怎么在matlab中执行c语言代码，或者把c代码转换成matlab代码？
在 MATLAB 中执行 C 语言代码，或者将 C 代码转换为 MATLAB 代码，这在实际工作中是很常见的需求。这通常是为了充分发挥 C 语言在性能上的优势，或者将已有的 C 库集成到 MATLAB 的开发流程中，以及利用 MATLAB 强大的数据分析和可视化能力来处理 C 代码生成的数据。
下面我将详细介绍这几种方法，并尽量用清晰易懂的语言来解释。
方法一：使用 MATLAB Compiler (MCC) 调用 C 代码
这是最直接也最常用的方法，通过 MATLAB 的官方工具 MATLAB Compiler，你可以将你的 MATLAB 代码打包成独立的 C/C++ 共享库或可执行文件。反过来，你也可以将 C/C++ 代码编译成 MATLAB 可以调用的动态链接库（DLL、.so、.dylib）。
核心思想： MCC 主要用于将 MATLAB 代码编译成其他语言，但它也提供了机制让你能够通过 mex 函数来调用 C/C++ 代码。不过更常见的场景是利用 MATLAB Compiler SDK 来将 MATLAB 程序打包成 C/C++ 的 API，供 C/C++ 程序调用，或者反过来，我们关注的是如何 让 MATLAB 调用 C 代码。
具体步骤（让 MATLAB 调用 C 代码）：
1. 编写 C/C++ 函数：
你需要编写一个 C/C++ 函数，它接收 MATLAB 的数据类型（通常是 `mxArray` 结构体），并返回一个 `mxArray`。这个函数将作为 MATLAB 和 C 代码之间的桥梁。
举个简单的例子，我们写一个 C 函数来计算两个数的和：
```c
// my_add.c
include "mex.h" // 包含 MATLAB 的 mex 头文件
void mexFunction(int nlhs, mxArray plhs[], int nrhs, const mxArray prhs[]) {
// nlhs: 返回参数的个数
// plhs: 返回参数的指针数组
// nrhs: 输入参数的个数
// prhs: 输入参数的指针数组
// 检查输入参数的数量
if (nrhs != 2) {
mexErrMsgTxt("需要两个输入参数.");
}
// 检查输入参数的类型是否是数字
if (!mxIsDouble(prhs[0]) || !mxIsDouble(prhs[1])) {
mexErrMsgTxt("输入参数必须是双精度浮点数.");
}
// 获取输入参数的值
double input1 = mxGetDoubles(prhs[0]);
double input2 = mxGetDoubles(prhs[1]);
// 计算结果
double result = input1[0] + input2[0];
// 创建一个输出参数 (mxArray)
plhs[0] = mxCreateDoubleScalar(result); // 创建一个包含单个双精度浮点数的 mxArray
}
```
`mex.h`：这是 MATLAB 提供的头文件，包含了所有与 mex 文件交互所需的函数和数据类型。
`mexFunction`：这是所有 mex 函数的入口点，其参数的含义如注释所示。
`mxArray`：这是 MATLAB 中用于表示数据的核心结构体。你需要通过 MEX API 函数（如 `mxGetDoubles`, `mxCreateDoubleScalar` 等）来创建、访问和修改 `mxArray`。
错误处理： `mexErrMsgTxt` 用于在 C 代码中抛出 MATLAB 错误信息。
2. 使用 `mex` 命令编译 C 代码：
在 MATLAB 命令窗口中，使用 `mex` 命令来编译你的 C/C++ 源文件。MATLAB 会自动检测你的编译器并生成一个 MEX 函数（例如 `my_add.mexw32`、`my_add.mexw64` 等，根据你的操作系统和位数不同）。
```matlab
mex my_add.c
```
如果你的 C 代码依赖于其他库，你可能需要指定链接器选项。例如，如果你的 C 代码使用了 `math.h` 中的函数，`mex` 命令会自动处理。如果需要链接外部库，可以使用 `L` 指定库路径，`l` 指定库名。
```matlab
% 示例：如果需要链接一个名为 'mylib' 的库
mex my_add.c L/path/to/mylib lmylib
```
3. 在 MATLAB 中调用 MEX 函数：
编译成功后，你就可以像调用 MATLAB 函数一样调用你的 MEX 函数了。
```matlab
a = 5;
b = 10;
result = my_add(a, b); % 调用你编译好的 MEX 函数
disp(result); % 输出：15
```
优点：
性能提升： C/C++ 通常比 MATLAB 本身运行速度更快，特别是在计算密集型任务中。
利用现有 C/C++ 代码： 可以方便地集成已有的 C/C++ 库和算法。
跨平台： 编译后的 MEX 文件可以在不同平台上运行（需要重新编译）。
缺点：
开发复杂度增加： 需要编写 C/C++ 代码，并且要熟悉 MEX API。
调试困难： 调试 C/C++ 代码比 MATLAB 代码更具挑战性。
数据类型转换： 需要手动处理 MATLAB 数据 (`mxArray`) 和 C/C++ 数据类型之间的转换。
方法二：使用 MATLAB Engine API 调用 C/C++ 代码（或反之）
MATLAB Engine API 允许你在 C/C++ 程序中启动 MATLAB 引擎，并执行 MATLAB 代码。反过来，通过 MATLAB Compiler SDK (以前称为 MATLAB Compiler)，你可以将 MATLAB 代码编译成 C/C++ 函数库，让你在 C/C++ 程序中调用这些库。
核心思想： 这是一种 双向集成 的方式。我们关注的是 让 MATLAB 调用 C 代码，那么更准确的说，是让 MATLAB 通过某个机制来驱动 C 代码。虽然 Engine API 主要用于 C/C++ 调用 MATLAB，但理解它的工作原理有助于我们理解 MATLAB 调用的底层逻辑。
我们真正关注的场景是：如何在 MATLAB 中利用已有的 C 库？
前面提到的 mex 是最直接的 C 调用方式。而 MATLAB Compiler SDK 则是将 MATLAB 代码“输出”到 C/C++，这与我们“输入”C 代码的需求正好相反。
让我们回到“将 C 代码转换成 MATLAB 代码”这个更宽泛的概念：
通常情况下，我们将 C 代码“转换”成 MATLAB 代码，并不是指一个简单的代码自动转换器（虽然有一些尝试性的工具）。更多的是指：
1. 重写 C 逻辑到 MATLAB： 理解 C 代码的算法和逻辑，然后用 MATLAB 的语法重新实现一遍。
2. 使用 MEX 文件（如上所述）： 让 MATLAB 调用 C 函数，间接“利用”C 代码的逻辑。
3. 将 C 代码编译成库，并通过 MATLAB Compiler SDK 将 MATLAB 代码与该 C 库集成： 这是一种更高级的用法，适用于复杂项目。
重写 C 逻辑到 MATLAB
这是最“直接”的转换方式，但不涉及工具的自动转换。
步骤：
1. 理解 C 代码：
仔细阅读 C 代码，理解其功能、算法、输入输出以及使用的库函数。例如，如果 C 代码是一个图像处理算法，你需要理解它如何读取图像数据、进行哪些像素操作、输出什么结果。
2. 识别 MATLAB 对应功能：
MATLAB 拥有丰富的内置函数库，可以完成许多 C 语言需要自己实现的任务，比如：
数值计算： MATLAB 的矩阵运算是其核心优势，许多 C 中的循环和算术运算可以直接用向量化操作替代。
文件I/O： MATLAB 有 `fopen`, `fread`, `fwrite`, `fprintf` 等函数，可以读取各种格式的数据文件。
数据结构： MATLAB 的数组、结构体、元胞数组等可以很方便地表示 C 语言中的数组、结构体。
算法实现： 许多常见的算法在 MATLAB 中都有现成的函数，例如信号处理、图像处理、优化、统计等工具箱。
3. 编写 MATLAB 代码：
根据对 C 代码的理解和 MATLAB 的功能，逐行或逐模块地用 MATLAB 语法重写。
变量声明： MATLAB 是动态类型语言，不需要像 C 那样显式声明变量类型。
循环与条件语句： MATLAB 使用 `for`, `while`, `if`, `else`, `elseif`, `switch` 等关键字，语法与 C 相似但细节不同。
函数调用： 使用 MATLAB 内置函数或自己编写的 `.m` 文件。
数据处理： 充分利用 MATLAB 的矩阵运算能力，避免在 MATLAB 中使用大量的 `for` 循环，以提高效率。
示例：将一个简单的 C 加法函数转换为 MATLAB
C 代码：
```c
double add_two_numbers(double a, double b) {
return a + b;
}
```
MATLAB 代码：
```matlab
function result = add_two_numbers_matlab(a, b)
% This function replicates the functionality of a C add_two_numbers function.
result = a + b;
end
```
优点：
易于维护和理解： MATLAB 代码通常比 C 代码更简洁易懂，更容易维护和调试。
充分利用 MATLAB 生态： 可以无缝集成 MATLAB 的可视化、数据分析和优化工具箱。
无需编译： `.m` 文件可以直接在 MATLAB 环境中运行。
缺点：
需要人工介入： 这个过程完全依赖于开发者的理解和手动编写，可能耗时耗力，尤其对于大型复杂的 C 项目。
性能差异： 对于高度计算密集型的纯数值运算，即使向量化，MATLAB 的性能可能仍不如优化后的 C 代码。
使用 MATLAB Compiler SDK 集成 C 库（高级用法）
这个方法更侧重于 将 MATLAB 功能提供给 C/C++ 使用，但其背后的思想（如何让不同语言环境协同工作）是相通的。如果你的目标是 让 MATLAB 调用 C 代码，并且 C 代码是作为一种独立的“功能模块”存在，那么 mex 是最直接的方式。
但是，如果你有一个 复杂的 C 库，而你希望在 MATLAB 中对这个库进行调用，并且你希望这种调用能够 被打包和分发，或者你需要在 MATLAB 和 C 之间进行更复杂的交互（不仅仅是简单的输入输出），那么可以考虑使用 MATLAB Compiler SDK 来创建一个 “适配层”。
核心思路：
1. 将 C 代码打包成动态链接库（DLL/SO/DYLIB）： 这是前提。
2. 使用 MATLAB Compiler SDK 将你的 MATLAB 代码编译成独立的应用程序或库。
3. 在编译过程中，你可以指定让 MATLAB Compiler 集成外部的 C/C++ 库。 这通常是通过 C Header Files (`.h`) 和导入库 (`.lib`) 来实现的。MATLAB Compiler 会生成 C/C++ 的包装代码，使得生成的 C/C++ API 可以调用你提供的 C 库。
这个过程对于“让 MATLAB 调用 C 代码”来说，有点“绕远”。它更多的是将 MATLAB 功能“导出”，然后 在导出的 C/C++ API 中，你可以在其中调用你自己的 C 库。
简而言之，对于“如何在 MATLAB 中执行 C 代码”，最直接、最常用的就是 `mex`。
总结和建议
1. 如果你的目标是让 MATLAB 调用一个或少数几个 C 函数，并且注重性能，那么 `mex` 是首选方法。 你需要编写一个符合 MEX 接口的 C 函数，然后使用 `mex` 命令编译它，最后在 MATLAB 中像普通函数一样调用。
2. 如果你需要将整个 C 代码库的功能集成到 MATLAB 中，并且希望像使用 MATLAB 内置函数一样方便，同时还要利用 MATLAB 的数据处理和可视化能力，那么 `mex` 也是最直接的方式。
3. 如果你有大量的 C 代码，并且希望将其迁移到 MATLAB 环境中以便于分析和可视化，那么“重写 C 逻辑到 MATLAB”是必要的，但这是一个手动过程，需要对 MATLAB 语言和 C 代码都有深入理解。
4. `MATLAB Compiler SDK` 主要用于将 MATLAB 代码打包成独立的应用或库，以便在 C/C++ 环境中调用。它不是直接将 C 代码“转换”成 MATLAB，而是让你能在 MATLAB 中利用 C 库，或者在 C 环境中调用 MATLAB 代码。
我的建议是：
对于绝大多数情况，使用 `mex` 文件是最可行、最有效的方法来让 MATLAB 调用 C 代码。 它能很好地平衡性能和开发复杂度。
如果你的 C 代码逻辑非常庞大且复杂，重写到 MATLAB 会很困难，优先考虑 `mex`。
如果你只是想了解 C 代码的功能，并且 C 代码本身不涉及大量复杂的计算或外部库依赖，可以尝试手动重写。
在实际操作中，你可能会遇到各种细节问题，比如数据类型的匹配、内存管理、错误处理等，这都需要你在编写 C 代码和 mex 函数时仔细考虑。MATLAB 官方文档中关于 MEX Programming 的部分提供了非常详尽的信息和示例，是学习和实践的宝贵资源。
下面我将详细介绍这几种方法，并尽量用清晰易懂的语言来解释。
方法一：使用 MATLAB Compiler (MCC) 调用 C 代码
这是最直接也最常用的方法，通过 MATLAB 的官方工具 MATLAB Compiler，你可以将你的 MATLAB 代码打包成独立的 C/C++ 共享库或可执行文件。反过来，你也可以将 C/C++ 代码编译成 MATLAB 可以调用的动态链接库（DLL、.so、.dylib）。
核心思想： MCC 主要用于将 MATLAB 代码编译成其他语言，但它也提供了机制让你能够通过 mex 函数来调用 C/C++ 代码。不过更常见的场景是利用 MATLAB Compiler SDK 来将 MATLAB 程序打包成 C/C++ 的 API，供 C/C++ 程序调用，或者反过来，我们关注的是如何 让 MATLAB 调用 C 代码。
具体步骤（让 MATLAB 调用 C 代码）：
1. 编写 C/C++ 函数：
你需要编写一个 C/C++ 函数，它接收 MATLAB 的数据类型（通常是 `mxArray` 结构体），并返回一个 `mxArray`。这个函数将作为 MATLAB 和 C 代码之间的桥梁。
举个简单的例子，我们写一个 C 函数来计算两个数的和：
```c
// my_add.c
include "mex.h" // 包含 MATLAB 的 mex 头文件
void mexFunction(int nlhs, mxArray plhs[], int nrhs, const mxArray prhs[]) {
// nlhs: 返回参数的个数
// plhs: 返回参数的指针数组
// nrhs: 输入参数的个数
// prhs: 输入参数的指针数组
// 检查输入参数的数量
if (nrhs != 2) {
mexErrMsgTxt("需要两个输入参数.");
}
// 检查输入参数的类型是否是数字
if (!mxIsDouble(prhs[0]) || !mxIsDouble(prhs[1])) {
mexErrMsgTxt("输入参数必须是双精度浮点数.");
}
// 获取输入参数的值
double input1 = mxGetDoubles(prhs[0]);
double input2 = mxGetDoubles(prhs[1]);
// 计算结果
double result = input1[0] + input2[0];
// 创建一个输出参数 (mxArray)
plhs[0] = mxCreateDoubleScalar(result); // 创建一个包含单个双精度浮点数的 mxArray
}
```
`mex.h`：这是 MATLAB 提供的头文件，包含了所有与 mex 文件交互所需的函数和数据类型。
`mexFunction`：这是所有 mex 函数的入口点，其参数的含义如注释所示。
`mxArray`：这是 MATLAB 中用于表示数据的核心结构体。你需要通过 MEX API 函数（如 `mxGetDoubles`, `mxCreateDoubleScalar` 等）来创建、访问和修改 `mxArray`。
错误处理： `mexErrMsgTxt` 用于在 C 代码中抛出 MATLAB 错误信息。
2. 使用 `mex` 命令编译 C 代码：
在 MATLAB 命令窗口中，使用 `mex` 命令来编译你的 C/C++ 源文件。MATLAB 会自动检测你的编译器并生成一个 MEX 函数（例如 `my_add.mexw32`、`my_add.mexw64` 等，根据你的操作系统和位数不同）。
```matlab
mex my_add.c
```
如果你的 C 代码依赖于其他库，你可能需要指定链接器选项。例如，如果你的 C 代码使用了 `math.h` 中的函数，`mex` 命令会自动处理。如果需要链接外部库，可以使用 `L` 指定库路径，`l` 指定库名。
```matlab
% 示例：如果需要链接一个名为 'mylib' 的库
mex my_add.c L/path/to/mylib lmylib
```
3. 在 MATLAB 中调用 MEX 函数：
编译成功后，你就可以像调用 MATLAB 函数一样调用你的 MEX 函数了。
```matlab
a = 5;
b = 10;
result = my_add(a, b); % 调用你编译好的 MEX 函数
disp(result); % 输出：15
```
优点：
性能提升： C/C++ 通常比 MATLAB 本身运行速度更快，特别是在计算密集型任务中。
利用现有 C/C++ 代码： 可以方便地集成已有的 C/C++ 库和算法。
跨平台： 编译后的 MEX 文件可以在不同平台上运行（需要重新编译）。
缺点：
开发复杂度增加： 需要编写 C/C++ 代码，并且要熟悉 MEX API。
调试困难： 调试 C/C++ 代码比 MATLAB 代码更具挑战性。
数据类型转换： 需要手动处理 MATLAB 数据 (`mxArray`) 和 C/C++ 数据类型之间的转换。
方法二：使用 MATLAB Engine API 调用 C/C++ 代码（或反之）
MATLAB Engine API 允许你在 C/C++ 程序中启动 MATLAB 引擎，并执行 MATLAB 代码。反过来，通过 MATLAB Compiler SDK (以前称为 MATLAB Compiler)，你可以将 MATLAB 代码编译成 C/C++ 函数库，让你在 C/C++ 程序中调用这些库。
核心思想： 这是一种 双向集成 的方式。我们关注的是 让 MATLAB 调用 C 代码，那么更准确的说，是让 MATLAB 通过某个机制来驱动 C 代码。虽然 Engine API 主要用于 C/C++ 调用 MATLAB，但理解它的工作原理有助于我们理解 MATLAB 调用的底层逻辑。
我们真正关注的场景是：如何在 MATLAB 中利用已有的 C 库？
前面提到的 mex 是最直接的 C 调用方式。而 MATLAB Compiler SDK 则是将 MATLAB 代码“输出”到 C/C++，这与我们“输入”C 代码的需求正好相反。
让我们回到“将 C 代码转换成 MATLAB 代码”这个更宽泛的概念：
通常情况下，我们将 C 代码“转换”成 MATLAB 代码，并不是指一个简单的代码自动转换器（虽然有一些尝试性的工具）。更多的是指：
1. 重写 C 逻辑到 MATLAB： 理解 C 代码的算法和逻辑，然后用 MATLAB 的语法重新实现一遍。
2. 使用 MEX 文件（如上所述）： 让 MATLAB 调用 C 函数，间接“利用”C 代码的逻辑。
3. 将 C 代码编译成库，并通过 MATLAB Compiler SDK 将 MATLAB 代码与该 C 库集成： 这是一种更高级的用法，适用于复杂项目。
重写 C 逻辑到 MATLAB
这是最“直接”的转换方式，但不涉及工具的自动转换。
步骤：
1. 理解 C 代码：
仔细阅读 C 代码，理解其功能、算法、输入输出以及使用的库函数。例如，如果 C 代码是一个图像处理算法，你需要理解它如何读取图像数据、进行哪些像素操作、输出什么结果。
2. 识别 MATLAB 对应功能：
MATLAB 拥有丰富的内置函数库，可以完成许多 C 语言需要自己实现的任务，比如：
数值计算： MATLAB 的矩阵运算是其核心优势，许多 C 中的循环和算术运算可以直接用向量化操作替代。
文件I/O： MATLAB 有 `fopen`, `fread`, `fwrite`, `fprintf` 等函数，可以读取各种格式的数据文件。
数据结构： MATLAB 的数组、结构体、元胞数组等可以很方便地表示 C 语言中的数组、结构体。
算法实现： 许多常见的算法在 MATLAB 中都有现成的函数，例如信号处理、图像处理、优化、统计等工具箱。
3. 编写 MATLAB 代码：
根据对 C 代码的理解和 MATLAB 的功能，逐行或逐模块地用 MATLAB 语法重写。
变量声明： MATLAB 是动态类型语言，不需要像 C 那样显式声明变量类型。
循环与条件语句： MATLAB 使用 `for`, `while`, `if`, `else`, `elseif`, `switch` 等关键字，语法与 C 相似但细节不同。
函数调用： 使用 MATLAB 内置函数或自己编写的 `.m` 文件。
数据处理： 充分利用 MATLAB 的矩阵运算能力，避免在 MATLAB 中使用大量的 `for` 循环，以提高效率。
示例：将一个简单的 C 加法函数转换为 MATLAB
C 代码：
```c
double add_two_numbers(double a, double b) {
return a + b;
}
```
MATLAB 代码：
```matlab
function result = add_two_numbers_matlab(a, b)
% This function replicates the functionality of a C add_two_numbers function.
result = a + b;
end
```
优点：
易于维护和理解： MATLAB 代码通常比 C 代码更简洁易懂，更容易维护和调试。
充分利用 MATLAB 生态： 可以无缝集成 MATLAB 的可视化、数据分析和优化工具箱。
无需编译： `.m` 文件可以直接在 MATLAB 环境中运行。
缺点：
需要人工介入： 这个过程完全依赖于开发者的理解和手动编写，可能耗时耗力，尤其对于大型复杂的 C 项目。
性能差异： 对于高度计算密集型的纯数值运算，即使向量化，MATLAB 的性能可能仍不如优化后的 C 代码。
使用 MATLAB Compiler SDK 集成 C 库（高级用法）
这个方法更侧重于 将 MATLAB 功能提供给 C/C++ 使用，但其背后的思想（如何让不同语言环境协同工作）是相通的。如果你的目标是 让 MATLAB 调用 C 代码，并且 C 代码是作为一种独立的“功能模块”存在，那么 mex 是最直接的方式。
但是，如果你有一个 复杂的 C 库，而你希望在 MATLAB 中对这个库进行调用，并且你希望这种调用能够 被打包和分发，或者你需要在 MATLAB 和 C 之间进行更复杂的交互（不仅仅是简单的输入输出），那么可以考虑使用 MATLAB Compiler SDK 来创建一个 “适配层”。
核心思路：
1. 将 C 代码打包成动态链接库（DLL/SO/DYLIB）： 这是前提。
2. 使用 MATLAB Compiler SDK 将你的 MATLAB 代码编译成独立的应用程序或库。
3. 在编译过程中，你可以指定让 MATLAB Compiler 集成外部的 C/C++ 库。 这通常是通过 C Header Files (`.h`) 和导入库 (`.lib`) 来实现的。MATLAB Compiler 会生成 C/C++ 的包装代码，使得生成的 C/C++ API 可以调用你提供的 C 库。
这个过程对于“让 MATLAB 调用 C 代码”来说，有点“绕远”。它更多的是将 MATLAB 功能“导出”，然后 在导出的 C/C++ API 中，你可以在其中调用你自己的 C 库。
简而言之，对于“如何在 MATLAB 中执行 C 代码”，最直接、最常用的就是 `mex`。
总结和建议
1. 如果你的目标是让 MATLAB 调用一个或少数几个 C 函数，并且注重性能，那么 `mex` 是首选方法。 你需要编写一个符合 MEX 接口的 C 函数，然后使用 `mex` 命令编译它，最后在 MATLAB 中像普通函数一样调用。
2. 如果你需要将整个 C 代码库的功能集成到 MATLAB 中，并且希望像使用 MATLAB 内置函数一样方便，同时还要利用 MATLAB 的数据处理和可视化能力，那么 `mex` 也是最直接的方式。
3. 如果你有大量的 C 代码，并且希望将其迁移到 MATLAB 环境中以便于分析和可视化，那么“重写 C 逻辑到 MATLAB”是必要的，但这是一个手动过程，需要对 MATLAB 语言和 C 代码都有深入理解。
4. `MATLAB Compiler SDK` 主要用于将 MATLAB 代码打包成独立的应用或库，以便在 C/C++ 环境中调用。它不是直接将 C 代码“转换”成 MATLAB，而是让你能在 MATLAB 中利用 C 库，或者在 C 环境中调用 MATLAB 代码。
我的建议是：
对于绝大多数情况，使用 `mex` 文件是最可行、最有效的方法来让 MATLAB 调用 C 代码。 它能很好地平衡性能和开发复杂度。
如果你的 C 代码逻辑非常庞大且复杂，重写到 MATLAB 会很困难，优先考虑 `mex`。
如果你只是想了解 C 代码的功能，并且 C 代码本身不涉及大量复杂的计算或外部库依赖，可以尝试手动重写。
在实际操作中，你可能会遇到各种细节问题，比如数据类型的匹配、内存管理、错误处理等，这都需要你在编写 C 代码和 mex 函数时仔细考虑。MATLAB 官方文档中关于 MEX Programming 的部分提供了非常详尽的信息和示例，是学习和实践的宝贵资源。
网友意见
在嵌入式领域，MATLAB非常适合进行算法原型开发和验证，C代码适合部署到最终目标产品平台。符合一定要求的MATLAB代码也可以通过MATLAB Coder生成C代码。
在实际研发过程中，一般同时存在MATLAB代码和C代码。为了提升整体研发效率，往往会使用MATLAB和C代码混合编程。本文介绍使用MATLAB自带的calllib等接口调用C代码的方式。
应用场景
一般来说，首先使用MATLAB进行原型开发。
相对成熟，且对性能有一定要求的模块，使用C代码实现。其来源可能是手写代码，也可能是MATLAB Coder或Simulink Coder或Embedded Coder生成的C代码。
这些代码按照实际运行平台的特点，封装为相应的库。例如，Windows平台的DLL库，Linux平台的so库等。
MATLAB仿真时，可以调用这些C代码的库。
被调C代码
被调C代码为计算一个数组的均值和标准差，如下所示：
/* 头文件 */ typedef struct S_DEMO_IN { double n; double *arr; } DemoIn; typedef struct S_DEMO_RESULT { double mean; double std; } DemoRes; void demo_mean_std(DemoRes *pRes, double *arr, DemoIn *pIn); 实现文件
/* 实现文件 */ extern "C" _declspec(dllexport) void demo_mean_std(DemoRes *pRes, double *arr, DemoIn *pIn) { int N_std; pRes->mean = 0.0; pRes->std = 0.0; N_std = 0; for (int i = 0; i < pIn->n; i++) { N_std = N_std + 1; pRes->std = pRes->std + (N_std - 1) * (pIn->arr[i] - pRes->mean) * (pIn->arr[i] - pRes->mean) / N_std; pRes->mean = pRes->mean + (pIn->arr[i] - pRes->mean) / N_std; } if (N_std > 1) { pRes->std = sqrt(pRes->std / (N_std - 1)); } else { pRes->std = 0.0; } for (int i = 0; i < pIn->n; i++) { if (pIn->arr[i] > pRes->mean + 3.0 * pRes->std) { arr[i] = pRes->mean + 3.0 * pRes->std; } else if (pIn->arr[i] < pRes->mean - 3.0 * pRes->std) { arr[i] = pRes->mean - 3.0 * pRes->std; } else { arr[i] = pIn->arr[i]; } } return; } 将上述代码编译为动态链接库，设库文件名为“Dll_demo.dll”，头文件名为“Dll_demo.h”。
载入C库
打开MATLAB（本文使用的是MATLAB 2021a），将Dll_demo.dll和Dll_demo.h所在路径，或将这两个文件拷贝到工作路径。
编写MATLAB指令，首先，定义所需的库名、头文件名、函数名及涉及的类型名：
slib_name = 'Dll_demo'; shead_name = 'Dll_demo.h'; stype_in_name = 'S_DEMO_IN'; stype_res_name = 'S_DEMO_RESULT'; sfunc_name = 'demo_mean_std'; 使用loadlibrary接口，载入库函数。为了避免重复载入，需要先检查是否已被载入。
if not(libisloaded(slib_name)) [m1, m2] = loadlibrary(slib_name, shead_name); disp(m1); disp(m2); end 可以使用下列命令查看载入的库的函数接口：
libfunctions ( slib_name , '-full' ); 对于本文的例子，MATLAB的输出如下：
C函数demo_mean_std的三个参数均为指针型，MATLAB语言本身无法直接支持指针类型，因此，它将其视为特殊的xxxPtr类型。
C使用指针类型可以实现输入参数同时作为输出参数，而MATLAB不支持输入参数同时作为输出参数。因此，在MATLAB视角下，该函数有三个返回值。
构造参数
接下里，需要使用MATLAB指令构造输入参数。
- 构造参数DemoRes *pRes：
para_out.mean = 0; para_out.std = 0; s_para_res = libstruct(stype_res_name, para_out); - 构造参数DemoIn *pIn：
arr = [17, 124, 1, 8, 15, 23, 5, 7, 14, 16, 4, 6, 13, 20, 22, 10, 12, 19, 21, 3, 11, 18, 25, 2, 9]; ptr_arr = libpointer('doublePtr', arr); para_in.n = length(arr); para_in.arr = ptr_arr; s_para_in = libstruct(stype_in_name, para_in); - 构造参数double *arr：
arr2 = zeros(length(arr), 1); ptr_arr2 = libpointer('doublePtr', arr2); 调用C函数并解析结果
使用calllib接口调用C函数：
[out_ret, out_arr, ~] = calllib(slib_name, sfunc_name, s_para_res, ptr_arr2, s_para_in); out_mean = out_ret.mean; out_std = out_ret.std; C代码中结构体指针型的输出参数pRes直接被解析为MATLAB结构体，double指针型输出参数则被解析为MATLAB数组。
注意，在C语言层面，out_arr和ptr_arr2其实是同一个参数，因此，out_arr的维数和ptr_arr2完全一致。
清理空间并释放C库
使用clear指令清零空间，使用unloadlibrary指令释放库：
clear s_para_in; clear s_para_res; clear ptr_arr; clear ptr_arr2; unloadlibrary(slib_name); 注意，所有使用libpointer、libstruct指令定义的MATLAB变量都应当使用clear释放。
封装为MATLAB函数
为了方便使用，可以将上述脚本封装为MATLAB函数
function [out_mean, out_std, out_arr, m1, m2] = call_c_demo(arr) slib_name = 'Dll_demo'; shead_name = 'Dll_demo.h'; stype_in_name = 'S_DEMO_IN'; stype_res_name = 'S_DEMO_RESULT'; sfunc_name = 'demo_mean_std'; % 载入库文件 if not(libisloaded(slib_name)) [m1, m2] = loadlibrary(slib_name, shead_name); else m1 = cell(0,0); m2 = 'already loaded ...'; end % 构造参数 ptr_arr = libpointer('doublePtr', arr); para_in.n = length(arr); para_in.arr = ptr_arr; s_para_in = libstruct(stype_in_name, para_in); arr2 = zeros(length(arr), 1); ptr_arr2 = libpointer('doublePtr', arr2); para_out.mean = 0; para_out.std = 0; s_para_res = libstruct(stype_res_name, para_out); % 调用库中的函数 [out_ret, out_arr, ~] = calllib(slib_name, sfunc_name, s_para_res, ptr_arr2, s_para_in); out_mean = out_ret.mean; out_std = out_ret.std; % 释放空间 clear s_para_in; clear s_para_res; clear ptr_arr; clear ptr_arr2; end 注意，封装为函数之后，没有调用unloadlibrary接口。这是为了提升运行效率，多次调用时，避免反复加载/释放带来的开销。MATLAB开发者可以在确认不会再使用该库时，再使用unloadlibrary接口释放C库。
调用示例如下：
arr = [17, 124, 1, 8, 15, 23, 5, 7, 14, 16, 4, 6]; [out_mean, out_std, out_arr, m1, m2] = call_c_demo(arr); disp(out_mean); disp(out_std); disp(out_arr); disp(m1); disp(m2); 由图中标红和标蓝的信息可知，调用结果正确。
针对封装后的MATLAB函数的测试
MATLAB提供了单元测试框架matlab.unittest.TestCase，使用该框架，可以更规范、更方便地对封装的MATLAB函数进行测试。
classdef TestDemoC < matlab.unittest.TestCase properties slib_name = 'Dll_demo'; shead_name = 'Dll_demo.h'; end methods(TestMethodSetup) function loadDemoLib(test) if not(libisloaded(test.slib_name)) [m1, m2] = loadlibrary(test.slib_name, test.shead_name); disp(m1); disp(m2); end end end methods(TestMethodTeardown) function releaseDemoLib(test) if libisloaded(test.slib_name) disp('release library'); unloadlibrary(test.slib_name); end end end % 测试用例 methods (Test) % 用例1: 边界情况, 仅一个元素 function tes01(test) arr = 17; [out_mean, out_std, out_arr, ~, ~] = call_c_demo(arr); test.verifyEqual(out_mean, arr); test.verifyEqual(out_std, 0.0); test.verifyEqual(out_arr, arr); end % 用例2: 一般情况 function tes02(test) arr = [17, 24, 1, 8, 15, 23, 5, 7, 14, 16, 4, 6]; [out_mean, out_std, out_arr, ~, ~] = call_c_demo(arr); test.verifyEqual(out_mean, mean(arr)); test.verifyEqual(out_std, std(arr)); test.verifyEqual(out_arr, arr); end % 用例3: 一般情况 - 存在异常值, 被限幅 function tes03(test) arr = [17, 124, 1, 8, 15, 23, 5, 7, 14, 16, 4, 6]; arr2 = [17, 120.1626, 1, 8, 15, 23, 5, 7, 14, 16, 4, 6]; [out_mean, out_std, out_arr, ~, ~] = call_c_demo(arr); test.verifyEqual(out_mean, mean(arr)); test.verifyEqual(out_std, std(arr)); test.verifyEqual(out_arr, arr2, 'AbsTol', 1.0e-5); end end end 类似的话题
-
在 MATLAB 中执行 C 语言代码，或者将 C 代码转换为 MATLAB 代码，这在实际工作中是很常见的需求。这通常是为了充分发挥 C 语言在性能上的优势，或者将已有的 C 库集成到 MATLAB 的开发流程中，以及利用 MATLAB 强大的数据分析和可视化能力来处理 C 代码生成的数据。下面我............. -
好的，咱们今天就来聊聊如何在 MATLAB 自定义函数（而不是直接写在 m 文件里）里面，把 Simulink 模型跑起来。你有没有遇到过这样的场景：你写了一个 MATLAB 函数，里面有很多参数需要调整，你想用 Simulink 来模拟这个系统的不同工况，然后把 Simulink 的输出结果通过 .............
-
在MATLAB中查找特定的 .mat 文件，通常涉及到在你的工作目录、项目文件夹或者整个文件系统中进行搜索。MATLAB提供了多种方法来实现这一点，从简单的手动查找，到利用MATLAB内置函数进行编程搜索。下面我将尽可能详细地为你讲解几种主要的方法，让你能够高效地找到你需要的 .mat 文件。 方法.............
-
朋友，你这个问题我太能理解了！写 MATLAB 循环的时候，经常需要一步步地看中间结果，用 `disp` 确实方便，但最后想把这些零散的结果整理起来，或者直接存到表格里，就会觉得有点麻烦。别急，这事儿有办法解决，而且不复杂。我这就给你讲讲，保证你一看就懂，以后循环输出想往哪儿放，都能随心所欲。核心思.............
-
.......
-
这问题问得好！很多时候，我们遇到的问题并不是一个简单的静态方程，而是随着时间（或者说是“步数”）不断演进的，这背后往往就隐藏着一个矩阵的递推关系。在 MATLAB 里，解决这类问题，尤其是涉及矩阵的递推，有很多巧妙的方法。我来给你详细说道说道，力求讲得明白透彻，让你感觉就像是老朋友在分享经验一样，而.............
-
你好！很高兴能帮你解答 MATLAB 编程的问题。下面我将为你详细讲解如何将这个公式用 MATLAB 实现，并尽量用更自然、易懂的方式来阐述。首先，请你告诉我你想要编程的具体公式是什么？一旦你提供了公式，我就可以一步步地为你讲解：1. 理解公式的构成： 我们会先拆解公式，看看它包含哪些.............
-
好的，咱们就来聊聊怎么用MATLAB把一张图片玩出“变色龙”的绝技，让红色变成绿色，蓝色变成黄色。别担心，这事儿一点都不玄乎，咱们一步一步来，就像调酒师调制一杯特别的饮品一样，精确又有趣。首先，咱们得明白，图片在电脑里，尤其是在MATLAB里，其实就是一堆数字的集合。 对于一张彩色的图片来说，它通常.............
-
在古代的屠城中想要成功活下来，可以说是九死一生，但并非完全没有可能。这需要极大的运气、智慧、胆识和准备。以下我将详细地讲述一些在古代屠城中可能增加生存几率的策略和因素，但请记住，这并非保证，许多时候个人的努力在绝对的武力面前是渺小的。一、事前准备与认知（如果可能的话）如果你能预知到屠城的可能性，那么.............
-
想在一个月内让英语听力有质的飞跃，这绝对是个挑战，但并非不可能！关键在于科学的方法、持之以恒的执行力，以及一点小小的策略调整。咱们这就来掰扯掰扯，怎么在一个月里把你的耳朵“磨”得贼亮！首先，得明确一点：听力提高不是一蹴而就的，它是一个循序渐进的过程。 但一个月，我们可以通过高强度的、有针对性的训练，.............
-
我理解你想要改变自己，从讨好型人格转变为一个更有策略和主动性的人。这确实是一个重要的个人成长过程，目标不是变成“坏人”，而是学会更好地管理自己的人际关系，保护自己的需求，同时也能实现自己的目标。这之间的界限很微妙，我们探讨的“心机”更偏向于一种“智慧”和“策略”，而不是欺骗和伤害。首先，我们需要认识.............
-
好的，我们来聊聊如何在六个月内发表一篇核心以上的论文。这是一个相当有挑战性的目标，但并非不可能。关键在于周密的计划、高效的执行以及一点点运气。请注意，这是一个高度概括性的指南，实际操作中会遇到无数细节和变数。核心理念：精准定位，全力推进，质量为王。第一阶段：精准定位与选题（大约11.5个月）这是整个.............
-
两个月内将托福成绩从 60 分提升到 100 分，这绝对是一个挑战，但并非不可能。这需要高度的专注、科学的方法和大量的努力。以下我将尽可能详细地分享我的个人经验和一些实操建议，希望能帮助你实现这个目标。首先，我们要清楚一个事实：60分距离100分，这是一个巨大的鸿沟。这意味着你在每个单项上都需要有显.............
-
想要在《我的世界》里打造一个既实用又赏心悦目的内饰，这绝对是一门值得钻研的艺术！别以为随便堆放几个箱子和床就算了事，一个精心设计的内饰，能让你的生存体验瞬间提升好几个档次，甚至成为你在游戏中引以为傲的杰作。我将从几个关键方面入手，一步步带你解锁好看内饰的奥秘，保证你能摆脱“火柴盒”的命运，让你的家真.............
-
想让男票“腿软”，这可不光是身体上的反应，更多的是一种心理上的征服，让他心神荡漾，沉醉在你温柔的攻势里。这其中，不经意三个字是关键，我们要的是自然流露，而非刻意为之的表演，这样才能真正触动他的心弦，让他感到既惊喜又失控。别以为这只是情到浓时水到渠成的事情，其实里面藏着很多小细节，稍加留意和经营，就能.............
-
想要让一个人感到厌烦，关键在于重复、不愉快的互动以及打破对方的舒适区。在一周内达到这个目标，需要有策略地安排一系列行为。以下是一些详细的方法，旨在达到“让他感到厌烦”的效果，并尽量让内容听起来更自然：第一天：黏人与信息轰炸 早晨醒来就问候，并且要连续不断。 一醒来就发“早安！你醒了吗？吃早餐了吗.............
-
在 Windows 7 下用 C++ 编程，遇到不兼容的问题是很常见的情况，尤其是在使用一些较新、依赖于更新操作系统特性的库或技术时。但并非所有 C++ 都“不兼容”，我们主要需要关注的是 如何在这种相对老旧的环境下，尽可能顺畅地进行开发，以及遇到不兼容时如何解决。下面我将详细展开讲讲，力求让内容接.............
-
去KTV“装逼”，说白了就是在有限的空间里，通过一些技巧和表现，让自己显得更有品味、更有气场、更吸引人，从而获得一种心理上的满足感。这可不是让你去炫富或者说大话，而是要玩得高级，玩得有格调。一、 前期准备：知己知彼，百战不殆1. 了解你的“战场”： 场子定位： 你们要去的是那种商务会所.............
-
这烤箱烤鸡的方子，我摸索了挺久，也失败过几次，但现在这一套基本稳了，出来的鸡肉嫩滑多汁，表皮还焦焦脆脆的，比外面买的不知道好吃多少倍！想学的，咱们这就来，保证让你在家也能做出惊艳全场的烤鸡。先说说你需要准备啥，咱们一个一个来：主角：鸡！ 用多大的鸡？ 我个人比较喜欢用三斤左右的嫩母鸡或者童子鸡。.............
-
你这个问题很有意思，问到了统计建模中的一个核心难题：在不牺牲模型解释力的情况下，如何驯服那匹叫做“多重共线性”的烈马？ 毕竟，在很多实际应用中，我们并不想随意丢弃有意义的变量，因为每个变量背后都可能代表着一个重要的现实因素。咱们就来好好聊聊这个话题，力求深入浅出，让你感觉像是在跟一个经验丰富的统计分.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有