Advertisement

MATLAB底层代码-MEX:利用Fortran和C++编写MEX文件的实例指导

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本教程详细介绍如何使用Fortran和C++为MATLAB编写MEX文件,包含实用示例与步骤说明,帮助用户掌握MATLAB底层编程技巧。 这个存储库包含在Linux和MacOSX上用于Matlab的示例程序,并使用Fortran和C++的mex文件来计算斐波那契数。这些代码都是为英特尔编译器设计的。 要开始,首先需要安装并配置好复式编辑环境,确保MDIR指向您的Matlab安装目录。默认情况下,使用的编译器是g++(也可以使用gcc或clang)。如果您想要使用Intel的icpc,请取消注释make-fcpp.makefile中的相应行来更改编译器设置。 对于Fortran部分,默认情况下的编译器为GNU Fortran (gfortran),若要改用Intel的ifort,需要在make-ffortran.makefile中进行相应的修改并重新编译mex文件。 下面是在Matlab环境中运行示例代码的方式: ```matlab % 使用Matlab计算斐波那契数(正确答案应为75025) tic; fibonacci(25); toc % 使用Fortran接口计算相同数值的斐波那契数 tic; gateway_Fortran(25); toc ``` 这些步骤展示了如何在不同语言和编译器之间切换,以便于优化Matlab中的性能或利用特定语言的优势。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB-MEXFortranC++MEX
    优质
    本教程详细介绍如何使用Fortran和C++为MATLAB编写MEX文件,包含实用示例与步骤说明,帮助用户掌握MATLAB底层编程技巧。 这个存储库包含在Linux和MacOSX上用于Matlab的示例程序,并使用Fortran和C++的mex文件来计算斐波那契数。这些代码都是为英特尔编译器设计的。 要开始,首先需要安装并配置好复式编辑环境,确保MDIR指向您的Matlab安装目录。默认情况下,使用的编译器是g++(也可以使用gcc或clang)。如果您想要使用Intel的icpc,请取消注释make-fcpp.makefile中的相应行来更改编译器设置。 对于Fortran部分,默认情况下的编译器为GNU Fortran (gfortran),若要改用Intel的ifort,需要在make-ffortran.makefile中进行相应的修改并重新编译mex文件。 下面是在Matlab环境中运行示例代码的方式: ```matlab % 使用Matlab计算斐波那契数(正确答案应为75025) tic; fibonacci(25); toc % 使用Fortran接口计算相同数值的斐波那契数 tic; gateway_Fortran(25); toc ``` 这些步骤展示了如何在不同语言和编译器之间切换,以便于优化Matlab中的性能或利用特定语言的优势。
  • 使Matlab调试C/C++MEX
    优质
    本简介介绍如何利用MATLAB环境下的工具和函数来调试用C或C++语言编写的MEX文件,提升程序开发效率。 在Matlab中调试用C/C++编写的MEX文件(32位机,VS2005和matlabR2010b)的过程非常详细。这包括设置开发环境、编写代码、编译以及使用各种工具进行调试等步骤。整个过程需要对Matlab的接口规范有深入理解,并且熟练掌握C/C++编程技巧及Visual Studio 2005的相关功能,以便能够有效地处理可能出现的各种问题和错误。
  • Mex-YOLOv3: 快速Mex-Yolov3-MATLAB现 - MATLAB开发
    优质
    Mex-YOLOv3是一款基于MATLAB环境快速实现的目标检测工具箱。它将YOLOv3算法与MATLAB高效结合,提供了一种灵活且高效的深度学习解决方案,适用于多种图像识别场景。 这个版本是yolov3的mex版本,速度非常快!在matlab中使用请参考“main_yolov3_demo.m”文件。
  • JPEG_Toolboxmex
    优质
    JPEG_Toolbox的预编译mex文件提供了预先构建的MATLAB可执行文件(.mex),用于加速图像处理任务中的JPEG编码和解码过程,无需用户自行编译。 编译好的JPEG_Toolbox的mex文件应放置在包含m文件的根目录下,并在m文件中添加一行代码:addpath(fullfile(..., JPEG_Toolbox));
  • MATLABC-MEX混合程.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了如何结合使用MATLAB和C-MEX进行高效编程的方法和技术,适合需要优化计算性能的技术开发人员阅读。 MATLAB C-MEX混合编程是一种让MATLAB用户能够调用C语言代码的技术,利用了C语言在执行效率上的优势。这种方法使得将复杂的算法或已有的CFortran程序快速集成到MATLAB环境中成为可能,并且不需要完全重写为MATLAB的M文件格式。 在此技术中,关键组成部分是MEX文件,“MATLAB Executable”的缩写,是一种可以被MATLAB调用的动态链接库(DLL)文件。通过这种方式,用户可以在MATLAB命令窗口执行C语言函数,就像使用内置函数一样便捷。 编写MEX文件需要包含一个特定入口函数mexFunction,它是MATLAB与C程序交互的核心桥梁。该函数必须有指定的输入输出参数:nlhs、plhs表示输出参数的数量和指针数组;nrhs、prhs则用于指示输入参数数量及对应的指针数组。 在编写MEX文件时,需使用到mex.h头文件。此文件包含了MATLAB与MEX文件交互所需的所有定义和宏。例如,在mexFunction函数中,可以利用mxGetPr()和mxCreateDoubleMatrix()等函数来获取并创建MATLAB中的矩阵数据。 为了生成一个MEX文件,首先在MATLAB命令窗口输入mex命令加上源代码的名称(如mextimestwo.c)。之后系统会提示选择编译器,例如VC++或其它已安装的选项。一旦成功完成编译步骤后,将得到一个动态链接库文件(如timestwo.mexw32),这就是MEX文件。接下来,在MATLAB命令窗口中可以直接调用该MEX文件。 MEX文件在MATLAB中的主要应用包括:1. 利用现有的C或Fortran程序,只需要编写简单的接口函数就可以直接在MATLAB环境中使用这些程序;2. 提升算法的执行速度,对于效率较低的算法可以采用C语言重写并在MATLAB中通过MEX文件调用。 一个典型的MEX文件由两部分构成:计算子程序和入口子程序。前者负责实际的数据处理逻辑(如timestwo函数),后者则负责数据交换及接口管理任务(如mexFunction)。编写时,需要注意参数类型与维度的匹配,并且要对潜在错误进行适当的检查以提供有用的反馈。 MATLAB C-MEX混合编程为用户提供了高效整合现有资源和优化算法执行速度的方法,同时也要求熟悉C语言以及MATLAB API。
  • MEX_CMake:CMake进行MATLAB MEX译开发
    优质
    MEX_CMake项目致力于简化在MATLAB环境中使用C++进行MEX文件开发的过程,通过集成CMake工具链来优化编译配置和构建流程。 除了在 MATLAB 的命令行中编译 MEX 文件之外,还可以使用 CMake 工具进行编译。这种方法对于构建大型 MEX 项目或处理具有大量外部依赖项的场景更为有利。以下是如何利用 CMake 来轻松编译 MATLAB MEX 文件的一个简明示例。 要在 Linux 系统上编译测试用的 MEX 文件,首先需要设置 MATLAB 的环境变量 `MATLAB_ROOT` 到您的安装路径中,例如导出命令如下:`export MATLAB_ROOT=/usr/local/MATLAB/R2012b`。接下来,在项目目录下执行以下步骤: - 创建构建目录(如 mkdir build) - 进入构建目录 - 使用 cmake 命令配置源代码 (`cmake ../src`) - 调用 make 安装 在 Windows 系统上编译测试 MEX 文件时,同样需要设置 MATLAB 的环境变量 `MATLAB_ROOT`。之后根据所安装的编译器(例如 MSVC)使用 cmake 或者 cmake-gui 生成构建项目,并利用相应的编译工具进行构建。 以上就是如何通过 CMake 工具来简化和优化 MATLAB MEX 文件的开发流程,特别适用于复杂的工程项目环境。
  • FasterRCNN与mex
    优质
    本项目探讨了Faster R-CNN目标检测算法,并通过MATLAB mex文件实现加速优化,旨在提升模型在实际应用中的运行效率。 Faster RCNN(matlab)在Windows下运行所需的文件包括cuda7.5版本的相关组件。
  • MATLAB中调试Mex
    优质
    本文介绍了如何在MATLAB环境中有效地调试Mex文件的方法和技巧,帮助用户解决编程过程中遇到的问题。 关于MATLAB中mex文件调试的方法总结了一份非常实用的文档。这份文档是自己编写而成,绝无虚假内容。
  • 基于MATLABMexAMR 12.2k语音程序
    优质
    本项目利用MATLAB开发并调用了Mex文件实现AMR 12.2k音频编码器。此编码程序能够高效处理和压缩语音数据,适用于移动通信等领域。 AMR 12.2k的语音编码程序使用MATLAB调用mex文件实现。其中speechencode函数负责完成语音编码部分,而speechdecode函数则用于解码操作。测试使用的音频文件testAMR.pcm是一个标准PCM格式的音频文件,采样率为8000赫兹、单声道,并采用16位PCM编码,时长为30秒。通过调用speechencode函数可以将该音频转换成12.2k比特率的二进制码流(即由“0”和“1”组成的序列),并将其保存到名为bit.txt的文件中。接着使用speechdecode函数可从这个比特流还原出PCM格式的声音文件,最后生成的PCM文件可以通过CoolEdit软件播放,并且音质良好,几乎没有任何损失。
  • MATLAB MBD C-MEX S-Function Simulink
    优质
    本项目聚焦于利用MATLAB和Simulink进行模型基于设计(MBD)开发,特别关注C-MEX S-Function的应用,旨在优化复杂系统的仿真与实现。 《MATLAB MBD C-MEX S-Function在Simulink中的应用详解》 在MATLAB的Model-Based Design(MBD)环境中,S-Function是一种强大的工具,它允许用户基于现有的C/C++代码或自定义算法扩展Simulink的功能。本段落档主要针对使用C或C++编写的C-MEX S-Function,详细阐述其原理和使用方法,旨在帮助读者深入理解和实践这一技术。 **S-Function简介** S-Function(System Function)是Simulink模型中的核心组件,用于实现特定的系统行为。它可以: 1. **添加定制模块**:创建无法直接用Simulink标准库实现的专用模块,如自定义锁相环(PLL)、空间矢量脉宽调制(SVPWM)发生器、坐标变换等。 2. **硬件驱动**:作为硬件设备的驱动程序,用于半实物仿真,将模型与实际硬件连接。 3. **集成C代码**:将已有的C代码嵌入到Simulink模型中,使得复杂算法能够直接在仿真环境中运行。 4. **数学方程建模**:用一组数学方程式精确描述系统行为,例如自定义电机模型。 5. **可视化效果**:通过S-Function实现交互式动态显示。 **S-Function工作原理** 理解S-Function的工作原理需要掌握Simulink模块的数学模型和仿真执行过程。 **Simulink模块的数学模型** 每个Simulink模块都有输入、状态和输出,它们之间的关系由数学方程描述。模块的输出是根据采样时间、当前状态和输入计算得出的。 **Simulink仿真执行步骤** 1. **初始化阶段**:Simulink合并库模块,确定信号属性,计算参数,安排模块执行顺序,并分配内存。 2. **仿真循环**:进入仿真循环后,按照确定的顺序逐个执行模块。在每个仿真步中,Simulink调用模块的计算函数,更新状态、导数和输出。 **S-Function的回调程序** S-Function通过一系列回调函数响应Simulink在不同阶段的需求,如初始化、计算输出、更新状态等。关键的回调函数包括: 1. **初始化**:设置S-function的基本信息(端口数量、采样时间),分配内存,并确定下一步采样点。 2. **主步长输出计算**:根据当前输入和状态计算模块在当前仿真步中的输出。 3. **状态更新**:更新离散状态,为下一个仿真循环做准备。 4. **积分计算**:处理连续状态和非采样过零事件。 **Simulink与S-Function的交互** Simulink通过特定进程阶段调用S-Function,并通过数据交换进行通信。这包括在仿真过程中传递输入、接收输出及更新状态信息,这对于优化S-Function性能至关重要。 **C-MEX S-Function示例** C-MEX S-Function是编译后的C或C++代码与MATLAB环境交互的产物。用户可以通过编写相应的CC++代码,在MATLAB中直接调用已有C代码,实现高效且灵活的仿真功能。 总结来说,MATLAB MBD中的C-MEX S-Function提供了高度定制化的能力,使得Simulink模型能够适应更广泛的工程需求。通过深入学习和实践,开发者可以充分利用S-Function构建符合实际需要的仿真模型。同时建议在开发过程中参考MATLAB的帮助文档以获取更多资源和支持。