该就可以使用mex命令来编译c语言的程序了。
如果当时没有选，只要在Matlab里键入mex -setup，就会出现一个DOS方式窗口，下面只要根据提示一步步设置就可以了。
由于我用的是w 听说Matlab5.2已经内置了C语言的编译器，那么下面的这些可能就用不着了。
可惜现需要注意的是，在设置编译器路径时，只能使用路径名称的8字符形式。
比如我用的V C5装在路径C:\PROGRAM FILES\DEVSTUDIO下，那在设置路径时就要写成：C:\PROGRA~1示例程序一、这样设置完之后，mex就可以执行了。
为了测试你的路径设置正确与否，把下面的程序存为hello.c。
#include "mex.h"void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]){mexPrintf("hello,world!\n");}假设你把hello.c放在了C:\TEST\下，在Matlab里用CD C:\TEST\ 将当前目录改为C:\ TEST\（注意，仅将C:\TEST\加入搜索路径是没有用的）。
现在敲：mex hello.c如果一切顺利，编译应该在出现编译器提示信息后正常退出。
如果你已将C:\TEST\加入了搜索路径，现在键入hello，程序会在屏幕上打出一行：hello,world!看看C\TEST\目录下，你会发现多了一个文件：HELLO.DLL。
这样，第一个mex函数就算完成了。
怎么样，很简单吧。
下一次，会对这个最简单的程序进行分析，并给它增加一些功能。
分析hello.c，可以看到程序的结构是十分简单的，整个程序由一个接口子过程mexFunction构成。
前面提到过，Matlab的mex函数有一定的接口规范，就是指这nlhs：输出参数数目plhs：指向输出参数的指针nrhs：输入参数数目例如，使用[a,b]=test(c,d,e) 调用mex函数test时，传给test的这四个参数分别是2，plhs，3，prhs。
其中：prhs[0]=cprhs[1]=dprhs[2]=e当函数返回时，将会把你放在plhs[0]，plhs[1]里的地址赋给a和b，达到返回数据的目的。
细心的你也许已经注意到，prhs和plhs都是指向类型mxArray类型数据的指针。
这个类型是在mex.h中定义的，事实上，在Matlab里大多数数据都是以这种类型存在。
当然还有其他的数据类型，可以参考Apiguide.pdf里的介绍。
为了让大家能更直观地了解参数传递的过程，我们把hello.c改写一下，使它能根据输入参数的变化给出不同的屏幕输出：//hello.c 2.0#include "mex.h"void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]){int i;i=mxGetScalar(prhs[0]);if(i==1)mexPrintf("hello,world!\n");elsemexPrintf("大家好！\n");}将这个程序编译通过后，执行hello(1),屏幕上会打出：hello,world!而hello(0)将会得到：大家好！现在，程序hello已经可以根据输入参数来给出相应的屏幕输出。
在这个程序里，除了用到了屏幕输出函数mexPrintf（用法跟c里的printf函数几乎完全一样）外，还用到了一个函数：mxGetScalar，调用方式如下：i=mxGetScalar(prhs[0]);"Scalar"就是标量的意思。
在Matlab里数据都是以数组的形式存在的，mxGetScalar的作用就是把通过prhs[0]传递进来的mxArray类型的指针指向的数据（标量）赋给C程序里的变量。
这个变量本来应该是double类型的，通过强制类型转换赋给了整形变量i。
既然有标量，显然还应该有矢量，否则矩阵就没法传了。
看下面的程序：//hello.c 2.1#include "mex.h"void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]){int *i;i=mxGetPr(prhs[0]);if(i[0]==1)mexPrintf("hello,world!\n");elsemexPrintf("大家好！\n");}这样，就通过mxGetPr函数从指向mxArray类型数据的prhs[0]获得了指向double类型的指针。
但是，还有个问题，如果输入的不是单个的数据，而是向量或矩阵，那该怎么处理呢？通过mxGetPr只能得到指向这个矩阵的指针，如果我们不知道这个矩阵的确切大小，就没法对它进行计算。
为了解决这个问题，Matlab提供了两个函数mxGetM和mxGetN来获得传进来参数的行数和列数。
下面例程的功能很简单，就是获得输入的矩阵，把它在屏幕上显示出来：//show.c 1.0#include "mex.h"void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]){double *data;int M,N;int i,j;data=mxGetPr(prhs[0]); //获得指向矩阵的指针M=mxGetM(prhs[0]); //获得矩阵的行数N=mxGetN(prhs[0]); //获得矩阵的列数for(i=0;i<M;i++) // i 表示行，j 表示列{for(j=0;j<N;j++)mexPrintf("%4.3f ",data[j*M+i]);mexPrintf("\n");}}编译完成后，用下面的命令测试一下：a=1:10;b=[a;a+1];show(a)show(b)需要注意的是，在Matlab里，矩阵第一行是从1开始的，而在C语言中，第一行的序数为零，Matlab里的矩阵元素b(i,j)在传递到C中的一维数组大data后对应于data[j*M+i]。
输入数据是在函数调用之前已经在Matlab里申请了内存的，由于mex函数与Matlab共用同一个地址空间，因而在prhs[]里传递指针就可以达到参数传递的目的。
但是，输出参数却需要在mex函数内申请到内存空间，才能将指针放在plhs[]中传递出去。
由于返回指针类型必须是mxArray，所以Matlab专门提供了一个函数：mxCreateDoubleMatrix来实现内存的申请，函数原型如下：mxArray *mxCreateDoubleMatrix(int m, int n, mxComplexity ComplexFlag)m：待申请矩阵的行数n：待申请矩阵的列数为矩阵申请内存后，得到的是mxArray类型的指针，就可以放在plhs[]里传递回去了。
但是对这个新矩阵的处理，却要在函数内完成，这时就需要用到前面介绍的mxGetPr。
使用mxGetPr获得指向这个矩阵中数据区的指针（double类型）后，就可以对这个矩阵进行各种操作和运算了。
下面的程序是在上面的show.c的基础上稍作改变得到的，功能是将输入数据的每一行倒序复制给输出数据//reverse.c 1.0#include "mex.h"void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]){double *inData;double *outData;int M,N;int i,j;inData=mxGetPr(prhs[0]);M=mxGetM(prhs[0]);N=mxGetN(prhs[0]);plhs[0]=mxCreateDoubleMatrix(M,N,mxREAL);outData=mxGetPr(plhs[0]);for(i=0;i<M;i++)for(j=0;j<N;j++)outData[j*M+i]=inData[(N-1-j)*M+i];}当然，Matlab里使用到的并不是只有double类型这一种矩阵，还有字符串类型、稀疏矩阵、结构类型矩阵等等，并提供了相应的处理函数。