Matlab与VC混合编程

### Matlab与VC混合编程知识点详解 #### 一、引言 Matlab作为一种广泛应用于科学研究、工程计算、数据分析等领域的高级编程语言，凭借其强大的数学计算能力和便捷的编程接口深受科研人员和技术工程师的喜爱。然而，Matlab脚本语言的运行效率较低，且必须依赖于Matlab环境才能运行，这在一定程度上限制了程序的应用范围和性能表现。因此，探索如何将Matlab程序转换为独立的可执行文件成为了提升其实用性的关键。 #### 二、Matlab与VC混合编程概述 **Matlab与VC混合编程**主要是指利用Matlab提供的C/C++编译器将Matlab代码转换为C/C++代码，然后通过Visual C++编译器将这些代码进一步编译成独立的可执行文件。这种方式不仅可以显著提高程序的运行效率，还能增强程序的可移植性和通用性。 #### 三、Matlab中的操作 在Matlab中，主要通过`mcc`命令将Matlab脚本或函数转换为C/C++代码。具体步骤如下： 1. **没有使用图形相关函数的情况** - 首先需要将Matlab脚本转换为函数形式。例如，创建一个名为`test1.m`的文件，内容如下： ```matlab function y = test1(n) y = 1; for i = 1:n y = y * i; end ``` - 使用`mcc`命令编译该文件： ```bash mcc -t -LCPP -h test1.m ``` 这里`-t`表示生成DLL文件，`-LCPP`表示使用C++编译器，`-h`表示生成头文件。 - 编译完成后，会生成与`m`文件同名的`.hpp`和`.cpp`文件，如`test1.hpp`和`test1.cpp`。 2. **使用图形相关函数的情况** - 创建包含图形操作的`test2.m`文件，例如： ```matlab function test2 plot(rand(10)); ``` - 使用以下命令编译： ```bash mcc -p -Bsglcpp test2.m ``` 其中`-p`表示生成图形用户界面的DLL文件，`-Bsglcpp`表示使用C++编译器生成OpenGL图形。 - 编译后将生成`.hpp`和`.cpp`文件、一个主函数文件、`bin`目录下的`.fig`文件以及一个`.exe`文件。 #### 四、VC中的操作 在Visual C++环境中，需要进行一系列配置以便正确编译Matlab生成的C/C++代码： 1. **创建工程** - 在Visual C++中新建一个项目，可以是MFC AppWizard (exe) (Dialog Based)、Win32 Console Application或Win32 Application类型。 - 将之前生成的C/C++代码文件复制到工程目录下。 2. **添加头文件路径** - 通过菜单`Tools` -> `Options` -> `Directories` -> `Include Files`，添加Matlab的头文件路径，如： ```plaintext E:\MATLAB6P5\EXTERN\INCLUDE\CPP E:\MATLAB6P5\EXTERN\INCLUDE ``` 其中`E:\MATLAB6P5`是Matlab的安装路径。 - 同样地，通过`Library Files`添加库文件路径： ```plaintext E:\MATLAB6P5\EXTERN\LIB\WIN32\MICROSOFT\MSVC60 E:\MATLAB6P5\EXTERN\LIB\WIN32 ``` 3. **链接器配置** - 在`Project Settings`对话框中选择`Link` -> `Input`，在`Object/Library Modules`中添加所需的库文件，如： ```plaintext libmmfile.lib libmatlb.lib libmx.lib libmat.lib libmatpm.lib sgl.lib libmwsglm.lib libmwservices.lib ``` - 根据不同的工程类型，可能需要在`Ignore Libraries`中指定某些库不被链接。 4. **预处理器配置** - 在`C/C++`属性页中选择`Preprocessor`，在`Preprocessor Definitions`中添加定义，如： ```plaintext MSVC, IBMPC, MSWIND ``` - 对于`Precompiled Headers`，选择合适的选项。 通过以上步骤，就可以在Visual C++环境中成功编译Matlab生成的C/C++代码，并最终生成独立的可执行文件。这种方式不仅提高了程序的运行效率，还解决了程序依赖Matlab环境的问题，极大地扩展了Matlab程序的应用场景。