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| Vc++下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理 | |||||
| 更新时间:2007-4-7 | |||||
摘要: 本文详述了在Vc环境下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理,全文以Matlab工具箱中功率谱密度分析函数为例,介绍了通过Matlab自带的引擎、Matlab自身的编译器以及利用MathTools公司的Matcom进行对工具箱函数的调用。 关键词:Matlab M-文件 引擎 编译器 Matcom Vc++ Matlab的信号处理工具箱是信号算法文件的集合,它处理的基本对象是信号与系统,信号处理工具箱位于目录、Toolbox\Signal下,利用工具箱中的文件可以实现信号的变换、滤波、谱估计、滤波器设计等。在其它的环境如Vc下如果能调用Matlab工具箱中的文件,会大大地加快一些算法的实现,同时其可靠性也很高。 利用Matlab引擎 engOutputBuffer ,engClose与客户机进行交互。 下面例程是在Vc下建一个基于对话框的应用程序,在对话框中设置一个Button控件OnMatlabEngine.,在对话框 .cpp文件中加入”engine.h” 和“math.h” 头文件,下面给出部分程序清单。 Void CtestmatlabDlg::OnMatlabEngine(){ Engine *ep; mxArray* T=NULL,*result=NULL,*mFs=NULL,*mnfft= NULL; double datax[1024]; char buffer[1024]; for(int j=0;j<1024;j++)//注:如通过采集卡采集数据可将采集的数据放在datax[]数组中,此循环就不需要 { double samt=(double)(1.0/1024); datax[j]=sin(2.0*63.0*samt*3.1415926+1.15*3.1415926); } double *pPxx,*pFxx; if(!(ep=engOpen(" \0"))){//打开Matlab引擎,建立与本地Matlab的连接 fprintf(stderr,"\n Can't start MATLAB engine\n"); exit(-1); } double Fs[1]={1024};//因为Matlab所有参与运算的参数都是矩阵的形式,因而下列几行将参数转变 double nfft[1]={1024};//成Matlab可接受的矩阵形式。 T=mxCreateDoubleMatrix(1,1024,mxREAL); mnfft=mxCreateDoubleMatrix(1,1,mxREAL); mFs=mxCreateDoubleMatrix(1,1,mxREAL); mxSetName(T,"T"); mxSetName(mnfft,"mnfft"); mxSetName(mFs,"mFs"); memcpy((char*)mxGetPr(T),(char*)datax, 1024*sizeof(double)); memcpy((char*)mxGetPr(mnfft),(char*)nfft, sizeof(double)); memcpy((char*)mxGetPr(mFs),(char*)Fs,1*sizeof(double)); engPutArray(ep,T); //将转化的参数放入引擎中,此时可在Matlab command窗口下查看此参数 engPutArray(ep,mnfft); engPutArray(ep,mFs); engEvalString(ep,"[pxx,fo]=psd(T,mnfft,mFs);"); //利用引擎执行工具箱中文件 engOutputBuffer(ep,buffer,512); //如只想看显示图形,可将返回参数去掉,psd无返回参数缺省情况下会自动画图形 result=engGetArray(ep,"pxx");//取出引擎中的数据放在所指的区域中供后续处理 pPxx=mxGetPr(result); result=engGetArray(ep,"fo"); pFxx=mxGetPr(result); engEvalString(ep,"plot(fo,10*log10(pxx));");//利用引擎画图 engEvalString(ep,"title('功率谱分析');"); engEvalString(ep,"xlabel('Hz');"); engEvalString(ep,"ylable('db');"); mxDestroyArray(T); //释放内存 mxDestroyArray(mFs); mxDestroyArray(mnfft); mxDestroyArray(result); engEvalString(ep,"close;"); engClose(ep); } 上述程序在Vc下编译需要将 libeng.dll和libmx.dll两个动态库利用以下的命令: lib/def:<自己的Matlab的安装路径,下同>e:\ Matlab\extern\include\*.def /machine:ix86 /out:*.lib来生成程序所需的静态连接库libeng.lib和libmx.lib,将libeng.lib和libmx.lib所在的目录加入Vc++ project/link/object/library modules下即可。 利用Matlab自身的编译器调用工具箱中的函数 Matlab的编译器可将Matlab的M文件转换为为C或C++的源代码以产生完全脱离Matlab运行环境的独立的运用程序,但Matlab本身的资料说明编译器如用来建立独立的运用程序,不能调用Matlab工具箱中的函数,这非常不利于搞一些特殊的算法。本人研究了一段时间发现,工具箱中的函数既然是M文件就一定可以用编译器来编译,以提供如Vc的调用函数,但是编译器只能编译一个独立的M文件,即这个 M文件不依赖于其他的M文件。如果M文件中又调用了其他的M文件,可将被调用的M文件拷贝到调用M文件的相应位置,作适当的改动就可以用于编译器编译。编译器不支持图形函数,所以M文件中如有图形函数需注释掉。 当Matlab的编译器mcc加入适当的参数-e(mcc –e *.*)或-p(mcc –p *.*)就可生成将输入的M文件转换为适用于特定运用的C或C++源代码。这样如果要在Vc下编译通过,还需连入以下几个库libmmfile.dll, libmatlb.dll, libmcc.dll, libmat.dll. libmx.dll. mibut.dll 以及Matlab C MATH库,建议采用前述的方法将动态连接改为静态连接。对于C/C++编译环境的设置,在Matlab command窗口下运行mex –setup 然后依提示操作,而对于C/C++连接环境的设置,运行mbuild –setup依提示操作即可。 下面给出利用编译器将Matlab工具箱中psd.m文件生成可供Vc调用的函数。 将psd.m文件拷贝一份至Matlab\bin目录下,改写相应调用的M文件如nargchk.m, hanning.m等。为生成的代码简洁,对于采集数据处理输入参数很明了的情况下可作大量的删减,最终使psd.m成为一个不依赖于其他M文件的独立的M文件,注意千万注释掉作图代码,最终改成如下形式,限于篇幅给出关键的几步: window=o,5*(1-cos(2*pi*(1:nfft)’/(nffft+1)));//hanning 窗 dflag=’none’; window=window(;) …………………………………. 以上只要稍懂Matlab语言和信号处理知识就可完成这项工作。 假设上述代码重新存为testwin.m,在Matlab command 窗口下设置好环境参数运行mcc –e testwin,则可在Matlab\bin下生成testwin.c ,如运行mcc –p testwin 则生成testwin.cpp. extern “c”{ #end if c代码声明加入Vc的包含文件和生成的.C的包含文件之间 将#ifdef_cplusplus } #end if加入.cpp文件未尾 为了简洁且便于处理将生成的c函数稍改动,给出部分代码如下: mxArray* x_rhs_;//指向采集数据存放区 Fs=23510;//数据采集的频率 nfft=1024;//1024点的fft double datax[1024]//采集的数据 x_rhs_mxCreateDoubleMatrix(1,1024,mxReal); memcpy(mxGetPr(x_rhs_),datax,1024*sizeof(double)); noverlap=512; ………………. ………………. mccCopy(&Pxx,&Spec); mccCopy(&f,&frevgg_vector); for(int j=0;j<(int)(nfft/2+1);j++) { datap[j]=mccGetRealVectorElement(&Pxx, (j+1));//功率谱密度存于datap[]数组 dataf[j]=mccGetRealVectorElement(&f, (j+1));//相应频率存于数组dataf[]中 } mccFreeMatrix(&Pxx); ………………. SendMessageBox(WM_PAINT,0,0);//利用Vc下的图形函数画图 Return; }
如上生成的程序可读性不太好,而生成的c++代码则可读性较好,但千万注意只能用 Matlab的MATH库,不可用c++的MATH库,否则编译会出错,限于篇幅在此不述。 3)利用Matcom调用工具箱中的函数 Matcom编译M文件,先将M文件按照与Matcom的cpp库的对应关系翻译为cpp源代码,然后用对应版本的c编译器将cpp文件编译成相应的exe或dll文件,所以第一次运行要指定c编译器的路径,否则无法编译,指定好的编译信息就写在Matcom\bin\matcom.ini文件中,不过这一步按装matcom时,它自动寻找编译器并将其写入matcom.ini文件中,matcom4.5版中使用TeeChart3.0 OCX控件,因而它支持图形操作。 我们依然用上述的testwin.m文件,不要将图形函数注释掉,利用Mideva来生成可被Vc调用的信号处理程序。 运行Mideva在主界面上直打开M文件,在菜单中选择compile to dll,输入testwin..在Matcom debug目录下可以找到这样的几个文件,testwin.c ,testwin.h,testwin.cpp,testwin.lib,testwin.dll,testwin.exp等。 4) project\add to project\files 文件类型选项选(.lib)将e:\matcom45\lib\v4501.lib加入工程中编译运行。相应代码如下: void CtestmatcomDlg::OnpsdButton(){ double datap[512],dataf[512]; initM(MATCOM_VERSION);//初始化matcom库 Mm Fs,nfft,noverlap;//创建矩阵 Mm x=zeros(1,1024); Fs=1024;nfft=1024;noverlap=128; dMm(Pxx_o);dMm(f_o);//创建并命名矩阵 datax[];//数据采集的数据存于此数组中 for(int i=1;i<=1024;i++) { x.r(1,i)=datax[i+1];//给x阵赋值 } testwin(Fs,nfft,noverlap,x,i_o,Pxx,f_o);//matcom生成的函数 for(i=0;i<513;i++){//取出功率谱密度分析结果 dataf[i]=f_o.r(i+1,1); datap[i]=Pxx_o.r(i+1,1);} exitM(); return; } 可见利用Matcom进行M文件转换非常的容易,生成的代码可读性很好,以上的转换同时生成了可供Vc调用的动态连接库,其使用和一般的动态库一样使用。同时需指明Matcom不仅可转换独立的不依赖于其它M文件的M文件,同时可转换调用其它M文件的M文件嵌套。条件是这此M文件在同一个目录下面,如前所述的psd.m可直接用上述方法转换,生成了多个重载形式的psd函数 结论: 利用Mtlab引擎调用工具箱中的函数可节省大量的系统资源,应用程序整体性能较好,但不可脱离Matlab 的环境运行。用Matlab编译器进行工具箱函数的调用,须转换相应的M文件使其成为独立的M文件,且不支持图形函数,转换的代码可读性不太好。用Matcom 进行转换非常方便,生成的代码可读性很好,支持图形函数,且代码执行的速度比不转换平均要快1.5倍以上。以上程序在Vc++ 6.0,Matlab5.2,Matcom4.5中调试通过,以上方法在工程实践中已得到很好的运用。
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