C++Builder与Matlab混合编程的实现

　　在C++Builder中调用Matlab工具箱函数，有两种实现方式。一种是基于Matlab环境支持，通过必要的设置实现；笔者在本刊上曾撰文对这种方式进行了专门的阐述。另一种则是完全脱离Matlab环境，通过动态连接库方式实现对Matlab工具箱函数的调用，这可以通过一种开发平台Mediva来实现。相对来说，前者的限制因素较多，而后者则较为方便灵活。

　　一、Mediva软件平台

　　Mediva是Mathtools公司推出的一种Matlab编译开发软件平台，提供对Matlab程序文件（M文件）的解释执行和开发环境支持。该软件有为Borland C++、Visual Basic和Dephi等编程语言开发的不同版本，目前其版本已经到了4.5版。软件大小仅6.5M，可以通过访问其站点免费下载试用一个月。 Mediva软件平台本身的功能相当强大，提供近千个Matlab的基本功能函数，通过必要的设置，就可以直接实现与C++的混合编程，而不必再依赖Matlab；同时，Mediva还提供编译转换功能，能够将Matlab函数或编写的Matlab程序转换为C++形式的DLL，从而实现脱离Matlab环境对Matlab函数和过程的有效调用，这样就有可能实现对Matlab强大的工具箱函数的利用。

　　Mediva的缺点是C++与Matlab混合编写的应用软件必须携带必要的DLL，从而增大了软件的体积（约4M），同时也不能对所有的Matlab函数提供支持，例如采用类库进行设计的部分函数。但尽管如此，对于控制系统计算机设计、分析的工作来说，Mediva仍不失为一个好的工具。

　　由于利用Mediva将Matlab工具箱函数转换成DLL的内容较多，限于篇幅本文在此仅给出对Matlab函数直接调用的实现，而将另撰文阐述DLL的实现。

　　二、C++Builder直接调用Matlab函数

　　本文假设已经安装了Mediva软件或已经得到必要的两个动态连接库mdv4300.dll和ago4300.dll.

　　Mediva提供的近千个Matlab基本功能函数，都可以在C++Builder中直接调用。这些函数包括基本的操作、命令、I/O、线性代数、位图、控制等，基本上可以满足我们的一般需要。当然其最大的优点就是可以直接在C++Buider中直接调用而不必考虑安装庞大的Matlab.

　　其实现方式和步骤如下：

　　1.Lib文件的生成

　　在Dos下用C++Builder中的Implib.exe，通过如下命令生成mdv4300.lib： implib mdv4300.lib mdv4300.dll

　　将上述两个DLL文件和此Lib文件拷贝到当前目录下。

　　2.实现与Matlab的混合编程

　　Matlab.h包含了Mediva中所有类型、常量、函数的说明和定义，必须将此头文件放于程序的第一行。Mediva给出的Matlab函数形式并不特殊，如绘线函数Plot，在Mediva中说明为：Mm DLLI plot（cMm varargin）；varargin与Matlab 中的意义是一样的，与输入变量的个数相对应。所有可以直接使用的函数都在Matlib.h头文件中定义，而在mdv4300.dll中实现。

　　但在C++Builder中使用Mediva提供的Matlab函数的格式，与Matlab编程稍有不同，这主要体现在C++中必须进行必要的说明上。例如我们要用绘线函数Plot来绘制数组x[100]的红色图线。在Matlab中调用为Plot（x，'r'）；在C++中调用则为：Plot（CL（x），TM（"r"）），其中CL是一个关键字，是多变量输入时所必须使用的，用以指明调用的变量；而TM则指明，这是一个字符。

　　下面我们给出一个示例程序，其功能是对一个1024点的输入数组进行FFT 变换，并绘制变换后频谱实部的火柴杆图，最后将原数据和变换后的数据写入数据文件中。 #include "matlib.h"

　　//必须包含的头文件

　　#include < vcl.h >

　　#pragma hdrstop

　　#include "TryMatcomU.h"

　　#pragma package(smart_init)

　　#pragma resource "*.dfm"

　　TForm1 *Form1;

　　__fastcall TForm1::TForm1(Tcomponent* Owner)

　　: Tform(Owner)

　　{

　　}

　　void __fastcall TForm1::Button1Click(Tobject *Sender)

　　{
int k=0;
initM(MATCOM_VERSION); //必须进行的初始化
Mm cur1,cur2; //定义变量
cur1=zeros(128); cur2=zeros(128); //变量初始化
for(k=1;k< =128;k++)
cur1.r(k)=randM(); //生成一个随机数列
figure(1);
plot(cur1);//图形显示该数列
cur2=fft(cur1,128); //做128点fft变换
figure(2); //绘制fft变换后实部的火柴杆图，注意此处多变量输入的格式
stem((CL(cur1),real(cur2),TM("r")));
fid=fopen(filename,mode,format) opens
exitM(); //退出调用
}

　　如果完全使用C++来实现本程序的工作，其代码将超过300行！由此可以看出，C++Builder与Matlab函数的混合编程可以给我们带来多么大的方便！

　　3.变量内部状态/数据的观察方法

　　Mediva使用的所有变量均定义为Mm类型。如果在C++Builder中观察Mm类型变量的内部状态/数据，要稍麻烦一些。但在调试程序时，这又是不可避免的一步，这里举例给出变量观察的方法。

　　例如对上面生成的cur2数列进行观察，

　　*cur2.pr 0.1892 cur2（1）的实部

　　*cur2.pi 0.0013 cur2（1）的虚部

　　三、C++Builder调用Matlab工具箱函数转换后的DLL

　　1.Matlab函数向DLL的转化

　　Mediva软件提供了将Matlab函数转换为DLL的功能，非常方便。但需要注意的是：

　　1.Matlab5.0以上版本，所有带有tf类的函数均无法转换；

　　2.Matlab4.2以下版本，多数函数能够转换，但转换后大多不能直接使用，而必须加以处理。

　　MATCOM V4.3中把含有输入参数的M文件转换成DLL时，生成的DLL无法调用。以。M为例

　　function [x1，x2]=flower（x3）

　　MATCOM生成的FLOWER.CPP和FLOWER.H中声明为： Mm flower(Mm x3, i_o_t, Mm& x1__o, Mm& x2__o)
{
begin_scope
x3.setname("x3");
…
}

　　Mm flower(Mm x3);

　　Mm flower(Mm x3, i_o_t, Mm& x1__o, Mm& x2__o);

　　
而生成的G_FLOWER.CPP声明为：

　　---- void DLLX _stdcall flower_1_1(Mm** in01, Mm **out01)
---- void DLLX _stdcall flower_1_2(Mm** in01, Mm **out01, Mm **out02)
---- 其中对于in01的说明是不正确的.应按如下修改。然后，按如下MAKE文件进行编译 #

　　# MATCOM makefile

　　all: flower.dll

　　g_flower.obj: g_flower.cpp

　　bcc32 -c -Id:\matcom43\ -WD -Id:

　　\matcom43\lib -H=matlib.csm -a4

　　-5 -eg_flower.obj g_flower.cpp

　　flower.dll: flower.obj g_flower.obj

　　bcc32 -Ld:\matcom43\ -WD -Id:

　　\matcom43\lib -H=matlib.csm -a4 -5 -eflower.dll

　　@flower.rsp d:\matcom43\lib\mdv4300b.lib

　　在CPP中调用这个函数之前，一定要先给in01分配空间。
#include "matlib.h"

　　#pragma hdrstop