MATLAB程序生成Xilinx FPGA的coe文件
利用MATLAB程序生成Xilinx FPGA的coe文件（RAM和FIR）在生成RAM时可以设置RAM的初始化文件（coe），以及在为FIR滤波器生成滤波系数时会涉及到coe文件。程序清单如下：
(1)生成RAM coe文件matlab程序：
%% ===============================================================
%% ================Xilinx FPGA RAM COE文件生成程序===============
%% ===============================================================
clear;close all;clc;
y1 = load('RF1.txt');
y1_1 = y1(1:16384)*128+127.5; %将数据进行必要放大，然后开始将负值抬升为正值
fid = fopen('C: \RF1_coe.coe','wt'); %也可以生成TXT文件之后，将txt后缀改为coe
fprintf( fid, 'memory_initialization_radix=10;\n');
fprintf( fid, 'memory_initialization_vector =\n' );
fprintf(fid,'%8.0f,\n',y1_1);
fclose(fid);
(2)生成FIR coe文件matlab程序：
%% ==============================================================
%% =============== FPGA滤波器核系数转换程序===================
%% ============ 把matlab产生的滤波器系数文件‘.mat’格式========
%% ==============================================================
clear;close all;clc;
bitwh= 16; %要转换位数的宽度
load t_im20130814; %% input_file_name.mat 要转换的文件名,为滤波器系数变量
s= t_im;
L=length(s);
s1= zeros(1,length(s));
s=round(s*(2^bitwh));
%s=round(s*(2^bitwh)/max(abs(s))); %% 量化（根据实际量化位数进行量化，这里为10bit,数据总长度为12位，符号位1位，正数位1位）
for k=1:length(s)
s1(k)=int32(s(k));
end
fid_s = fopen('E:\t_im20130814.coe','wt');
fprintf(fid_s,'%s\n','radix=10;');
fprintf(fid_s,'%s\n','coefdata=');
fprintf(fid_s,'%0.0f,\n',s1(1:end-1));
fprintf(fid_s,'%0.0f,\n',s1(end));
fclose(fid_s);
几种常见窗函数及其MATLAB程序实现
几种常见窗函数及其MATLAB程序实现 2013-12-16 13:58 2296人阅读评论(0) 收藏举报 分类： Matlab（15） 数字信号处理中通常是取其有限的时间片段进行分析，而不是对无限长的信号进行测量和运算。具体做法是从信号中截取一个时间片段，然后对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。信号的截断产生了能量泄漏，而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应，从原理上讲这两种误差都是不能消除的。在FFT分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应，可采用不同的截取函数对信号进行截短，截短函数称为窗函数，简称为窗。 泄漏与窗函数频谱的两侧旁瓣有关，对于窗函数的选用总的原则是，要从保持最大信息和消除旁瓣的综合效果出发来考虑问题，尽可能使窗函数频谱中的主瓣宽度应尽量窄，以获得较陡的过渡带；旁瓣衰减应尽量大，以提高阻带的衰减，但通常都不能同时满足这两个要求。 频谱中的如果两侧瓣的高度趋于零，而使能量相对集中在主瓣，就可以较为接近于真实的频谱。不同的窗函数对信号频谱的影响是不一样的，这主要是因为不同的窗函数，产生泄漏的大小不一样，频率分辨能力也不一样。信号的加窗处理，重要的问题是在于根据信号的性质和研究目的来选用窗函数。图1是几种常用的窗函数的时域和频域波形，其中矩形窗主瓣窄，旁瓣大，频率识别精度最高，幅值识别精度最低，如果仅要求精确读出主瓣频率，而不考虑幅值精度，则可选用矩形窗，例如测量物体的自振频率等；布莱克曼窗主瓣宽，旁瓣小，频率识别精度最低，但幅值识别精度最高；如果分析窄带信号，且有较强的干扰噪声，则应选用旁瓣幅度小的窗函数，如汉宁窗、三角窗等；对于随时间按指数衰减的函数，可采用指数窗来提高信噪比。表1 是几种常用的窗函数的比较。 如果被测信号是随机或者未知的，或者是一般使用者对窗函数不大了解，要求也不是特别高时，可以选择汉宁窗，因为它的泄漏、波动都较小，并且选择性也较高。但在用于校准时选用平顶窗较好，因为它的通带波动非常小，幅度误差也较小。
matlab编程实现求解最优解
《现代设计方法》课程 关于黄金分割法和二次插值法的Matlab语言实现在《现代设计方法》的第二章优化设计方法中有关一维搜索的最优化方法的 一节里，我们学习了黄金非分割法和二次插值法。它们都是建立在搜索区间的优先确定基础上实现的。 为了便于方便执行和比较，我将两种方法都写进了一个程序之内，以选择的方式实现执行其中一个。下面以《现代设计方法》课后习题为例。见课本70页，第2—7题。原题如下： 求函数f(x)=3*x^2+6*x+4的最优点，已知单谷区间为[-3,4],一维搜索精度为0.4。 1、先建立函数f(x),f(x)=3*x^2+6*x+4。函数文件保存为：lee.m 源代码为：function y=lee(x) y=3*x^2+6*x+4; 2、程序主代码如下，该函数文件保存为：ll.m clear; a=input('请输入初始点'); b=input('请输入初始步长'); Y1=lee(a);Y2=lee(a+b); if Y1>Y2 %Y1>Y2的情况 k=2; Y3=lee(a+2*b); while Y2>=Y3 %直到满足“大，小，大”为止 k=k+1; Y3=lee(a+k*b); end A=a+b;B=a+k*b; elseif Y1
Matlab+Deploy工具的使用--Matlab生成可执行文件
Matlab Deploy工具的使用--Matlab生成可执行文件 通常编写的matlab程序只能在装有matlab的机器上执行，但是没有安装matlab的怎么办呢？这个可以使用matlab的自带工具-Deploy Tool。 Matlab的Deploy Tools 可以方便的将matlab工程编译成所支持的类型，例如一般的Windows应用程序，Matlab for .NET/COM ,Matlab for Java,Matlab for Excel 等。 其原理就是先使用MCC 编译器根据你的m文件生成相应的c语言文件以及数据文件，然后在调用C/C++编译器编译成可执行文件或者控件库。 在Matlab 2007a 中Deploy Tool其实是一个MCC的前端界面（用MCC的命令行参数一样可以完成编译工作） 下面是用Deploy Tool来编matlab工程。 首先创建prj工程，从菜单中定位到“New”-》“Deployment Project” 然后会提示选择类型
然后添加文件
接着你就可以编译了 第一次编译会让你去选择C/C++编译器，运行mbuild -setup 之后matlab会自动搜索系统所安装的C/C++编译器， 然后让你给出选择，matlab自带了LCC编译器，不过可以使用VC的编译器。 选择好了之后你就可以编译了，编译之前你可以设置工程属性，例如通用设置： 可以指定生成的中间文件的路径，编译选项，等等，你还可以设置选择针对哪些工具箱进行扫描：
当然你还可以手动设置C/C++编译器路径，头文件、库文件目录，警告等级等 不过想要你的程序在没有安装Matlab的机器上运行，还有一点要注意，就是Matlab编译出来的程序需要用到Matlab的一些包括但不限于数学、图形等动态链接库，这些是你的程序必要的运行时环境，你可以拷贝 （MatlabDIR）\ toolbox\\toolbox\compiler\deploy\win32\MCRRegCOMComponent.exe 到目标机器安装，然后就有了运行时环境，当然使用Deployment Tool工具可以设置自动打包这个运行时，具体在设置页勾选“Include MATLAB Comptent Runtime(MCR)”：
CA码生成原理及matlab程序实现
作业：用Matlab写C/A码生成器程序，并画生成码的方波图。 C/A码生成原理 C/A 码是用m 序列优选对组合形成的Gold 码。Gold码是由两个长度相同而互相关极大值为最小的m 序列逐位模2 相加所得到的码序列。它是由两个10 级反馈移位寄存器组合产生的，其产生原理如图1 所示。 图1 C/A码生成原理 发生器的抽头号为3和10，发生器的抽头号为2、3、6、8、9、10；发生器的第10位输出的数字即为码，而码是由的两个抽头的输出结果进行模2相加得到。 卫星的PRN码与延时的量是相关联的,对C/A码来说,每颗卫星都有特别的延时,如第1颗GPS卫星的G2 抽为2、6,第2颗为3、7,第3 颗为4、8,第4 颗为5、9 等，如图2所示。通过G2 相位选择可以产生结构不同的伪随机码,从而可以实现不同卫星之间的码分多址技术与卫星识别。
图2 prn序号与G2抽头、时延对应关系 基于MATLAB的GPS信号实现 编写成“codegen”程序，输入[ca_used]=codegen(svnum)，其中svnum为卫星号，ca_used 为得到的C/A码序列。程序具体实现流程如下： 在程序中定义一个数组，使得卫星号与G2的码片延时一一对应。 gs2=[5;6;7;8;17;18;139;140;141;251;252;254;255;256;257;258;469;470;471;472;473;474;509;512 ;513;514;515;516;859;860;861;862]; 定义两个1×1 023 的数组g1、g2 用来存放生成的Gold 码。定义一个全1 的10 位数组，作为移位寄存器，相当于G1、G2 生成模块的初值均置为全“1”。按原理式
Matlab生成P文件及exe文件方法
1.Matlab生成P文件方法： P文件是对应M文件的一种预解析版本（preparsed version）。因为当你第一次执行M文件时，Matlab需要将其解析（parse）一次（第一次执行后的已解析内容会放入内存作第二次执行时使用，即第二次执行时无需再解析），这无形中增加了执行时间。所以我们就预先作解释，那么以后再使用该M文件时，便会直接执行对应的已解析版本，即P文件。但又因为Matlab的解析速度非常快，一般不用自己作预解析。只有当一些程序要调用到非常多的M文件时，如GUI 应用程序时，才会作预解析，以增加以后的调用速度。 P文件可以用来作保密代码之用，如果你给别人一个M文件，别人可以打开来看到你所有的代码和算法。如果你的代码不想被别人看到，那可以给他P文件。pcode函数也可以应用在M函数文件。 Matlab命令：pcode pcode fun pcode *.m pcode fun1 fun2 ... pcode... -inplace Description pcode fun obfuscates (i.e., shrouds) M-file fun.m for the purpose of protecting its proprietary source code. The encrypted M-code is written to P-file fun.pin the current directory. The original M-file can be anywhere on the search path.If the input file resides within a package and/or class directory, then the same package and class directories are applied to the output file. See example 2, below.pcode *.m creates P-files for all the M-files in the current directory.pcode fun1 fun2 ... creates P-files for the listed functions.pcode... -inplace creates P-files in the same directory as the M-files. An error occurs if the files cannot be created. 2.Matlab编译生成exe可执行文件 1、首先要保证你的程序是函数型的，而不是脚本形式的。如果是脚本形式的也不要紧，只需要在脚本文件第一行添加function []=name()即可。
基于matlab程序实现人脸识别
基于m a t l a b程序实现 人脸识别 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-
基于m a t l a b程序实现人脸识别 1.人脸识别流程 基于YCbCr颜色空间的肤色模型进行肤色分割。在YCbCr色彩空间内对肤色进行了建模发现，肤色聚类区域在Cb—Cr子平面上的投影将缩减，与中心区域显着不同。采用这种方法的图像分割已经能够较为精确的将人脸和非人脸分割开来。 人脸识别流程图 2.人脸识别程序 （1）人脸和非人脸区域分割程序 function result = skin(Y,Cb,Cr) %SKIN Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here a=; b=; ecx=; ecy=; sita=; cx=; cy=; xishu=[cos(sita) sin(sita);-sin(sita) cos(sita)]; %如果亮度大于230，则将长短轴同时扩大为原来的倍 if(Y>230) a=*a; b=*b; end %根据公式进行计算 Cb=double(Cb); Cr=double(Cr);
t=[(Cb-cx);(Cr-cy)]; temp=xishu*t; value=(temp(1)-ecx)^2/a^2+(temp(2)-ecy)^2/b^2; %大于1则不是肤色，返回0；否则为肤色，返回1 if value>1 result=0; else result=1; end end （2）人脸的确认程序 function eye = findeye(bImage,x,y,w,h) %FINDEYE Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here part=zeros(h,w); %二值化 for i=y:(y+h) for j=x:(x+w) if bImage(i,j)==0 part(i-y+1,j-x+1)=255; else part(i-y+1,j-x+1)=0; end end end [L,num]=bwlabel(part,8); %如果区域中有两个以上的矩形则认为有眼睛 if num<2 eye=0;
Matlab编写的程序生成EXE可执行文件的方法
Matlab生成EXE可执行文件 1、M文件生成可执行文件 1.1、Run timeserver的配置 执行这个命令要在命令提示符下进入％matlab％\toolbox\runtime\bin\win32目录。输入：rtsetup －f %matlab%\bin\win32\matlab.exe –s **** 。这儿****代表你输入的N个数字或者字母，它将作为未来开发的应用程序的密码用来识别不同的文件是否出自同一程序。在正常情况下，执行完这居命令以后，dos不会有任何提示符。 1.2、编写在matlab中运行的程序 1.3、编写配置文件 把toolbox\runtime\下面的两个模板文件matlabrt_template.m，和pathdefrt_template.m文件修改程自己的matlabrt.m和pathdefrt.m文件。 1.4、编译生成p文件 把你要编译的源程序放在toolbox\local目录下一个子目录中，然后把这个目录设为matlab的当前目录――一定要保证这一点。 在matlab中输入如下命令： [LOG, DEPFUNOUT, PCODEOUT] = BUILDP({?matlabrt‘})； 如果出现BUILDP finished but there may be file(s) with either problem symbols or EV AL-like constructs. Check BUILDP log for details. 。这是很正常的，很多时候都会出现这个提示。 输入: Depfunout{1} 把它的内容拷到toolbox\runtime\oem\的list.txt中去(如果没有list.txt则新建). 1.5、打包，发布 退出matlab，打开命令提示符，到toolbox\runtime\oem下，执行packege。按照它的提示先后输入matlab的目录，文件列表名称（list.txt），还有应用程序的名称。在toolbox\runtime\oem下生成一个setup程序。
遗传算法的原理及MATLAB程序实现
遗传算法的原理及MATLAB程序实现 1 遗传算法的原理 1.1 遗传算法的基本思想 遗传算法(genetic algorithms，GA)是一种基于自然选择和基因遗传学原理，借鉴了生物进化优胜劣汰的自然选择机理和生物界繁衍进化的基因重组、突变的遗传机制的全局自适应概率搜索算法。 遗传算法是从一组随机产生的初始解(种群)开始，这个种群由经过基因编码的一定数量的个体组成，每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，其内部表现(即基因型)是某种基因组合，它决定了个体的外部表现。因此，从一开始就需要实现从表现型到基因型的映射，即编码工作。初始种群产生后，按照优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解。在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样，后代种群比前代更加适应环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。 计算开始时，将实际问题的变量进行编码形成染色体，随机产生一定数目的个体，即种群，并计算每个个体的适应度值，然后通过终止条件判断该初始解是否是最优解，若是则停止计算输出结果，若不是则通过遗传算子操作产生新的一代种群，回到计算群体中每个个体的适应度值的部分，然后转到终止条件判断。这一过程循环执行，直到满足优化准则，最终产生问题的最优解。图1-1给出了遗传算法的基本过程。 1.2 遗传算法的特点 1.2.1 遗传算法的优点
遗传算法具有十分强的鲁棒性，比起传统优化方法，遗传算法有如下优点: 1. 遗传算法以控制变量的编码作为运算对象。传统的优化算法往往直接利用控制变量的实际值的本身来进行优化运算，但遗传算法不是直接以控制变量的值，而是以控制变量的特定形式的编码为运算对象。这种对控制变量的编码处理方式，可以模仿自然界中生物的遗传和进化等机理，也使得我们可以方便地处理各种变量和应用遗传操作算子。 2. 遗传算法具有内在的本质并行性。它的并行性表现在两个方面，一是遗传 开始 初始化，输入原始参 数及给定参数，gen=1 染色体编码，产生初始群体 计算种群中每个个体的适应值 终止条件的判断, N gen=gen+1 选择 交叉 Y 变异 新种群 输出结果 结束 图1-1 简单遗传算法的基本过程
基于Matlab的动态规划程序实现
动态规划方法的Matlab 实现与应用 动态规划(Dynamic Programming)是求解决策过程最优化的有效数学方法，它是根据“最优决策的任何截断仍是最优的”这最优性原理，通过将多阶段决策过程转化为一系列单段决策问题，然后从最后一段状态开始逆向递推到初始状态为止的一套最优化求解方法。 1．动态规划基本组成 (1) 阶段 整个问题的解决可分为若干个阶段依次进行，描述阶段的变量称为阶段变量，记为k (2) 状态 状态表示每个阶段开始所处的自然状况或客观条件，它描述了研究问题过程的状况。各阶段状态通常用状态变量描述，用k x 表示第k 阶段状态变量，n 个阶段决策过程有n+ 1个状态。 (3) 决策 从一确定的状态作出各种选择从而演变到下一阶段某一状态，这种选择手段称为决策。描述决策的变量称为决策变量，决策变量限制的取值范围称为允许决策集合。用()k k u x 表示第k 阶段处于状态k x 时的决策变量，它是k x 的函数。用()k k D x Dk(xk)表示k x 的允许决策的集合。 (4) 策略 每个阶段的决策按顺序组成的集合称为策略。由第k 阶段的状态k x 开始到终止状态的后部子过程的策略记为{}11(),(),,()k k k k n n u x u x u x ++ 。可供选择的策略的范围称为允许策略集合，允许策略集合中达到最优效果的策略称为最优策略。从初始状态* 11()x x =出发，过程按照最优策略和状态转移方程演变所经历的状态序列{ } **** 121,,,,n n x x x x + 称为最优轨线。 (5) 状态转移方程 如果第k 个阶段状态变量为k x ，作出的决策为k u ，那么第k+ 1阶段的状态变量1k x +也被完全确定。用状态转移方程表示这种演变规律，记为1(,)k k k x T x u +=。 (6) 指标函数 指标函数是系统执行某一策略所产生结果的数量表示，是衡量策略优劣的数量指标，它定义在全过程和所有后部子过程上，用()k k f x 表示。过程在某阶段j 的阶段指标函数是衡量该阶段决策优劣数量指标，取决于状态j x 和决策j u ，用(,)j j j v x u 表示。 2．动态规划基本方程 (){} 11()min ,,(),()k k k k k k k k k k f x g v x u f x u D x ++=∈???? Matlab 实现 (dynprog.m 文件) function [p_opt,fval]=dynprog (x,DecisFun,SubObjFun,TransFun,ObjFun) % x 是状态变量，一列代表一个阶段的所有状态； % M-函数DecisFun(k,x) 由阶段k 的状态变量x 求出相应的允许决策变量; % M-函数SubObjFun(k,x,u) 是阶段指标函数, % M-函数ObjFun(v,f) 是第k 阶段至最后阶段的总指标函数 % M-函数TransFun(k,x,u) 是状态转移函数, 其中x 是阶段k 的某状态变量, u 是相应的决策变量; %输出 p_opt 由4列构成，p_opt=[序号组;最优策略组;最优轨线组;指标函数值组]； %输出 fval 是一个列向量，各元素分别表示p_opt 各最优策略组对应始端状态x 的最优函数值。
matlab生成可独立运行的exe文件
一、生成独立可执行的程序（exe文件）步骤 1、安装编译器。可有多种选择，matlab自带了一个LCC，推荐使用VC++6.0，我用的是matlab自带的LCC； 2、设置编译器。在matlab命令行输入mbuild –setup以及mex -setup，选择安装的c编译器。注意“-”之前的空格！ 3、调用编译器。此处使用MATLAB下的一个GUI平台deploytool下完全实现。在命令窗口输入deploytool即可看到。具体使用方法请Help； 当然，也可以输入mcc -m filaname，filaname为要转成exe的m文件； 4、安装
在其它没有安装matlab的机器上运行exe文件 1、安装matlab的运行环境MCRInstaller。在同一机器上可以并存不同版本的matlab环境(换句话说不同版本不兼容)。 2、要将“MCRinstaller.exe安装目录\runtime\win32”这个路径添加到该计算机的环境变量中，通常是自动加载。如果没有，也可手动安装，添加的方法是：右击“我的电脑”“属性”“高级”“环境变量”“添加”指定一个变量名，然后将上述路径复制到里面就可以了。 (注：在安装过程中会弹出让安装https://www.wendangku.net/doc/4614931192.html,Framework可以不用安装。) 3、将编译生成的相相关文件拷贝到同一目录下，双击即可运行。
如何编写MATLAB程序才能实现对
关闭文件用fclose函数，调用格式为：sta＝fclose(fid)说明：该函数关闭fid所表示的文件。其调用格式为：[A，COUNT]=fscanf(fid，format，size)说明：其中A用来存放读取的数据，COUNT返回所读取的数据元素个数，fid为文件句柄，format用来控制读取的数据格式，由%加上格式符组成，常见的格式符有：d（整型）、f（浮点型）、s（字符串型）、c（字符型）等，在%与格式符之间还可以插入附加格式说明符，如数据宽度说明等。 matlab fprintf.数据的格式化输出：fprintf(fid, format, variables)fprintf（fid，format，A）说明：fid为文件句柄，指定要写入数据的文件，format是用来控制所写数据格式的格式符，与fscanf函数相同，A是用来存放数据的矩阵。>> fid=fopen(""d:\char1.txt"",""w"");>> fid1=fopen(""d:\char1.txt"",""rt"");matlab读txt文件fid=fopen(""fx.txt"",""r"");%得到文件号[f,count]=fscanf(fid,""%f %f"",[12,90]);%把文件号1的数据读到f中。 matlab函数fgetl和fgets：按行读取格式文本函数Matlab提供了两个函数fgetl和fgets来从格式文本文件读取行，并存储到字符串向量中。这两个函数集几乎相同；不同之处是，fgets拷贝新行字符到字符向量，而fgetl则不。下面的M-file函数说明了fgetl的一个可能用法。此函数使用fgetl一次读取一整行。while f eof(fid) == 0 tline = fgetl(fid); %用Fourier变换求取信号的功率谱---周期图法 clf; Fs=1000; N=256;Nfft=256;%数据的长度和FFT所用的数据长度 n=0:N-1;t=n/Fs;%采用的时间序列 xn=sin(2*pi*50*t)+2*sin(2*pi*120*t)+randn(1,N); Pxx=10*log10(abs(fft(xn,Nfft).^2)/N);%Fourier振幅谱平方的平均值，并转化为dB f=(0:length(Pxx)-1)*Fs/length(Pxx);%给出频率序列 subplot(2,1,1),plot(f,Pxx);%绘制功率谱曲线 xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱/dB'); title('周期图N=256');grid on; Fs=1000; N=1024;Nfft=1024;%数据的长度和FFT所用的数据长度 n=0:N-1;t=n/Fs;%采用的时间序列 xn=sin(2*pi*50*t)+2*sin(2*pi*120*t)+randn(1,N); Pxx=10*log10(abs(fft(xn,Nfft).^2)/N);%Fourier振幅谱平方的平均值，并转化为dB f=(0:length(Pxx)-1)*Fs/length(Pxx);%给出频率序列 subplot(2,1,2),plot(f,Pxx);%绘制功率谱曲线 xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱/dB'); title('周期图N=256');grid on; %用Fourier变换求取信号的功率谱---分段周期图法 %思想：把信号分为重叠或不重叠的小段，对每小段信号序列进行功率谱估计，然后取平均值作为整个序列的功率谱 clf;
matlab生成exe应用程序
matlab生成exe应用程序 通常编写的matlab程序只能在装有matlab的机器上执行，但是没有安装matlab的怎么办呢？这个可以使用matlab的自带工具-Deploy Tool。 Matlab的Deploy Tools 可以方便的将matlab工程编译成所支持的类型，例如一般的Windows应用程序，Matlab for .NET/COM ,Matlab for Java,Matlab for Excel 等。 其原理就是先使用MCC 编译器根据你的m文件生成相应的c语言文件以及数据文件，然后在调用C/C++编译器编译成可执行文件或者控件库。 1、安装编译器。可有多种选择，matlab自带了一个LCC，推荐使用VC++，我基于VS 2008实现。 2、设置编译器。在matlab命令行输入mbuild –setup以及mex –setup，选择安装的c编译器。 3、调用编译器。此处使用MATLAB下的一个GUI平台deploytool下完全实现。 在命令窗口输入deploytool即可看到。具体使用方法请Help。 当然，也可以输入mcc -m filaname，filaname为要转成exe的m文件； 注：在以前的版本中，用编译命令mcc -B sglcpp filaname；自2006的版本后，替换为mcc -mfilaname； 在Matlab 2007a 中Deploy Tool其实是一个MCC的前端界面（用MCC的命令行参数一样可以完成编译工作） 下面是用Deploy Tool来编matlab工程。
首先创建prj工程，从菜单中定位到“New”-》“Deployment Project” 然后会提示选择类型
matlab程序如何生成可执行文件
matlab程序如何生成可执行文件 2010-11-01 15:07 一、将matlab编译成可执行程序 如何将MATLAB程序编译成独立可执行的程序？如何将编译好的独立可执行程序发布在没有安装MATLAB的电脑上？下面将一步步实现： 二、生成独立可执行的程序（exe文件）步骤 1、安装编译器。可有多种选择，matlab自带了一个LCC，推荐使用VC++6.0，我基于VS 2003实现。 2、设置编译器。在matlab命令行输入mbuild –setup以及mex –setup，选择安装的c编译器。 3、调用编译器。此处使用MATLAB下的一个GUI平台deploytool下完全实现。在命令窗口输入deploytool即可看到。具体使用方法请Help。 （当然，也可以输入mcc -m filaname， filaname为要转成exe的m文件）注：在以前的版本中，用编译命令mcc -B sglcpp filaname；自2006的版本后，替换为mcc -mfilaname； 4、安装
MATLAB生成可执行文件
MATLAB生成可执行文件（.exe文件） 2010-07-28 14:59:25| 分类：matlab学习 要将用Matlab语言编写的函数文件编译成可独立执行的*.exe文件(即可脱离Matalab环境的执行程序)，首先要安装和配置好Matlab Compiler，一般来说，在安装Matlab时就已经安装了相应版本的Matlab Compiler。只是不同版本的Matlab，其编译器的使用方法有一定的差异，这一点要引起一定的注意。 在确定安装好Matlab Compiler后，还需要对Compiler进行适当的配置，方法是在Matlab命令窗口输入： Mbuild –setup 然后根据提示执行相应的操作，使用者可根据自己计算机中现有编译器的情况选择合适的编译器，如VC++ 6.0、VC++7.0、Bland C的编译器等，目前Matlab好象还不支持VC++8.0（我计算机安装的就是VC++2005，Matlab就无法识别）。当然，如果你的计算机里根本就没有安装其他任何语言的编译器，也可选择Matlab自带的Lcc编译器，其实这个编译器对大多数用户已经够用了（我就是选择的Matlab自带的Lcc编译器）。 配置好编译器后，自然就是对自己编写的M文件进行编译了。 将M文件编译为独立可执行文件的语法是： >>mcc –m fun1.m fun2.m …..
其中fun1就是最后的可执行文件的名称。 另外，也可通过采用命令开关-o指定编译最终目标文件的名称，如mcc –m main.m –o mrank_main，就是将编译后的文件指定为mrank_main.exe。 编译后的生成文件根据编译器的版本不同而不同。具体的可参阅相关资料。 如果要在没有安装matlab的计算机上执行编译后的程序，首先要将MATLAB701 toolbox compiler deploy win32中的MCRinstaller.exe安装到该计算机上(7.0 以前的版本是mglinstaller.exe)。 其次是要将“MCRinstaller.exe安装目录runtimewin32”这个路径添加到该计算机的环境变量中，添加的方法是： 右击“我的电脑”“属性”“高级”“环境变量”“添加”指定一个变量名，然后将上述路径复制到里面就可以了。 第三步是将编译生成的相相关文件拷贝到同一目录下(当然其他目录亦可)。 第四步是打开MS-dos操作窗口，进入到编译后的*.exe程序所在的目录，执行编译生成的*.exe文件即可。 需要说明的一个问题： 如果你的程序还附带有图片(如Version上的图标)、Web页面(如help 文档)，在编译的时候可能无法与M文件一起编译(因为我没有试过，也
MATLAB程序设计
实验四 第3章 MATLAB 程序设计 Matlab 作为一种广泛应用于科学计算的工具软件，不仅具有强大的数值计算能力和丰富的绘图功能；可以人机交互式的命令行的方式工作；作为一种高级语言，同时也可以与 C 、FORTRAN 等高级语言一样进行程序设计. 利用 Matlab 的程序控制功能，将相关 Matlab 命令编成程序存储在一个文件中（M 文件），然后在命令窗口中运行该文件，Matlab 就会自动依次执行文件中的命令，直到全部命令执行完毕. ■ 例1 用 mesh 绘制半径为 3 的球 命令行方式： 编程方式： 新建一个M 文件 qiu.m 如下： 保存后，在命令窗口输入 qiu ，即可执行该 M 文件. >> u=[0:pi/60:2*pi]; >> v=[0:pi/60:pi]; >> [U,V]=meshgrid(u,v); >> R=3; >> X=R*sin(V).*cos(U); >> Y=R*sin(V).*sin(U); >> Z=R*cos(V); >> mesh(X,Y,Z); >> axis equal; u=[0:pi/60:2*pi]; v=[0:pi/60:pi]; [U,V]=meshgrid(u,v); R=3; X=R*sin(V).*cos(U); Y=R*sin(V).*sin(U); Z=R*cos(V); mesh(X,Y,Z); axis equal;
第一节M 文件 一、M文件介绍 ●用Matlab 语言编写的程序称为M 文件 ●M 文件以.m 为扩展名 ●M 文件是由若干Matlab 命令组合在一起构成的，它可以完 成某些操作，也可以实现某种算法 ●文件的命名规则与变量相同！文件名应尽量与程序要表达的意 义相符合，以方便今后调用.（如例1） 二、M文件的建立、打开与保存 M文件是文本文件，可以用任何文本编辑器来建立和编辑，通常使用Matlab自带的M文件编辑器. ①新建一个M文件 ●菜单操作( Fil e→New→M-File ) ●命令操作( edit M 文件名) ●命令按钮( 快捷键) ②打开已有的M 文件 ●菜单操作( File →Open ) ●命令操作( edit M 文件名) ●命令按钮( 快捷键) ●双击M文件(在当前目录窗口) ③保存M 文件 ●菜单操作( File →Save )
MATLAB生成可执行文件exe总结
10、要将用 Matlab 语言编写的函数文件编译成 可独立执行的 *.exe 文件 要将用 Matlab 语言编写的函数文件编译成可独立执行的*.exe 文件(即可脱离 Matalab 环境的执行程序)，首先要安装和配置好 Matlab Compiler，一般来说，在安装 Matlab 时就已经安装了相应版本的Matlab Compiler。只是不同版本的 Matlab，其编译器的使用方法有一定的差异，这一点要引起一定的注意。在确定安装好 MatlabCompiler 后，还需要对 Compiler 进行适当的配置，方法是在 Matlab 命令窗口输入： Mbuild –setup 然后根据提示执行相应的操作，使用者可根据自己计算机中现有编译器的情况选择合适的编译器，如 VC++ 6.0、VC++7.0、Bland C 的编译器等，目前 Matlab 好象还不支持 VC++8.0(我计算机安装的就是 VC++2005，Matlab 就无法识别)。当然，如果你的计算机里根本就没有安装其他任何语言的编译器，也可选择 Matlab 自带的 Lcc 编译器，其实这个编译器对大多数用户已经够用了(我就是选择的 Matlab 自带的 Lcc 编译器)。配置好编译器后，自然就是对自己编写的 M 文件进行编译了。 将 M 文件编译为独立可执行文件的语法是： >>mcc –m fun1.m fun2.m….. 其中 fun1 就是最后的可执行文件的名称。另外，也可通过采用命令开关-o 指定编译最终目标文件的名称，如 mcc –m main.m –o mrank_main，就是将编译后的文件指定为 mrank_main.exe。编译后的生成文件根据编译器的版本不同而不同。具体的可参阅相关资料。 如果要在没有安装 matlab 的计算机上执行编译后的程序 首先要将\MATLAB701\toolbox\compiler\deploy\win32 中MCRinstaller.exe 安装到该计算机上(7.0 以前的版本是mglinstaller.exe)。 其次是要将―MCRinstaller.exe 安装目录\runtime\win32‖这个路径添加到该计算机的环境变量中，添加的方法是：右击―我的电脑‖―属性‖―高级‖―环境变量‖―添加‖指定一个变量名，然后将上述路径复制到里面就可以了。 第三步是将编译生成的相相关文件拷贝到同一目录下(当然其他目录亦可)。 第四步是打开 MS-dos 操作窗口，进入到编译后的*.exe 程序所在的目录，执行编译生成的*.exe 文件即可。 需要说明的一个问题： 如果你的程序还附带有图片(如 Version 上的图标)、Web 页面(如help 文档)，在编译的时候可能无法与 M 文件一起编译(因为我没有试过，也没有看到有关这方面的介绍)，这没有关系，先在计算机上执行一次你编译后生成的独立可执行文件，这时在同一目录下会生成一个以
(完整版)QPSK调制原理及matlab程序实现
QPSK已调信号生成 一、QPSK介绍 QPSK是英文Quadrature Phase Shift Keying 的缩写，意为正交相移键控，是一种数字调制方式。其有抗干扰性强、误码性能好、频谱利用率高等优点，广泛应用于数字微波通信系统、数字卫星通信系统、宽带接入、移动通信及有线电视系统之中。 二、实验平台和实验内容 １、实验平台 本实验是MATLAB环境中生成基本QPSK已调信号，只需要MATLAB12.0。２、实验内容 1.基带信号为周期127bits伪随机序列，信息比特速率：20kbps，载波频率： 20kHz（速率及频率参数现场可调整）； 2.在MATLAB环境中编写M代码搭建QPSK调制系统模型； 3.观测基带时域波形、已调信号时域波形； 4.观测基带发射星座图； 5.观测已调信号的功率谱（优先）或频谱； 三、实现框图及其原理分析 １、原理分析及其结构 QPSK与二进制PSK一样，传输信号包含的信息都存在于相位中。载波相位取四个等间隔值之一，如л/4, 3л/4,5л/4,和7л/4。相应的E为发射信号的每个符号的能量，T为符号持续时间，载波频率f等于nc/T，nc为固定整数。每一个可能的相位值对应于一个特定的二位组。例如，可用前述的一组相位值来表示格雷码的一组二位组：10，00，01，11。 Ｓｉｎ（ｔ）＝2E/tｃｏｓ［２]4/ + ∏i］０＜＝ｔ＜＝Ｔ )1 - ft∏ 2( 其中，i＝１，２，３，４。 2、框图
四、实验结果与分析 图一基带信号为周期为127bits的伪随机序列。
图二：已调信号时域波形 带宽为7104 Hz
MATLAB程序封装成EXE文件
MATLAB程序封装成EXE文件 1.设置编译器： 首先需要配置自己的Matlab Compiler，Matlab Compiler的作用是将程序编译成为机器可以直接执行的程序。配置Compiler 的方法是在Matlab命令窗口输入： mbuild -setup，按提示选择matlab自带编译器LCC。 实验记录： >> mbuild -setup Please choose your compiler for building standalone MATLAB applications: Would you like mbuild to locate installed compilers [y]/n? y Select a compiler: [1] Lcc-win32 C 2.4.1 in D:\PROGRA~1\MATLAB\R2007a\sys\lcc [2] Microsoft Visual C++ 6.0 in C:\Program Files\Microsoft Visual Studio [0] None Compiler: 1 Please verify your choices: Compiler: Lcc-win32 C 2.4.1 Location: D:\PROGRA~1\MATLAB\R2007a\sys\lcc Are these correct?([y]/n): y Trying to update options file: C:\Documents and Settings\Administrator\Application Data\MathWorks\MATLAB\R2007a\compopts.bat From template: D:\PROGRA~1\MATLAB\R2007a\bin\win32\mbuildopts\lcccompp.bat Done . . . --> "D:\PROGRA~1\MATLAB\R2007a\bin\win32\mwregsvr D:\PROGRA~1\MATLAB\R2007a\bin\win32\mwcomutil.dll" DllRegisterServer in D:\PROGRA~1\MATLAB\R2007a\bin\win32\mwcomutil.dll succeeded --> "D:\PROGRA~1\MATLAB\R2007a\bin\win32\mwregsvr D:\PROGRA~1\MATLAB\R2007a\bin\win32\mwcommgr.dll" DllRegisterServer in D:\PROGRA~1\MATLAB\R2007a\bin\win32\mwcommgr.dll succeeded
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