matlab和vc混合编程

A. vc++ matlab混合编程 fsolve

这个可以有四种方法实现：
（1）将Matlab程序编译成 C/C++源文件并嵌入VC++；
（2）在C／C++程序中利用 Matlab engine调用 Matlab函数；
（3）在C/C++程序中直接使用 Matlab C/C++ Math Library；
(4)将.m文件编译成 *.dll文件嵌入到 VC++的程序中。
自己上网查一下。

不过告诉你一个简单的，在matlab的工作窗口执行：
mbuild -setup

按提示操作
然后执行
met -setup
完成后，到VC里面，应该会出现met工程选项，然后操作就很简单了。

B. matlab VC混合编程调用神经网络工具箱

调用MATLAB Engine虽然可以实现对神经网络工具箱的功能，但是因为这种方法是基于C/S模式的，效率很低，而且需要在matlab下实现其功能，无法脱离matlab直接运行，所以，基于这个原因，我放弃了利用MATLAB Engine来实现混合编程。利用C++数学库虽然可以脱离MATLAB直接运行，但是C++数学库并不支持神经网络工具箱，所以，无法实现基于神经网络的混合编程。利用mcc命令虽然可以直接生成.exe文件，并可以脱离MATLAB在VC++中直接运行，但是因为其自身的诸多缺点，这种方法并不能编译神经网络函数为C++文件，所以，也无法胜任这个任务。 最后，只有COM组件这一个办法了，由于COM组件技术的强大功能，利用matlab的COM Builder工具可以实现脱离matlab的混合编程，并成功的调用了神经网络工具箱。

C. 请问大神，在VC++和matlab混合编程中，结构体如何转换成mwArray形式的

1. VC调用Matlab Engine的方式：
Matlab Engine是一组Matlab提供的接口函数，支持C/C++语言，Matlab Engine采用C/S(客户机/服务器)模式，Matlab作为后台服务器，而C/C++程序作为前台客户机，向Matlab Engine传递执行命令和数据信息，从Matlab Engine接收执行结果。用户可以在前台应用程序中调用这些接口函数，实现对Matlab Engine的控制。采用这种方法几乎能利用Matlab全部功能，但是需要在机器上安装Matlab软件，缺点是执行效率较低。下面简单介绍下这种方式的实现步骤：
1.1 API接口介绍
先来介绍一组Matlab提供的引擎API接口：(仅作简单功能介绍，详细参数说明请参考Matlab帮助)
Engine* engOpen(const char* startcmd)启动Matlab引擎
int engClose(Engine* ep) 关闭Matlab引擎
int engEvalString(Engine* ep, const char* string)执行Matlab表达式
mxArray* engGetArray(Engine* ep, const char* name)获取一个变量数组的值
int engPutArray(engine* ep, const mxArray* mp)设置一个变量数组的值
int engPutVariable(Engine *ep, const char *name, const mxArray *pm)同上
mxArray *engGetVariable(Engine *ep, const char *name)获取一个变量
int engOutputBuffer(Engine* eP，char* p，int n)获取输出字符串

1.2 VC环境配置
要想在VC集成环境下调用Matlab引擎实现VC和Matlab的混合编程，一般需要经过以下几个必要的步骤：(以下以Matlab2008a和VS2005版本为例)
（1）添加include路径：将“\extern\include”(在Matlab的安装路径下)路劲添加到VC编译器的include下
（2）添加lib路径：将“\extern \lib\win32\microsoft” (在Matlab的安装路径下) 路径添加到VC编译器的lib下
（3）加载lib：需要加载至少libmx.lib、libmat.lib、libeng.lib三个库
（4）include头文件：在要使用 engine 函数的地方包含engine.h头文件

1.3 引擎调用
接下来就可以在VC中调用Matlab引擎了，简单的示例代码如下：

#include "engine.h"

#pragma comment(lib, "libeng.lib")
#pragma comment(lib, "libmx.lib")
#pragma comment(lib, "libmat.lib")

void TestDeno()
{
Engine* pEng = NULL;
if (!(pEng = engOpen(NULL)))
{
printf("Open matlab enging fail!");
return;
}

//call Engine plot A*sin(t)+B A=2 B=1

mxArray *A = NULL;

double init = 2;
A = mxCreateDoubleMatrix(1, 1, mxREAL);
memcpy((void*) mxGetPr(A), (void*)&init, sizeof (double));
engPutVariable(pEng, "A", A);

init = 1;
memcpy((void*) mxGetPr(A), (void*)&init, sizeof (double));
engPutVariable(pEng, "B", A);

mxDestroyArray(A);

Sleep(3*60*1000);

engEvalString(pEng, "t=0:0.2:7;plot(t,A*sin(t)+B);");

if(NULL != pEng)
{
engClose(pEng);
}
}

示例代码通过VC调用Matlab引擎，绘制正弦曲线，相对简单，就不再详细解释，效图如下：

2. VC调用Matlab DLL的方式
DLL是一个可执行的二进制文件。把很多通用的功能放在DLL中，可以供各种应用程序调用，这样可以很好的减少外部存储空间的占有量，并实现代码的共享。Matlab也支持将m程序编译成dll，供其他语言(包括VC、VB、Fortran等)调用，下面先简单介绍下Matlab DLL的编译步骤：
2.1 Matlab DLL制作
（1）配置Matlab的编译器跟，要将mex和mbuil两个都配置成本机上安装的VC，mbuild的配置方法同mex
（2）编译m函数成为dll，在matlab命令空间中使用mcc命令编译m文件：(mcc的使用参考Matlab帮助)
示例：将一个Matlab函数MyFun 编译成libMyFun 的命令：
mcc –W cpplib:libMyFun –T link:lib MyFun
参数说明：-W控制编译之后的封装格式，cpplib表示c++的lib，冒号之后是编译输出lib名，-T表示目标，link:lib表示连接到lib的目标，MyFun是待编译的m文件名，编译成功之后，会输出三个文件：libMyFun.lib libMyFun.dll libMyFun.h

2.2 DLL在VC中调用
要想在VC集成环境下调用Matlab的DLL，实现VC和Matlab的混合编程，一般需要经过以下几个必要的步骤：(以下以Matlab2008a和VS2005版本为例)
（1）VC环境配置，同前面VC调用Matlab引擎方式类似，也需要配置VC的编译环境，其中include路径、lib路径和前一种方式相同，加载的lib变更为：mclmcrrt.lib、libmx.lib、libmat.lib、mclmcr.lib四个，include的头文件变更为：mclmcr.h、matrix.h、mclcppclass.h三个。
（2）DLL中函数的调用，先看一下m函数编译成C++Dll之后的函数声明，例：matlab函数：function [y, out] = CaculateFun(x, in)编译之后对应c++的声明:void MW_CALL_CONVCaculateFun(int nargout, mwArray& y, mwArray& out, const mwArray& x, const mwArray& in)参数int nargout指定调用时，输出参数的个数，紧跟的后续nargout个参数y、out为输出参数，后续再剩下的多个参数x、in就为输入参数。
（3）注意事项：在VC中调用dll中的函数之前，需要先调用函数libFunInitialize初始化，在调用完函数以后，需要再调用函数libFunTerminate和mclTerminateApplication终止。
准备好了上述步骤，就可以在VC中调用DLL中函数的了，简单的示例代码如下：

// include matlab sys head file
#include "mclmcr.h"
#include "matrix.h"
#include "mclcppclass.h"

// include lib head file
#include "libCaculateFun.h"

// link matlab sys lib
#pragma comment(lib, "mclmcrrt.lib")
#pragma comment(lib, "libmx.lib")
#pragma comment(lib, "libmat.lib")
#pragma comment(lib, "mclmcr.lib")

// link lib
#pragma comment(lib, "libCaculateFun.lib")

void TestDeno()
{
// init lib
if (!(libCaculateFunInitialize()))
{
std::cout<<"Could not init lib !"<<endl;
return -1;
}

double xxxx[2] = {0};
double inin = 0;

double yyyy[2] = {0};
double outo = 0;

// 为函数参数分配内存空间
mwArray mwXX(1, 2, mxDOUBLE_CLASS);
mwArray mwIn(1, 1, mxDOUBLE_CLASS);

mwArray mwYY(1, 2, mxDOUBLE_CLASS);
mwArray mwOut(1, 2, mxDOUBLE_CLASS);

// 为输入参数赋值
mwXX.SetData(&xxxx, 2);
mwIn.SetData(&inin, 1);

// 调用计算函数
CaculateFun(2, mwYY, mwOut, mwXX, mwIn);

// 获取输出参数
outo = mwOut.Get(1, 1);

// lib Terminate
libCaculateFunTerminate();

// MCR Terminate
mclTerminateApplication();
}

D. Matlab 与 VC 混合编程

该书已经出到第二版，即使从这个角度讲，也能看出作者对编写该书的认真程度。该书第一版在2005年出版，是国内较早介绍matlab与C++混合编程的书籍之一。
如果您要购买，请购买第二版，因为不同版本所依托的matlab的版本也是不同的。

E. vc matlab 混合编程，哪种方式最好

调用matlab引擎：是要求MATLAB作为VC的一个后台来调用，从本质来说还是在MATLAB中运行的程序；
基于matcom：可以脱离MATLAB的环境，但是貌似有一部分MATLBA中的函数不能完全调用；而且方法简单；
基于COM的：这个我不太会也没有试过；
我推荐将MATLAB的程序编译成动态库在VC中调用，这也可以完全脱离MATLAB的环境，可以完美调用