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。
& r( _" w2 x$ o# _. ?& ^' `
6 J1 D, j5 ^  `; N1 c0 `     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。
3 K: u( P+ a/ i/ Q* X
, V' c3 K0 P, Q8 j# d     本文主要分以下几部分：
- P, s! I" S2 f! X; m
; R) o" A& [! S8 `3 {     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。
' u& j! Z2 l$ d2 y1 l2 \) X1 z
     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。

0 i4 M$ K6 E. }4 N; f, j     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" w/ |+ o* p% a8 J# U5 m' V  C     关于数据存储的说明。说明数据在Matlab中的存储方式。

* P6 t6 H* f, O5 _  w     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。


% w7 z! c6 Q6 n3 W4 `0 {) b# @3 b) Fhello Matlab
     我们一步步完成一个叫“Hello Matlab”的程序。

     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)。
) x& ~: u6 \2 ?6 ]0 L% Z- Y, I
5 {% i2 _! T- f. i* q

• #include "mex.h"
• void mexFunction (int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
• {
•   mexPrintf("hello matlab in C/CPP.\n");
• }
  $ D# p6 ^) j  e5 D' Q2 {! n

( h+ o2 ^" R0 G2 m) e
# I: `5 a  f" k+ }. ?# SCode 1, abhimat.cpp
2 H- v- o2 f3 \6 Y- x$ i     “abhimat.cpp”就是将要在Matlab中被调用的C/C++代码。

     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。

' f; f3 _7 _! N2 V

• mex -setup
  

! g) D; Q6 ^. W, m
7 t9 G7 T1 h7 D$ ]* Y& [/ R- MCode 2, 设置Matlab的C/C++编译环境

' N( }4 n/ L  j+ Y  a     完成配置后，在Matlab中执行Code 3的命令来编译abhimat.cpp。


) M5 T9 ]% _8 J

• mex abhimat.cpp
  7 g* i* E2 S0 ?! m

Code 3, 编译abhimat.cpp

    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。

     细心的读者已经注意到了：

* u- A' }4 g: v. Z- w" H# H

• 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。
  9 l& T# X7 o1 V4 \& D, z

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。

% ~' x( \6 Q% Y6 P    给出Matlab中调用C/C++程序的一个实例，如code 4所示。
7 }+ Q; g' i' O/ L" n( K* w
8 i; b6 m; n/ d) M+ ?5 f5 Z
3 x- v# }* C- y, f9 E- C8 B

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

7 u7 a) L) v6 X% }; C
Code 4, Matlab调用C/C++程序实例
& U* \6 U  H2 P+ r6 L
, h0 T8 G5 ?& V3 \+ q    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。
  F- d' U& `3 d0 }1 D) G) V1 q' J7 I
, c8 k: Y' K4 `6 a    注意mexFunction函数中的四个参数，一一作出说明：

    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。

# D. ?1 E1 F8 g! Y    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。
- y, P* u, U0 ^/ e0 D5 `
/ P% b* c+ Y  M- ^    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。

    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。
8 X6 V9 p4 I  f# ^. m3 z& y
    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。

    下面实现abfunc.cpp，功能是a=c+d; b = c-d;具体代码如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];
•   }
• }
  $ g0 e% u  Q* Q+ ?- |& Q3 v

Code 5,  abfunc.cpp的实现
( O9 @3 ?4 {3 F( s
+ \4 |0 U* Y. i8 t% c3 |9 P    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。
- ^0 c* o% d# F: l2 y& \, ~
    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);
  

) [+ Z/ ]% _' p, W
( Q& ^% q/ q* t0 B0 XCode 6, Code5的测试代码

    Code 6的输出结果如下：
- C7 u' d) W, |; W* Y* i

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

& g8 [: Z: a, t3 C' `
/ u1 k: A% L. e0 g4 }关于数据存储的说明

   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。
. S+ }) |! ~: |/ s3 o" C
3 ^9 \2 Z: P/ O/ g' R
Matlab与C/C++混合编程的方法论
% f6 o$ e4 h5 h; d3 a2 F# A" K6 Q
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：
' X7 V" s. j+ P4 S7 c
1 G! P- r- G* c' {- Y
+ Q) ~) k: y& l! d
  f0 v3 W* U9 n2 V图 1、Matlab与C/C++混编方法论流程图
  W' O5 O: v7 m# N5 r( F

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C/C++与Matlab混合编程

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C/C++与Matlab混合编程