vc和matlab混合编程画图实践

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1、VC和Matlab混合编程画图实践2013-03-14【摘要】在DSP软件开发中，基于代码的可移植性的需要，首先要基于VC平台开发出纯C定点版本。为了对定点代码的精度和性能进行充分测试，需要对其进行定点仿真并与浮点的性能比较。浮点代码的性能可以很容易的通过Matlab仿真得到，但巾于VC与Matlab对仿真结果的保存形式不同，比对结果的过程需要人为完成。并且VC对定点仿真的结果保存为文本形式，不够直观。当仿真或测试条目较多时，这一过程将变得重复而繁琐，因此为了将这一过程变得更A动化、更直观，本实践介绍了一种利用VC调用Matlab动态链接库的方

2、法，通过VC直接调用Matlab的方法进行画图，能够更直观、更方便的分析定浮点仿真结果的差异。【关键词】MatlabEngine动态链接库VC定点仿真Matlab画图一、问题的提出在VC平台软件开发中，需要对实现的定点代码进行定点仿真，观测最后的BER曲线，并与浮点的结果做对比，观察其性能差异。然而，VC平台的仿真结果只是保存在数组中的结果，不能直观的展示给测试人员，仍需人为的提取分析，这样便造成重复劳动和时间上的浪费，因此需要寻找一种简单易行的方法，实现将VC的仿真结果画图呈现出来。二、解决思路Matlab作为数据仿真分析的工具十分强大，其包

3、含了非常丰富的数学运算库和与外部工具的接口,众所周知，利用Matlab画图是十分方便的，只需将仿真结果，外加画图的参数传递给Matlab的命令函数，就能非常方便的完成画图，简单易行。Matlab与VC的接口方式有很多种，如引擎的形式，COM组件的形式，动态链接库的形式等等，因为动态链接库的形式在之前的实践中已经研究过，并II相对成熟，因此本实践将着重介绍将Matlab的函数编译成动态链接库供VC调用方法，对于引擎的和其他方式略做简羊介绍。三、实践情况3.1工具与环境准备1)Matlab环境准备：本实践巾采用的Matlab版本为R2011b。2)

4、VC环境准备本实践巾VC编译器版本为MicrosoftVisualStudio2010。3)为Matlab关联C编译器当安装好Matlab2011b和VC2010以后，在Matlab中使用mbuild-setup命令设置默认编译器，具体过程如下所示：ouandTindov>>mbuild-setupWelcometombuild-setup.Thisutilitywillhelpyousetupadefaultcompiler.Foralistofsupportedcompilers,seehttp://www.mathworks.com/su

5、pport/compilers/R201lb/win32.htmlPleasechooseyourcompilerforbuildingstandaloneMATLABapplications:fxWouldyoulikembuildtolocateinstalledcompilers[y]./n?Wouldyoulikembuildtolocateinstalledcompilers[y]/n?ySelectacompiler:[1]Lcc-win32C2.4.1inD:PROGRA^BMATLABR201lbsyslcc[2]Mic

6、rosoftVisualC++2010inD:ProgramFilesMicrosoftVisualStudio10.0[0]NonefxCompiler:ICompiler:2Pleaseverifyyourchoices:Compiler:MicrosoftVisualC++2010Location:D:ProgramFilesMicrosoftVisualStudio10.0Arethesecorrect[y]/n?y3.2具体方法与流程木实践屮，为了通过画阁实现结果分析，需要首先利用Matlab编写生成一个实现画阁的动态链接库，

7、然后在C程序中调用该库函数。最后记录定点仿真的结果并进行统计。所以，整个过程需要3个步骤：①利用Matlab编写实现画阉的m文件，使用Matlab编译得到供C代码调用的库。②在C程序环境中调用生成的库函数，完成画图的处理。③统计并汇总定点仿真结果。3.2.1使用Matlab生成库文件首先在Matlab幵发环境屮编写需要的m程序。根裾画图的需要为画图的函数设计必要的入参，如图片的标题，横坐标轴标志，纵轴标志，横轴与纵轴的数椐等等。functionDrawCurve(strCurveName,strXaxis，strYaxis，dfXValue，d

8、fYValue，udPiontNum)figure;semilogy(dfXValue(1:udPiontNum)，dfYValue(1:udPion