基于MATLAB編譯器的VC與MATLAB混合編程

摘要:該文介紹了如何利用Matlab7.0的編譯器實現VC與Matlab聯合編程。并給出具體實例，利用Matlab編譯器在VC中實現層次聚類分析。

關鍵詞:VC;Matlab;Matlab編譯器;層次聚類分析

中圖分類號:TP311文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2009)33-9599-02

Based on MATLAB and the MATLAB Compiler VC Hybrid Programming

JIANG Yao， LIU Zi-wei， LIU Chun-ju

(School of Computer Science and Technology， Southwest China University of Technology， Mianyang 621000， China)

Abstract: How to use Matlab Compiler for VC and Matlab joint programming is described in this article. Using Matlab compiler to implement hierarchical clustering analysis in VC as a detailed example is introducted.

Key words:VC; Matlab; Matlab compiler; hierarchical cluster analysis

Matlab是一種應用領域廣泛的工具軟件。但是，它強大的功能只能在其提供的平臺下使用，很難直接應用于軟件開發，這大大限制了Matlab的應用。而VC++由于其豐富得人機界面，高效的執行效率已經成為基于Windows平臺下開發商業軟件的必備工具。Matlab編譯器的出現可以使VC++與Matlab 完美的結合，發揮各自的優勢。

1 Matlab編譯器的使用

1.1 Matlab Compiler(Matlab編譯器)

Matlab Compiler是Matlab自帶的一個編譯器，它能將M文件轉化成C、C++或p等各種類型的源代碼，并根據需要生成可執行文件、lib文件(庫文件)、dll文件或S函數文件等。由于M文件可以用編譯器轉化成為C 或C++源代碼， 所以該種方式的調用能脫離Matlab平臺，甚至可以在沒有安裝Matlab 的機器上運行。但是Matlab 編譯器只能編譯函數M文件，不能編譯腳本M文件。但是我們通過簡單的修改，就可以把腳本M文件轉變成為函數M文件。這種方法簡單又可靠。

1.2 在VC中使用Matlab Compiler

安裝matlab的同時也安裝了Matlab Compiler，但要實現其功能，還要進行Matlab 編譯器和VC++6.0 集成開發環境的設置。啟動matalb7.0，在命令窗口中輸入mex-setup回車按照提示，根據實際情況進行設置，該文選擇的是VC++6.0。然后就可以用Matlab 編譯器來處理需要調用的函數M文件，在你要處理的M文件所在目錄輸入:

mcc-W cpplib: dllname-T link:lib filename.m

其中dllname 為生成的dll文件的名稱，自己可以按照習慣定義，filename.m為要編譯的M文件名回車，那么會在當前目錄下生成一系列的文件，其中 dllname.dll(動態鏈接庫文件)，dllname.ctf(CTF文件)，dllname.h(C++頭文件)，dllname.lib(引入庫文件)是我們必須的。其余文件是、dllname.cpp(C++源文件)和mccExcludedFiles.log(日志文件)等。

同時，在VC++6.0中也要進行相應的設置，添加include 與Library目錄。新建一個工程，VC菜單Tools—>Options—>Directories—>Show directories for: Include files 添加:

\\Extern\\Include

Tools—>Options—>Directories—>Show directories for: Library 添加:

\\Extern\\Lib\\Win32\\Microsoft\\msvc60.

2 基于Matlab編譯器的VC與Matlab混合編程實現層次聚類分析

2.1 創造M源文件

新建M文件，文件名為cluster，在文件中輸入如下:

function m=cluster(x)%函數名

m=pdist(x);%默認使用最小距離作為對象間距離

squareform(m);%將各對象間的距離組成距離矩陣

n=linkage(m);%對象距離排列

dendrogram(n);%可視化聚類結果

2.2 使用Matlab編譯器生成動態鏈接庫

在Matlab Command Window 輸入如下命令:

mcc-W cpplib:libcluster-T link:lib cluster.m

在當前文件夾中會出現以下文件:libcluster.dll，libcluster.lib，libcluster.ctf，libcluster.h，libcluster.cpp，mccExcludedFiles.log以及其他自動生成的文件。

2.3 在VC中調用動態鏈接庫

在VC中創建一個對話框工程，名稱為Test。設計一個簡單的對話框如圖1。

將Matlab編譯器生成的libcluster.dll，libcluster.lib，libcluster.ctf，libcluster.h復制到工程目錄中。將頭文件加入到工程中，并在對話框主cpp文件中寫入#include \"libcluster.h\"。

在構造函數中調用初始化函數mclInitializeApplication(NULL，0)(該函數的作用是設置了一個全局的MCR 狀態， 并且構建MCR 實例)，libclusterInitialize()(初始化動態鏈接庫)。代碼如下:

if(!mclInitializeApplication(NULL，0))//初始化應用

{MessageBox(\"Could not initialize the application.\\");

exit(1);}

if (!libclusterInitialize())//初始化庫

{MessageBox(\"Could not initialize the library.\\");

exit(1);}

在按鈕“聚類測試”的響應函數中添加如下代碼:

void CTestDlg::OnTEST()

{mwArray X(5，2，mxDOUBLE_CLASS);//創建5行2列的Matlab矩陣對象

mwArray Y(5，5，mxDOUBLE_CLASS);

double x[] = {1，2，3，4，5，6，7，8，8，0};//創建測試數組

double m[25] = {0};

X.SetData(x，10);// 給輸入 mwArray 對象賦值

cluster(1，Y，X);//執行聚類函數，第一個參數是輸出參數的個數

Y.GetData(m，25);//取出結果

libclusterTerminate();//釋放鏈接庫

mclTerminateApplication();//釋放應用資源}

程序運行結果如下。

由于GetData()函數是以列為單位對矩陣進行賦值，所以上述結果為(1，6)，(2，7)，(3，8)，(4，8)，(5，0)5個對象進行的層次聚類的結果。

3 總結

通過以上方式，很好的實現了VC與Matlab的聯合編程，避免了使用大量復雜代碼才能在VC中實現層次聚類，使得兩個軟件可以同時發揮各自優點，更大地方便了我們的軟件開發。

參考文獻:

[1] Han Jiawei，Kamber M.Data Mining Concepts and Techniques[M].Beijing:China Machine Press，2007:30-65.

[2] 陳永超，李漢強.MATLAB7.0與VC6.0的接口技術[J].電腦知識與技術，2006(2):66-67.

[3] 飛思科技產品研發中心.Matlab7基礎與提高[M].北京:電子工業出版社，2005.