matlabc混合編程

㈠ matlab與c混合編程，engOpen()的問題，matlab引擎啟動不了

使用engOpen()打開Matlab引擎總是失敗，問題可能就是Matlab組件沒有注冊。注冊方法：點擊開始/運行/cmd,在命令行提示窗口下更改到Matlab安裝路徑/bin，運行指令
matlab/regserver,注冊成功後會彈出Matlab 命令窗口。

㈡ matlab VC混合編程調用神經網路工具箱

調用MATLAB Engine雖然可以實現對神經網路工具箱的功能，但是因為這種方法是基於C/S模式的，效率很低，而且需要在matlab下實現其功能，無法脫離matlab直接運行，所以，基於這個原因，我放棄了利用MATLAB Engine來實現混合編程。利用C++數學庫雖然可以脫離MATLAB直接運行，但是C++數學庫並不支持神經網路工具箱，所以，無法實現基於神經網路的混合編程。利用mcc命令雖然可以直接生成.exe文件，並可以脫離MATLAB在VC++中直接運行，但是因為其自身的諸多缺點，這種方法並不能編譯神經網路函數為C++文件，所以，也無法勝任這個任務。 最後，只有COM組件這一個辦法了，由於COM組件技術的強大功能，利用matlab的COM Builder工具可以實現脫離matlab的混合編程，並成功的調用了神經網路工具箱。

㈢ Matlab混合編程之使用C\UDP動態鏈接庫傳輸數據的秘訣

方法/步驟
1、啟動兩個matlab軟體，分別載入Dll
loadlibrary('CSForUDLL.dll','CSForUDLL.h')
2、libfunctions
CSForUDLL
-full
查看一下Dll里的所有函數
3、在一個matlab運算add_server函數，作為啟動Server端
我寫的dll第一個參數為要發送的數字
calllib('CSForUDLL','add_server',2,2,0)
之行結束會發現Server端在一直等待。
4、在另一個matlab上運行add_client函數，作為啟動Client端
同理，我的dll第一個參數用來發送數字；
calllib('CSForUDLL','add_client',2,2,0)
5、回車運行，會發現返回一個數字。
這個數字是從Server端發送過來的。
6、再看一下Server端，收到Client發送的數字1
。

㈣ MATLAB混合編程在調用FORTRAN的程序

方法、把段代碼用matlab支持風格重寫遍用mex編譯成mex32文件了
方法二、把段代碼封裝成exesystem命令進行含參調用exe與matlab之間用文件進行數據傳遞
方法三、把段代碼封裝成dllmatlab里用操作dll命令進行調用種方法我用多沒法說更詳細相關資料查閱ilovematlab論壇混合編程板塊

㈤ matlab mex 混合編程

matlab調用C++的mexFunction，提高運算速度;以及在C++中通過將matlab code編譯為dll庫進行調用，演算法設計更加簡便。

㈥ matlab和c混合編程如何運行

簡單點的，你就用matlab寫一個介面程序，封裝你的c程序，類似下面這種：（matlab的例子，實現數組相乘，文件為arrayProct.c）

#include "mex.h"

/* 你的c */
void arrayProct(double x, double *y, double *z, mwSize n)
{
mwSize i;
/* multiply each element y by x */
for (i=0; i<n; i++) {
z[i] = x * y[i];
}
}

/* 介面程序 */
void mexFunction( int nlhs, mxArray *plhs[],
int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
/*初始化輸入輸出*/
double multiplier; /* input scalar */
double *inMatrix; /* 1xN input matrix */
mwSize ncols; /* size of matrix */
double *outMatrix; /* output matrix */

/* 參數檢查，如果程序較簡單也可以不用做*/
if(nrhs!=2) {
mexErrMsgIdAndTxt("MyToolbox:arrayProct:nrhs","Two inputs required.");
}
if(nlhs!=1) {
mexErrMsgIdAndTxt("MyToolbox:arrayProct:nlhs","One output required.");
}
/* make sure the first input argument is scalar */
if( !mxIsDouble(prhs[0]) ||
mxIsComplex(prhs[0]) ||
mxGetNumberOfElements(prhs[0])!=1 ) {
mexErrMsgIdAndTxt("MyToolbox:arrayProct:notScalar","Input multiplier must be a scalar.");
}

/* check that number of rows in second input argument is 1 */
if(mxGetM(prhs[1])!=1) {
mexErrMsgIdAndTxt("MyToolbox:arrayProct:notRowVector","Input must be a row vector.");
}

/* get the value of the scalar input */
multiplier = mxGetScalar(prhs[0]);

/* create a pointer to the real data in the input matrix */
inMatrix = mxGetPr(prhs[1]);

/* get dimensions of the input matrix */
ncols = mxGetN(prhs[1]);

/* create the output matrix */
plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(1,ncols,mxREAL);

/* get a pointer to the real data in the output matrix */
outMatrix = mxGetPr(plhs[0]);

/* call the computational routine */
arrayProct(multiplier,inMatrix,outMatrix,ncols);
}

這個看起來復雜，其實很簡單的，就幾步：
1、使用mxGet*將輸入變為matlab兼容形式
2、使用mxSet*初始化輸出空間
3、使用你的C程序運算

㈦ Matlab與java混合編程怎麼回事

matlab是用java調用的。安裝的時候可以看到它在它的目錄里裝了java
matlab程序介面很豐富，可以提供介面給各種編程語言進行混合編程
matlab也可以連接各種硬體，操作機器運動，或者測量，或者輸入視頻等

㈧ matlab與java混合編程有什麼作用

Java和matlab混合編程

如果用Matlab和java混合編程開發Windows的應用程序則可以實現優勢互補，縮短開發時間，降低程序設計的復雜度。同時程序可以脫離Matlab環境獨立運行，在工程計算和教學實踐中都具有實際意義。
1.使用java調用Maltab函數的基本方法是：通過Java Builder實現Java調用Matlab。在Java環境中直接調用Matlab所生成的Jar包。

下面以在Java中產生任意維數的魔方矩陣，計算任意矩陣的特徵向量和特徵值，對兩組數據進
行擬合並繪制擬合曲線三個實例來說明通過Java
Builder實現Java調用Matlab的過程。傳統的純Java編程實現上述實例非常復雜，甚至很難完成。這一問題在Matlab中只需要調用幾個
函數即可完成。

1.1、將Matlab函數包裝成Java類

首先在Matlab中編寫三個M文件：

Eig.m

function [v,d]=Eig(input)

format long

[v,d]=eig(input);

End

Magic.m

function f =Magic( input )

f=magic(input);

end

Plot.m

function Plot(x,y )

p=polyfit(x,y,3);

t=min(x):max(x)/100:max(x);

s=polyval(p,t);

plot(x,y,'*',t,s);

title('數據擬合結果');

xlabel('x');

ylabel('y');

end

其次，在Matlab中新建一個Deployment
Project,名稱為MyProject.prj，類型為Java
package。在Project中新建三個Class，分別為GetEig，GetMagic，PolyFit。將
Eig.m，Magic.m，plot.m分別添加到上述Class中。之後點擊Builder the project，等待編譯成功即可。

1.2、在Java中調用Matlab函數

新建一個Java類JavaMatlab，並引入相關的包。

import com.mathworks.toolbox.javabuilder.*;//引入Matlab相關包

import MyProject.*;//引入建立的包及類

調用時Java與Matlab之間的參數傳遞需要通過MWNumericArray完成。具體的調用代碼如下：

package org.genius.ExpandJava;

import MyProject.*;

import com.mathworks.toolbox.javabuilder.*;

public class JavaMatlab {

public static void main(String[] args) {

MWNumericArray a = null; // 用於保存矩陣

MWNumericArray ax = null; // 用於保存矩陣

MWNumericArray ay = null; // 用於保存矩陣

Object[] result = null; // 用於保存計算結果

GetEig getEig = null;

GetMagic getMagic=null;

PolyFit polyFit=null;

int r = 4; // 魔方矩陣維數

int array[][]={{50,-20,0},{-20,80,60},{0,60,-70}};

double x[]={0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1};

double y[]={-0.447,1.978,3.28,6.16,7.08,7.34,7.66,9.56,9.48,9.3,11.2};

try {

//產生魔方矩陣並列印

a = new MWNumericArray(r, MWClassID.DOUBLE);

getMagic = new GetMagic();

result = getMagic.Magic(1,a);

System.out.println("產生的四維魔方矩陣:");

System.out.println(result[0]);

MWArray.disposeArray(result);

//計算所給矩陣的特徵向量和特徵值並列印結果

a = new MWNumericArray(array, MWClassID.DOUBLE);

getEig = new GetEig();

result = getEig.Eig(2, a);

System.out.println("原始矩陣:");

System.out.println(a.toString());

System.out.println("得到的特徵向量:");

System.out.println(result[0]);

System.out.println("得到的特徵值:");

System.out.println(result[1]);

MWArray.disposeArray(result);

ax = new MWNumericArray(x, MWClassID.DOUBLE);

ay = new MWNumericArray(y, MWClassID.DOUBLE);

polyFit = new PolyFit();

result=polyFit.Plot(ax,ay);

polyFit.waitForFigures();

} catch (Exception e) {

System.out.println("Exception: " + e.toString());

}

finally {

// 釋放本地資源

MWArray.disposeArray(a);

MWArray.disposeArray(ax);

MWArray.disposeArray(ay);

MWArray.disposeArray(result);

getEig.dispose();

getMagic.dispose();

polyFit.dispose();

}

}

}