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摘 要：VisualC++具有应用程序界面开发能力强和程序执行效率高的特点,Matlab则具有强大的图形显示和数据处理功能.这两种软件的混合编程可以综合它们的优点,大大提高编程效率和程序的可靠性.在此通过VisualC++和Matlab混合编程方法的对比分析,便于程序开发人员在不同的应用背景下选择合适的编程方法.首先简要介绍了Matlab引擎、MCC编译器、Mat程序、Matlab数学函数库、动态链接库、COM组件和MEX文件等7种混合编程方法,并对这些方法进行了详细的对比分析.然后根据其分析结果,归纳总结出每种方法的优缺点,提出了这些方法的应用范围.

关 键 词：混合编程；对比分析；VisualC++；Matlab

中图分类号：TN91934；TP312文献标识码：A文章编号：1004373X（2013）20004704

0引言

Matlab是由美国MathWorks公司开发,主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境[1].它包含有大量开源算法,所使用的算法普遍都是科研和工程计算中的最新研究成果,而且经过了优化和容错处理.它拥有强大的图形、图像处理能力和高速、精确的计算机数据处理能力,被广泛应用到科学研究及工程计算的众多领域.

VisualC++是Microsoft公司推出的一个基于Windows平台的可视化的集成开发环境.它包括了Microsoft的代码优化技术、强大的GUI功能以及复杂的资源编辑器,极大提高了应用程序的设计效率,开发的系统执行速度快、实时性好,而且具有接口友好、易维护和可升级等优点[2].它已成为操作系统、设备驱动程序和系统级平台类软件的最佳开发工具.但缺乏对大量数据处理和分析、数据可视化分析方面的能力.

综上可知,Matlab与VisualC++有着各自的不同特点,将两者进行混合编程能更有效地提升它们的优势,提高软件开发效率.

目前,两者混合编程的研究大多停留在如何具体实现上[39],对这些方法进行对比分析研究相对甚少,程序开发人员对混合编程方法的选择较为盲目.

因此,本文针对这些问题,详细对比分析了VisualC++与Matlab混合编程常用的七种方法,归纳总结出了每种方法的优缺点,并提出了这此方法的应用范围.

1混合编程方法概述

VisualC++与Matlab混合编程主要有Matlab引擎、MCC编译器、Mat程序、Matlab数学函数库、动态链接库、COM组件和MEX文件等方法[39],如图1所示.在对比分析这些方法特性之前,下面简要概述一下这些实现方法.

（1）Matlab引擎（MatlabEngine）

是指一组由Matlab所提供的接口函数,采用客户机/服务器的计算方式,并且支持VisualC++调用.

（2）Matlab数学函数库

是由Matlab提供的包含矩阵计算的数学函数库,VisualC++通过调用Matlab数学函数库中的函数来实现混合编程.

（3）MCC编译器（MatlabCompiler）

是将Matlab中的m文件转化成C代码、可执行文件和动态链接库文件的程序,其生成的代码可在VisualC++中和应用程序源代码一起编译连接成独立的应用程序.

（4）动态链接库（DynamicLinkLibrary,DLL）

是由Matlab编译器或其他编译器将m文件或m脚本文件编译成动态链接库,VisualC++通过调用动态链接库中的函数来完成与Matlab的通信.

（5）COM（ComponentObjectModel）组件

是以组件为单元的对象模型,按照一定的接口标准形成的一套接口函数,可重复利用和开发不同的应用软件.

（6）Mat

是将Matlab的m文件译成同等功能的C++源代码的软件,程序开发人员可以直接使用这些C++源代码在VisualC++中编译链接成应用程序.

（7）MEX（MatlabExecutable）

文件是按照Matlab定义函数的接口标准编写C++源文件,通过Matlab中的专用工具将C++源文件转换而来,其可在Matlab环境下直接被调用.

2VisualC++和Matlab混合编程方式的对比分析

2.1七种混合编程方法总体对比

七种混合编程方法以不同的方式实现了VisualC++与Matlab的编程交互.为了便于程序开发人员能快速有效地选择适合的混合编程方法,明确每种混合编程方法的优缺点及其应用场合则显得十分重要.下面首先从三个角度对这几种方法作了纵向的对比分析,具体如表1所示.

（1）在软件集成度方面

即是否独立于Matlab运行.Matlab引擎集成度最低,因为其要有后台运行的Matlab的支持才能发挥作用,且运行效率不高.而MEX文件是Matlab中调用C++语言源代码,直接在Matlab环境下运行,因此不能脱离Matlab.另外5种方法集成度都高,其中Matlab数学函数库可直接被VisualC++调用,而Mat和MCC则是通过转换m文件为cpp文件的方法来实现通信,动态链接库和COM组件通过调用DLL文件的方法来实现混合编程,运用这五种方法编写的应用程序都可以脱离Matlab单独运行.

（2）在支持三维图形方面

Matlab引擎支持性最好,因为其图形的相关计算都是在Matlab环境下进行,与直接在Matlab下显示的三维图形并没有多大的区别.而Matlab数学函数库主要包含了数学计算类的函数,三维图形显示类函数较少,因此其支持性差.另外Mat和MCC在三维图形的显示上也较差,因为并不是所有的三维图形函数能被转换成cpp文件,此外三维图形函数的转换会影响算法的效率,图形显示效果较差[8].而动态链接库和COM组件在支持三维图方面还是不错的,但不管从支持图形显示的函数上还是显示的效果,都比不上Matlab引擎.

（3）在灵活性方面

Matlab引擎是通过ActiceX与Matlab进行通信,几乎能够应用Matlab中的所有功能,从操作角度和应用层面上来考虑灵活性很好,大多应用于算法调试与仿真等对集成度要求不高的场合[57].而MEX方式只要编写好mexFunction、MainWndProc和DrawData这三个函数并编译生成MEX文件,就可供Matlab调用C语言代码,这种方式的灵活性也是很好的.Mat和MCC两种方法都是基于代码转换的原理来完成混合编程的需要,代码更新和操作基本相同,但不能调用包含内联函数的程序,在功能实现上受到一定的限制,应用会受到一定的约束.同样,动态链接库和使用COM组件的方法在灵活性方面并没有太大差异,较Matlab引擎和MEX方式差一些.

除了以上三个方面的分析结果,还有值得注意的一点是,MEX方式是惟一能在Matlab中调用VisualC++代码的方法.使用这种方法,可以使程序开发人员能在Matlab中充分发挥C/C++的优越性能,加速程序的运行速度,扩展程序的功能[9].当程序中对数学计算较多时,就会考虑使用Matlab数学函数库方法,这种方法可以很灵活的调用Matlab来编写应用数学计算类的程序.在表1中Mat与MCC、动态链接库与COM组件这两组方法的区别不是很明显,下面详细对比分析这两组方法,找出它们之间的差距,使程序员能更好地利用这些方法进行程序开发.

2.2Mat与MCC的对比分析

图2为Mat与MCC实现原理图,从图中可以看&#

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