关于MATLAB在信号与系统分析中的应用，本文的写作方法对我来说是新的。
Vc++下如何使用Matlab工具箱进行数字信号处理
本文介绍了如何在Vc环境下使用Matlab工具箱处理数字信号。以Matlab工具箱中的功率谱密度分析函数为例，介绍了如何通过Matlab的引擎、Matlab的编译器和MathTools公司的Matcom调用工具箱函数。
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，它的基本对象是信号和系统。信号处理工具箱位于目录Toolbox\Signal中，工具箱中的文件可以用来实现信号变换、滤波、频谱估计、滤波器设计等。在其他环境下，比如Vc，如果能调用Matlab工具箱中的文件，会大大加快一些算法的实现速度，可靠性也很高。
使用Matlab引擎
Matlab引擎采用客户端和服务器计算方式。在应用中，使用Vc的C语言或C++语言的程序作为前端客户端，向Matlab引擎发送命令和数据信息，并从Matlab引擎接收数据信息。它提供了以下功能:Engopen，Enggetarray，Engputarray，Engevasting，
EngOutputBuffer，engClose与客户端交互。
下面的例程是在Vc下构建一个基于对话框的应用程序，在对话框上设置一个按钮控件，在对话框中添加“engine.h”和“math.h”头文件。cpp文件。以下是部分节目单。
void CtestmatlabDlg::OnMatlabEngine(){
发动机* ep
mxArray* T=NULL，*result=NULL，*mFs=NULL，* mnfft = NULL
double datax[1024]；
char缓冲区[1024]；
for(int j = 0；j & lt1024;J++)//注意:如果采集卡采集的数据可以放到datax[]数组中，就不需要这个循环了。
{
double samt =(double)(1.0/1024)；
datax[j]= sin(2.0 * 63.0 * samt * 3.1415926+1.15 * 3.1415926)；
}
双*pPxx，* pFxx
如果(！(EP = eng Open(" \ 0 "){//打开Matlab引擎，与本地Matlab建立连接。
fprintf(stderr，" \n无法启动MATLAB引擎\ n ")；
退出(-1)；
}
双Fs[1]= { 1024 }；//因为Matlab运算中涉及到的参数都是矩阵的形式，下面几行会改变参数。
double nfft[1]= { 1024 }；//成Matlab可接受的矩阵形式。
T=mxCreateDoubleMatrix(1，1024，MX real)；
Mn FFT = mxCreateDoubleMatrix(1，1，MX real)；
mFs = mxCreateDoubleMatrix(1，1，MX real)；
mxSetName(T，" T ")；
mxSetName(mnfft，“Mn FFT”)；
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)；//将转换后的参数放入引擎中，此时可以在Matlab命令窗口中查看这个参数。
engPutArray(ep，Mn FFT)；
engPutArray(ep，mFs)；
engEvalString(ep，"[pxx，fo]=psd(T，mnfft，mFs)；");//使用引擎执行工具箱中的文件。
engOutputBuffer(ep，Buffer，512)；//如果只想看显示的图形，可以去掉返回参数。psd会自动绘制图形，默认不返回参数。
result=engGetArray(ep，" pxx ")；//从引擎中取出数据，放入指示区域进行后续处理。
pPxx=mxGetPr(结果)；
result=engGetArray(ep，" fo ")；
pFxx=mxGetPr(结果)；
engEvalString(ep，" plot(fo，10 * log 10(pxx))；");//用引擎绘图
EngEvalString(ep，“标题(‘功率谱分析’)；”);
engEvalString(ep，" xlabel(' Hz ')；");
engEvalString(ep，" ylable(' db ')；");
mxDestroyArray(T)；//释放内存
mxDestroyArray(mFs)；
mxDestroyArray(Mn FFT)；
mxDestroyArray(结果)；
engEvalString(ep，“close”);
eng close(EP)；
}
在Vc下编译上述程序，需要对libmx.dll和libmx.dll两个动态库使用以下命令:
lib/def:& lt；自带Matlab的安装路径，下同> E: \ MATLAB \ extern \ include \ *。def/machine: ix86/out: *。lib来生成程序需要的静态连接库libeng.lib和libmx.lib。只需将libeng.lib和libmx.lib所在的目录添加到v c++ project/link/object/library modules中即可。
使用Matlab自带的编译器调用工具箱中的函数
Matlab的编译器可以将Matlab的M文件转换成C或C++的源代码，生成完全脱离Matlab运行环境的独立应用程序。但是Matlab本身的数据表明，如果用来建立独立的应用程序，编译器是无法调用Matlab工具箱中的函数的，这对于一些特殊的算法是非常不利的。我研究了一段时间发现，由于工具箱中的函数都是M文件，所以可以用一个编译器编译出来提供调用函数比如Vc，但是编译器只能编译一个独立的M文件，也就是这个M文件不依赖于其他M文件。如果在M文件中调用了其他M文件，被调用的M文件可以复制到调用M文件的相应位置，经过适当的修改就可以用于编译器编译。编译器不支持图形函数，所以如果M文件中有图形函数，就需要把它们注释掉。
当Matlab的编译器mcc添加适当的参数-E(MCC–E *)时。*)或-P(MCC–P *)。*)，它可以生成输入的M文件，并将其转换为适合特定应用的C或C++源代码。这样，如果想在Vc下编译，需要连接以下库:libmmfile.dll、libmatlb.dll、libmcc.dll、libmat.dll、libmx.dll、mibut.dll和Matlab C MATH。建议通过上述方法将动态连接改为静态连接。对于C/C++编译环境的设置，运行Matlab命令窗口下的mex -setup并按照提示操作，而对于C/C++连接环境的设置，运行mbuild -setup并按照提示操作。
下面给出一个在Matlab工具箱中使用编译器生成psd.m文件，可以被Vc调用的函数。
将psd.m文件复制到Matlab\bin目录下，重写相应的调用m文件如nargchk.m、hanning.m等。为了生成简洁的代码，在数据采集和处理的输入参数明确的情况下可以进行大量的删除，psd.m最终会成为一个独立的不依赖于其他M文件的M文件。注意不要注释掉画图代码，最后改成下面的形式，由于篇幅有限给出了关键步骤:
函数[Pxx，f]=psd(Fs，nfft，noverlap，x)
window=o，5 *(1-cos(2 * pi *(1:nfft)'/(nffft+1)))；//汉宁窗口
dflag =“none”；
window = window(；)
………………………………….
只要你懂Matlab语言，懂信号处理知识，就可以完成这项工作。
假设上面的代码再次保存为testwin.m，设置环境参数，在Matlab命令窗口运行mcc -e testwin，那么Matlab\bin中就可以生成testwin.c，如果运行mcc -p testwin就可以生成testwin.cpp。
在Vc下建立一个基于对话框的文件，然后在ButtonPsd上添加一个按钮控件到对话框中。
添加生成的头文件。c文件添加到。项目的cpp，并添加#ifdef_cplusplus
外部" c"{
#结束if
在Vc的包含文件和生成的包含文件之间添加c代码声明。c.
Will #ifdef_cplusplus
}
#end if添加。cpp文件。
为了简洁和便于处理，对生成的C函数稍作改动，给出部分代码如下:
void ctestpsddwindlg::OnButtonPsd(){
mxArray * x _ rhs _//指向采集数据存储区
fs = 23510；//数据采集频率nfft = 1024；//1024点的fft
Double datax[1024]//收集的数据
x _ RHS _ mxCreateDoubleMatrix(1，1024，MX real)；
memcpy(mxGetPr(x_rhs_)，datax，1024 * sizeof(double))；
nover lap = 512；
……………….
……………….
mccCopy(& amp；pxx & amp；spec)；
mccCopy(& amp；f & amp；frevgg _ vector)；
for(int j = 0；j & lt(int)(nfft/2+1)；j++)
{
datap[j]= mccGetRealVectorElement(& amp；Pxx，(j+1))；//功率谱密度存储在datap[]数组中。
dataf[j]= mccGetRealVectorElement(& amp；f，(j+1))；//相应的频率存储在数组dataf[]中。
}
mccFreeMatrix(& amp；pxx)；
……………….
SendMessageBox(WM_PAINT，0，0)；//用Vc中的图形功能绘图
返回；
}
生成的程序可读性不是很好，而生成的c++代码可读性很好。但是一定要注意，只能用Matlab的数学库，不能用c++的数学库，否则编译会出错，空间有限。
3)用Matcom调用工具箱中的函数。
Matcom编译M文件。它首先根据与Matcom的cpp库的对应关系将M文件翻译成cpp源代码，然后用相应版本的C编译器将cpp文件编译成相应的exe或dll文件。所以第一次运行必须指定C编译器的路径，否则无法编译，指定的编译信息写入Matcom\bin\matcom.ini文件。但是，在这一步安装matcom时，它会自动找到编译器，并将其写入matcom.ini文件。Matcom版使用TeeChart3.0 OCX控件，所以支持图形化操作。
我们还是用上面的testwin.m文件，不注释掉图形功能。我们使用Mideva来生成Vc可以调用的信号处理程序。
运行Mideva直接在主界面打开M文件，在菜单中选择编译成dll，进入testwin..可以找到几个类似TestWin的文件。c，TestWin。h，TestWin。CPP，TestWin。Lib，TestWin。DLL，TestWin。Exp等。在Matcom调试目录中。
将上面的testwin.cpp和testwin.h添加到项目中，project/add to project/files，将“stdafx.h”添加到相应的文件中。
添加链接库:Tools\option\directory\，选择include选项，添加e:\matcom45\lib(包括matcom.h)。
库选项，添加e:\matcom45\lib。
4)项目\添加到项目\文件文件类型选项(。lib)将e:\ mat com 45 \ lib \ v 4501 . lib添加到项目中进行编译运行。对应的代码如下:
void CtestmatcomDlg::OnpsdButton(){
双数据p[512]，数据f[512]；
initM(MATCOM _ VERSION)；//初始化matcom库
Mm Fs，nfft，noverlap//创建一个矩阵
Mm x =零(1，1024)；
fs = 1024；nfft = 1024；nover lap = 128；
dMm(Pxx _ o)；dMm(f _ o)；//创建并命名矩阵
datax[]；//收集的数据存储在这个数组中。
for(int I = 1；我& lt=1024;i++)
{
x.r(1，I)= datax[I+1]；//给X数组赋值
}
testwin(Fs，nfft，noverlap，x，i_o，Pxx，f _ o)；//由//matcom生成的函数
for(I = 0；我& lt513;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)；}
exit m()；
返回；
}
可以看出，使用Matcom转换M文件非常容易，生成的代码可读性非常好。上面的转换还生成了一个动态链接库供Vc调用，作为通用的动态库。同时需要指出的是，Matcom不仅可以转换不依赖于其他M文件的独立M文件，还可以转换调用其他M文件的M文件嵌套。假设这个M文件在同一个目录下，那么上面提到的psd.m就可以通过上面的方法直接转换，生成多个重载的psd函数。
结论:使用Mtlab引擎调用工具箱中的函数，可以节省大量的系统资源，应用程序整体性能良好，但离开Matlab就无法运行。使用Matlab编译器调用工具箱函数时，需要将对应的M文件转换成独立的M文件，不支持图形功能，所以转换后的代码可读性不是很好。用Matcom转换非常方便，生成的代码可读性非常好，支持图形功能，代码执行速度比不转换时快1.5倍以上。上述程序已在VC++6.0、MATLAB 5.2和MATCOM 4.5中调试通过，上述方法在工程实践中得到了很好的应用。
仅供参考，请大家自己学习。
希望对你有帮助。