java通过代理调用matlab

Java调用matlab实现：

package test;

import matlabcontrol.MatlabConnectionException;

import matlabcontrol.MatlabInvocationException;

import matlabcontrol.MatlabProxy;

import matlabcontrol.MatlabProxyFactory;

import matlabcontrol.MatlabProxyFactoryOptions;

import matlabcontrol.extensions.CallbackMatlabProxy;

import matlabcontrol.extensions.CallbackMatlabProxy.MatlabCallback; import matlabcontrol.extensions.CallbackMatlabProxy.MatlabDataCallback; /**

*MATLAB操作类

*

*@author liuxp

*

*/

public class MatlabUtil{

private MatlabProxyFactoryOptions options;

private MatlabProxyFactory factory;

private StatrMatlab statrMatlab;

private CallbackMatlabProxy interactor;

private String result=null;

public MatlabUtil(String matlabLocation){

options=new MatlabProxyFactoryOptions.Builder()

.setUsePreviouslyControlledSession(true)

.setMatlabLocation(matlabLocation).build();

factory=new MatlabProxyFactory(options);

}

/**

*启动MATLAB

*

*@return

*@throws MatlabConnectionException

*/

public void statr()throws MatlabConnectionException{

if(interactor==null){

statrMatlab=new StatrMatlab();

statrMatlab.start();

}

}

/**

*MATLAB启动线程

*

*@author liuxp

*

*/

private class StatrMatlab extends Thread{

public void run(){

try{

factory.requestProxy(new MatlabProxyFactory.RequestCallback(){

@Override

public void proxyCreated(final MatlabProxy proxy){

interactor=new CallbackMatlabProxy(proxy);

proxy.addDisconnectionListener(new MatlabProxy.DisconnectionListener(){

@Override

public void proxyDisconnected(MatlabProxy proxy){

interactor=null;

}

});

}

});

}catch(MatlabConnectionException e){

e.printStackTrace();

}

}

}

/**

*退出MATLAB

*

*@return

*@throws Exception

*/

public void exit()throws Exception{

if(interactor!=null){

interactor.exit(voidCallback);

}else{

throw new NullPointerException("MATLAB代理没有连接...");

}

}

/**

*在MATLAB里执行命令

*

*@param command

*@throws Exception

*/

public void eval(String command)throws Exception{

if(interactor!=null){

interactor.eval(voidCallback,command);

}else{

throw new NullPointerException("MATLAB代理没有连接...");

}

}

/**

*返回MATLAB结果

*

*@return

*/

public String getResult(String functionName,int nargout,Object[]args){ if(interactor!=null){

interactor.returningFeval(dataCallback,functionName,nargout,args);

}else{

throw new NullPointerException("MATLAB代理没有连接...");

}

if(result==null){

try{

new Thread().sleep(1000);

}catch(InterruptedException e){

e.printStackTrace();

}

}

return result;

}

final MatlabCallback voidCallback=new MatlabCallback(){

@Override

public void invocationSucceeded(){

System.out.println("操作成功...");

}

@Override

public void invocationFailed(MatlabInvocationException ex){ System.out.println("操作失败....");

}

};

final MatlabDataCallback dataCallback=new MatlabDataCallback(){ @Override

public void invocationSucceeded(Object data){

result=ReturnFormatter.formatResult(data);

System.out.println("返回计算结果："+result);

}

@Override

public void invocationFailed(MatlabInvocationException e){

result=null;

System.out.println("操作失败....");

}

};

}

包说明：matlabcontrol-4.0.0.jar，jmi.jar

利用DLL技术实现LabVIEW和MATLAB混合编程_彭宇宁

计算机与现代化 　2007年第8期 JIS UAN JI YU X IAN DA I HUA 总第144期 文章编号:1006-2475(2007)08-0093-03 收稿日期:2006-08-14 基金项目:广西自然科学基金资助项目(0663022)作者简介:彭宇宁(1959-),女,四川成都人,广西大学电气工程学院高级工程师,研究方向:过程控制工程,网络化控制,虑拟仪器技术。 利用DLL 技术实现Lab V I E W 和MATL AB 混合编程 彭宇宁,朱　后 (广西大学电气工程学院,广西南宁530004) 摘要:介绍了利用DLL 技术实现LabV IE W 和MA TLAB 进行混合编程的基本原理,并详细阐述了使用M ATLA B 插件和使用M ATLA B 引擎两种方法的步骤,最后对两种方法进行了比较,总结了基于DLL 混合编程的技术特点。关键词:动态连接库;Lab V IE W ;MA TLAB ;混合编程中图分类号:TP311.13 文献标识码:A Usi n g DLL Techni q ue to Reali z eM ixed Progra mm ing wit h La bVI E W andMATLAB PE NG Yu -ning ,ZHU H ou (Instit u t e o f E lectrica l Eng i neering ,Guangx i Un i ve rsit y ,N anning 530004,China ) Ab stract :T his paper i n troduces t he keystone o f usi ng D LL to rea lize the m ixed prog ramm i ng w it h Lab V I E W and M ATLA B .A t t he sa m e ti m e ,t he st eps of bo t h m ethods are expa tia t ed :using M ATLA B A dd -i n and i nvoking M ATLA B engine .In the end o f t he ar ticle ,w e co m pa re t hese t wo m ethods ,and s umm arize the advantages o fm i xed progra mm ing v ia DLL .K ey w ords :DLL ;LabV IE W ;MA TLAB ;m i xed progra mm ing 0　引　言 Lab V I E W 作为虚拟仪器的开发软件,具有功能完整、应用灵活、易于理解、编程简单、开发效率高等优点,已成为虚拟仪器开发事实上的工业标准。但其在工程计算、图 形处理、先进控制、系统建模和仿真方面远不及MATL AB 功能强大。而MATL AB 在循环处理、图形界面开发、数据输入、网络通信、硬件控制等方面也不如Lab V I E W 。因此实现两者混合编程,将两者的优势结合互补不足,对于开发功能更为强大的虚拟仪器具有巨大的推动作用。目前Lab V I E W 和MATLAB 的混合编程方法有三种:第一种基于A ctive X 控件技术,包括MATL AB 脚本节点和Active X 函数模板;第二种基于动态数据交换(DDE )技术;第三种基于组件对象模型(C OM )技术。前面两种方法都不能脱离MATL AB 环境独立运行,第三种方法相对独立且执行效率较高,但不能全面支持MATL AB 的应用。本文利用DLL (动态连接库)技术将La bVI E W 、VC 、MATL AB 混合编程有机结合起来,提出一种新的LabVI E W 和MATLAB 进 行数据交换和控制的方法。 1　基本原理 DLL (Dyna m ic -Link Li b r ary )-动态连接库是基于W indo w s 程序设计的一个重要组成部分,它由一系列 封装好的可执行代码组成,其内部函数能被其他程序所共享。DLL 的编制与具体的编程语言及编译器无关,只要遵守DLL 的开发规范和编程策略,并安排正确的接口,不管用何种编程语言编制的DLL 都具有通用性。LabV I E W 通过CLF (Ca ll Librar y Function N ode )实现对DLL 的函数 [1] 。另一方面,MATLAB 通 过MATL AB 编译器和计算引擎为C 语言提供了功能强大的接口,可将与MATLAB 通讯的C 代码编制成DLL 文件供LabV I E W 调用,实现LabV I E W 和MAT -LAB 间接数据交换。下面举一个简单的例子(本例已在LabV I E W 7.1,M icroso ftV isual C ++6.0,MAT -LAB 6.5上通过),介绍利用DLL 实现LabV I E W 和MATL AB 混合编程的两种途径。

人工神经网络Matlab实现代码

以下是用Matlab中的m语言编写的BP神经网络代码，实现的是一个正弦函数的拟合过程，包括了初始化、BP算法、绘制曲线等过程，可以将代码放到一个M文件中运行，以下是代码： defaultpoints=20; %%%%%%%%%隐含层节点数 inputpoints=1; %%%%%%%%%输入层节点数 outputpoints=1; %%%%%%%%%输出层节点数 Testerror=zeros(1,100);%%%%每个测试点的误差记录 a=zeros(1,inputpoints);%%%%输入层节点值 y=zeros(1,outputpoints);%%%样本节点输出值 w=zeros(inputpoints,defaultpoints);%%%%%输入层和隐含层权值 %初始化权重很重要，比如用rand函数初始化则效果非常不确定，不如用zeros初始化 v=zeros(defaultpoints,outputpoints);%%%%隐含层和输出层权值 bin=rand(1,defaultpoints);%%%%%隐含层输入 bout=rand(1,defaultpoints);%%%%隐含层输出 base1=0*ones(1,defaultpoints);%隐含层阈值，初始化为0 cin=rand(1,outputpoints);%%%%%%输出层输入 cout=rand(1,outputpoints);%%%%%输出层输出 base2=0*rand(1,outputpoints);%%输出层阈值 error=zeros(1,outputpoints);%%%拟合误差 errors=0;error_sum=0; %%%误差累加和 error_rate_cin=rand(defaultpoints,outputpoints);%%误差对输出层节点权值的导数 error_rate_bin=rand(inputpoints,defaultpoints);%%%误差对输入层节点权值的导数 alfa=0.5; %%%% alfa 是隐含层和输出层权值-误差变化率的系数，影响很大 belt=0.5; %%%% belt 是隐含层和输入层权值-误差变化率的系数，影响较小 gama=5; %%%% gama 是误差放大倍数，可以影响跟随速度和拟合精度,当gama大于2时误差变大，容易震荡 %%%%规律100个隐含节点，当alfa *gama =1.5时，效果好，其他值误差变大，belt基本不影响效果 %%%%规律200个隐含节点，当alfa *gama =0.7时，效果好，其他值误差变大，belt基本不影响效果，最小误差和100个隐含点一样 %%%%规律50个隐含节点，当alfa *gama =3时，效果好，其他值误差变大，belt基本不影响效果，最小误差和100个隐含点一样 trainingROUND=200;% 训练次数,有时训练几十次比训练几百次上千次效果要好很多sampleNUM=361; % 样本点数 x1=zeros(sampleNUM,inputpoints); %样本输入矩阵 y1=zeros(sampleNUM,outputpoints); %样本输出矩阵 x2=zeros(sampleNUM,inputpoints); %测试输入矩阵

MATLAB2014aC++代码生成,并用VC2010生成dll供VBA或VB调用使用说明

MATLAB2014a生成C++代码，并用VC2010生成dll 供VBA或VB调用使用说明 一、过程概述 1、使用VC2010生成.dll文件，测试VC程序是否正常 2、使用VBA调用VC2010生成的.dll文件，测试.dll文件调用的VBA代码是否 正常，这里使用Excel VBA主要是为了以后输入输出数据更方便。 3、使用MATLAB编写脚本程序文件，使用MATLAB CODER功能编译成c++文件。 4、VC2010集成MATLAB生成的c++代码，并编译成.dll文件 5、使用步骤1,2验证MATLAB生成的代码 二、具体实施过程描述 1、使用VC2010生成.dll文件 1.1工程建立 首先打开VS 2010--> 新建工程 --> Win32 --> Win32项目 --> 输入工程名称(MakeDll)，选择好保存工程的路径-->确定。 在弹出的“应用程序设置”--> "应用成程序型" --> 选择 "DLL(D)" --> 附加选项-> 选择"空项目(E)" ---->点击"完成"进入项目工作窗口

1.2开始创建DLL 第一步： 在头"解决方案资源管理器" --> 头文件 --> 右键 -->添加新建项 ---→选择"头文件(.h)" -->输入文件名称(max) --> 点击“添加(A)”，完成max.h文件的添加。

max.h头文件中的代码为： 1. #ifndef _MAX_H 2. #define _MAX_H_ 3. __declspec(dllexport) int __stdcall fmax(int a,int b); 4. #endif 代码说明： __declspec(dllexport) 的作用是指定导出该函数为DLL函数； __stdcall是函数调用约定,表示该DLL函数被C/C++以外的语言调用; 备注：使用时需要根据实际定义的主函数返回值类型和函数名称修改低3行红色而自体标记部分内容。这里需要修改的是int数据类型，fmax(int a,int b)的函数名称和变量名称和变量的类型，或者直接从第二步的主程序中复制过来。 第二步： 在头"解决方案资源管理器" --> 源文件 --> 右键 -->添加新建项 -->选择"C++文件(.cpp)" -->输入文件名称(max) --> 添加(A) max.c源文件中的代码为：

BP人工神经网络算法的MATLAB实现

%% 清空环境变量clc clear %% 训练数据预测数据提取及归一化 %下载四类语音信号 load data1 c1 load data2 c2 load data3 c3 load data4 c4 %四个特征信号矩阵合成一个矩阵 data(1:500,:)=c1(1:500,:); data(501:1000,:)=c2(1:500,:); data(1001:1500,:)=c3(1:500,:); data(1501:2000,:)=c4(1:500,:); %从1到2000间随机排序 k=rand(1,2000); [m,n]=sort(k);

%输入输出数据 input=data(:,2:25); output1 =data(:,1); %把输出从1维变成4维 for i=1:2000 switch output1(i) case 1 output(i,:)=[1 0 0 0]; case 2 output(i,:)=[0 1 0 0]; case 3 output(i,:)=[0 0 1 0]; case 4 output(i,:)=[0 0 0 1]; end end

%随机提取1500个样本为训练样本,500个样本为预测样本input_train=input(n(1:1500),:)'; output_train=output(n(1:1500),:)'; input_test=input(n(1501:2000),:)'; output_test=output(n(1501:2000),:)'; %输入数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); %% 网络结构初始化 innum=24; midnum=25; outnum=4; %权值初始化 w1=rands(midnum,innum); b1=rands(midnum,1); w2=rands(midnum,outnum); b2=rands(outnum,1); w2_1=w2;w2_2=w2_1;

Matlab调用MFC应用实例

//MainFunction.cpp #include "stdafx.h" #include "mex.h" #include "MFCDialog.h" voidmexFunction(intnlhs, mxArray *plhs[], intnrhs, constmxArray *prhs[]) { mxArray *pa=NULL; double *x=NULL; double *y=NULL; double *result=NULL; charstrbuf[50]; if(nrhs!=2) { mexErrMsgTxt("You can only input 2 arguements!"); return; } else { x=mxGetPr(prhs[0]); y=mxGetPr(prhs[1]); sprintf(strbuf,"x=%f,y=%f",*x,*y); mexPrintf(strbuf);

plhs[0]=mxCreateDoubleMatrix(1,2,mxREAL); result=mxGetPr(plhs[0]); result[0]=*x; result[1]=*y; mexPrintf("\nStart MFC\n"); MFCDialog *a; a=new MFCDialog(); if(a->DoModal()==IDCANCEL) { mexPrintf("Exit MFC\n"); } mexPrintf("End MFC\n"); } } // MFCDialog.cpp : implementation file // #include "stdafx.h" #include "MFCPlot.h" #include "MFCDialog.h" #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #undef THIS_FILE

bp神经网络及matlab实现讲解学习

b p神经网络及m a t l a b实现

图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值 ( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为： 图中 yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为： 若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即： X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ]

则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式： 若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net为负，则称神经元处于抑制状态。 图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model )，也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。 2. 常用激活函数 激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，下面简要介绍常用的激活函数。 (1) 线性函数 ( Liner Function ) (2) 斜面函数 ( Ramp Function ) (3) 阈值函数 ( Threshold Function ) 以上3个激活函数都属于线性函数，下面介绍两个常用的非线性激活函数。 (4) S形函数 ( Sigmoid Function ) 该函数的导函数：

MATLAB调用C++DLL

MATLAB调用C++动态库的方法 声明：本人知识水平有限，文档中难免有错，望谅解！ 一、方法步骤 1、首先确定你的动态库正确，并将你的动态库（例如：Demo.dll）和静态链接库 （Demo.lib）和自定义的相关头文件（例如：Demo.h等）拷贝到当前工作目录下，当然也可以将你的动态库拷贝到C盘的windows\system32目录下。 2、写.cpp文件，并用mex命令生成.mexw64或者.mexw32文件（这由你的系统决定）， 其实，这个文件起转换作用。也就是说，你用MATLAB调用C++动态库就必须通过 这个文件去调用，而这个文件就是由.cpp文件生成的。 这个.cpp文件中必须包含这个mexFunction函数，格式也必须如下： void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) nlhs：输出参数个数 plhs：输出参数列表 nrhs：输入参数个数 prhs：输入参数列表 不过函数名可以随便取的。在这个函数中你就可以去调用C++动态库的函数了。 记住头文件：”mex.h”…… 注意：保存的文件名就是将来在MATLAB中调用的函数名，而不是这里的函数名。 3、使用mex命令编译XXX.cpp。如：mex xxx.cpp ;那么系统将生成xxx.mexw32或者xxx.mexw64 文件。这个文件的文件名就将是你要调用的函数名； 4、现在就可以写脚本调用这个函数了。 二、案例 1、现在生成了一个C++动态库Demo.dll\Demo.lib,还有头文件Demo.h;里面定义了一个函数 double Demo_Add( double x, double y); //功能：将两个数相加并返回 这些大家都知道，不用我说了吧。 2、在MATLAB中写一个c++文件Test.cpp： #include "mex.h" #include "Demo.h" #pragma comment(lib,"Demo.lib") void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) { if( nrhs != 2) //判断输入参数的个数

基于matlab实现BP神经网络模型仿真

基于BP神经网络模型及改进模型对全国历年车祸次数预测 一、背景 我国今年来随着经济的发展，汽车需求量不断地增加，所以全国每年的车祸次数也被越来越被关注，本文首先搜集全国历年车祸次数，接着通过这些数据利用BP神经网络模型和改进的径向基函数网络进行预测，最后根据预测结果，分析模型的优劣，从而达到深刻理解BP神经网络和径向基函数网络的原理及应用。所用到的数据即全国历年车祸次数来自中国汽车工业信息网，网址如下： https://www.wendangku.net/doc/ab15783624.html,/autoinfo_cn/cszh/gljt/qt/webinfo/2006/05/124650 1820021204.htm 制作历年全国道路交通事故统计表如下所示： 二、问题研究 （一）研究方向 （1）通过数据利用BP神经网络模型预测历年全国交通事故次数并与实际值进行比较。（2）分析BP神经网络模型改变训练函数再进行仿真与之前结果进行对比。 （3）从泛化能力和稳定性等方面分析BP神经网络模型的优劣。 （4）利用径向基函数网络模型进行仿真，得到结果与采用BP神经网络模型得到的结果进行比较。

（二）相关知识 （1）人工神经网络 人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 人工神经网络有以下几个特征： （1）非线性非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性网络关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。 （2）非局限性一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。 （3）非常定性人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。 （4）非凸性一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。 （2）BP神经网络模型 BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。 （3）径向基函数网络模型 径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络由三层组成，输入层节点只传递输入信号到隐层，隐层节点由像高斯函数那样的辐射状作用函数构成，而输出层节点通常是简单的线性函数。 隐层节点中的作用函数（基函数）对输入信号将在局部产生响应，也就是说，当输入信号靠近基函数的中央范围时，隐层节点将产生较大的输出，由此看出这种网络具有局部逼近能力，所以径向基函数网络也称为局部感知场网络。

Matlab调用VC生成的dll的具体步骤

Matlab调用C生成的dll的具体步骤一、C生成dll文件（以vs2008为例） 1创建项目: Win32->Win32项目，名称：MyDLL

2新建头文件testdll.h，并编写相关程序 注：一定要注意头文件的写法，此法是支持C的头文件，Matlab调用DLL只支持用C 语法写成的DLL，C++的一些关键特性如类、继承等都不支持，用起来的话局限性很大的，还不如单独再用M文件把算法再写一遍进行仿真呢。

具体程序如下 #ifndef MATLABDLLTEST_H #define MATLABDLLTEST_H #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif __declspec(dllexport) double add(double x, double y); #ifdef __cplusplus } #endif #endif 3新建源文件testdll.cpp，并编写相关程序

具体程序如下所示： #include "stdafx.h" #include "testdll.h" double add(double x, double y) { return (x+y); } 4新建模块定义文件mydll.def，并编写相关程序

二、Matlab调用生成的dll 1、编译器准备 1)在Matlab的命令窗口输入:mex -setup

2)选择你的编译器，我的是: [2] Microsoft Visual C++ 2008 SP1 in c:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0 2、加载DLL：把编译连接之后产生的myDLL.dll和testdll.h文件拷贝到Matlab的当前工作目录下，并编写.m函数 具体程序 clc; clear all; close all; addpath('dll的具体路径即Matlab的当前工作路径')%输入dll文件具体的存储路径 loadlibraryMyDLLtestDLL.h alias lib%加载MyDLL库，并重命名为lib，注意加载时常常需要MyDLL的头文件 libfunctionsview lib %执行此命令后会生成如下窗口

matlab生成dll方法的心得体会

将MATLAB函数编译成dll 供VC调用的方法 1简介 1.1 MATLAB简介 MATLAB名字是由MATrix和LABoratory两词的前三个字母组合而成。是美国新墨西哥大学计算机科学系主任的Cleve Moler教授出于减轻学生编程负担的动机，为学生设计了一组调用LINPACK和EISPACK库程序的“通俗易用”的接口，此即用FORTRAN编写的萌芽状态的MATLAB。 经几年的校际流传，在Little的推动下，由Little、Moler、Steve Bangert合作，于1984年成立了MathWorks公司，并把MATLAB正式推向市场。 目前，MATLAB己经成为应用最广泛的科学工程计算软件，它广泛的应用于自动控制、数学运算、信号分析、图象处理、财务分析等各行各业。用MATLAB 编写的数学运算及图像处理等程序十分简单，在MATLAB里有大量的MATLAB 库函数，包括初等数学函数、线形代数函数、矩阵操作函数、数值计算函数、特殊数学函数、插值函数等等，还可以利用MATLAB的编译工具将m文件方便的转化为C\C++语言、可执行程序(exe)、动态连接库文件(dll)、COM组件等等，并可直接供C\C++语言调用。 为什么要用VC与MATLAB接口？ 既然MATLAB拥有强大的数值计算功能，利用VC与MATLAB接口可以充分发挥它的数值计算功能，并且可以不依赖MATLAB软件运行，在VC下做出漂亮的界面，把复杂的数据处理交给MATLAB去做。 1.2 MATLAB函数编译为dll与VC之间的通讯方式 1、使用自带的MATLAB Compiler 2、使用MATcom工具 3、在MATLAB下做com组件，在VC中调用com组件(出现了点问题，目前还没找到解决方法，这种方法在m文件较大、用matcom、调用math library 或使用mcc方式无法实现的时候，推荐使用)

VB调用Matlab生成的dll完全攻略(混合编程必备)

用VB调用Matlab生成的dll MATLAB 具有强大的运算功能，VB 具有开发界面友好的特点，可以将二者结合，可以开发出脱离MATLAB 环境的VB程序，即利用VB调用Matlab生成的dll。 工具/原料 Microsft Visual Basic 6 Matlab 7.0 步骤/方法 在MA TLAB 系统中的命令输入comtool命令或点击左下角“Start- > MATLAB - > MA TLAB COMBuilder - > MATLAB COM Builder”,启动MATLAB COM Builder。 建立工程，选择菜单“File - > New Project”，设置工程参数。设置的工程名为COM 组件编译后的文件名称，也可以输入新类，点击“Add”建立新类。

点击菜单“Project - > Add File. . . ”，向工程中加入M或MEX文件。 点击菜单“Build - >COM Object. . . ”，状态窗口出现“Standalone DLL build complete.”说明生成dll成功。

注册生成的myfunc_1_0.dll，在VB中引用MWComUtil.dll和myfunc_1_0.dll，就可以像调用里边的函数了！

插入完成后，Visual Basic中的具体调用方法和命令 此时Matlab中定义的函数： function daoju_gonge(z,x,m,ha,c,b) (函数名daoju_gonge) VB调用 1.先对所有的参数进行定义（关键） Private z As Double Private x As Double Private m As Double Private ha As Double Private c As Double Private b As Double Private theDaoju As myDaoju.Daoju （theDaoju 是自己设定的一个VB中的变量，myDaoju 则是由.m文件编译而成的.dll文件文件名，同时也是其中定义的组件名Component name，daoju则是其类名Class name） 2.调用命令 Call theDaoju.Daoju_gonge(z, x, m, ha, c, b) 3.对VB进行初始化 Private Sub Form_Load() Set theDaoju = New myDaoju.Daoju End Sub 注意事项以及相应问题解决 1.在编译dll时,需要机器安装有C或C++编译器，比如安装VC++6.0 2.Matlab启动Comtool工具之前，还需要利用mbuild –setup 命令对compiler(转换器) 设 置，将转换器设置成C++/C语言对应的compiler，而不是Matlab自带的compiler。 Ps：前两条如果没有做到的话，在comtool生成界面往往出错，无法生成dll等相应的文件。 3.如果出现有其他一些小问题，尝试重启Visual Basic或Matlab，再或者重启电脑。 疑难点： 如果对文件进行处理，使其能够在其他电脑上同样实现设定的功能。 可选方案一：文件打包。 Visual Basic打包程序或是Matlab打包程序。

人工神经网络作业MATLAB仿真(共3篇)

人工神经网络作业M A T L A B 仿真(共3篇) -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

人工神经网络仿真作业（3篇） 人工神经网络仿真作业1： 三级倒立摆的神经网络控制 人工神经网络仿真作业2： 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 人工神经网络仿真作业3： 基于RBF的机械手无需模型自适应控制研究

神经网络仿真作业1：三级倒立摆的神经网络控制 摘要：建立了基于人工神经网络改进BP 算法的三级倒立摆的数学模型，并给 出了BP 网络结构，利用Matlab 软件进行训练仿真，结果表明，改进的BP 算法控制倒立摆精度高、收敛快，在非线性控制、鲁棒控制等领域具有良好的应用前景。 1.引言 倒立摆系统的研究开始于19世纪50年代,它是一个典型的非线性、高阶次、多变量、强耦合和绝对不稳定系统.许多抽象的控制概念,如系统的稳定性、可控性、系统的收敛速度和抗干扰能力都可以通过倒立摆直观地表现出来。随着现代控制理论的发展,倒立摆的研究对于火箭飞行控制和机器人控制等现代高科技的研究具有重要的实践意义。目前比较常见的倒立摆稳定控制方法有线性控制,如LQR,LQY 等;智能控制,如变论域自适应模糊控制,遗传算法,预测控制等。 2.系统的数学模型 2.1三级倒立摆的模型及参数 三级倒立摆主要由小车，摆1、摆2、摆3组成，它们之间自由链接。小车可以在水平导轨上左右平移，摆杆可以在铅垂平面内运动，将其置于坐标系后如图1 所示： 规定顺时针方向的转角和力矩均为正。此外，约定以下记号：u 为外界作用力，x 为小车位移，i （i =1，2，3）为摆i 与铅垂线方向的夹角， i O 分别为摆i 的链接点位置。其它的系统参数说明如下：

CSharp使用DLL进行调用MatLab混编

CSharp使用DLL进行调用MatLab混编 Lanix Beavis 2013/1/27 Beijing Normal University, 978109939@https://www.wendangku.net/doc/ab15783624.html, 软件配置 (2) 一、生成DLL库 (2) 1. 函数准备 (2) 2. 环境预设 (2) 3. DeploymentTool生成DLL (3) 二、CSharp调用DLL (6) 1. 添加引用 (6) 2. 调用实例 (6) 3. 加载错误 (7)

软件配置 MATLAB：Version 7.11.0.584(R2010b)，64-bit(win64) CSharp：Visual Studio 2010专业版，4.0.30318 RMRel，64-bit(win64) 一、生成DLL库 1. 函数准备 2. 环境预设

3. DeploymentTool生成DLL 点击Desktop->Deployment Tool，点击“here”或->New Project生成新项，此处为M2CTEST.prj 。点击[Add class]生成指定名称的类，点击[Add files]添加M方法文件作为该类下的方法。添加类及方法后，点击打包文件，生成的dll文件在M2CTEST\src目录下。

二、CSharp调用DLL 1. 添加引用 启动Visual Stidio新建新项目，此处项目为控制台应用程序ConsoleApplication2。 在ConsoleApplication2中添加项目引用，右键单击“引用”，点击“添加引用”，包括自己生成的DLL和Matlab环境DLL： M2CTEST\src\M2CTEST.dll Program Files\MATLAB\R2010b\toolbox\dotnetbuilder\bin\win64\v2.0\MWArray.dll 在Program.cs中添加类引用： using https://www.wendangku.net/doc/ab15783624.html,.Arrays; //用于数据转换 using https://www.wendangku.net/doc/ab15783624.html,.Utility; //用于绘图 using M2CTEST; //自己生成的DLL库，调用Matlab函数 2. 调用实例

Matlab调用DLL以及matlab指针参数传递

Matlab调用DLL 本来想把算法写成一个DLL的形式，这样既可以在控制软件中方便调用，又可以在Matlab中通过调用外部DLL的形式对算法进行仿真分析，所以需要了解Matlab调用外部DLL的方法，但是后来发现Matlab调用DLL只支持用C语法写成的DLL，C++的一些关键特性如类、继承等都不支持，用起来的话局限性很大的，还不如单独再用M文件把算法再写一遍进行仿真呢。这里把Matlab调用DLL 的过程记录一下吧，以后有用到的时候再说。 在Matlab的Help中搜索"Calling Functions in Shared Libraries"即可看到关于此内容的帮助文档。 下面以一个简单的小例子演示Matlab调用DLL的过程： 1、编译器准备 在Matlab的命令窗口输入:mex -setup 选择你的编译器，我的是: [2] Microsoft Visual C++ 2008 SP1 in c:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0 2、编写你自己的DLL 在Visual Studio 2008中新建一个Win32的Dll工程，不妨设名字为MatlabDllTest，编辑MatlabDllTest.cpp: #include "MatlabDllTest.h" double add(double x, double y) { return (x+y); } 编辑MatlabDllTest.h: #ifndef MATLABDLLTEST_H #define MATLABDLLTEST_H #ifdef __cplusplus extern"C" { #endif

基于MATLAB 的神经网络的仿真

智能控制 基于MATLAB 的神经网络的仿真 学院：机电工程学院 姓名：白思明 学号：2011301310111 年级：自研-11 学科：检测技术与自动化装置 日期：2012-4-3

一．引言 人工神经网络以其具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点, 已经在模式识别、 信号处理、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。MATLAB中的神经网络工具箱是以人工神经网络理论为基础, 利用MATLAB 语言构造出许多典型神经网络的传递函数、网络权值修正规则和网络训练方法，网络的设计者可根据自己的需要调用工具箱中有关神经网络的设计与训练的程序, 免去了繁琐的编程过程。 二．神经网络工具箱函数 最新版的MATLAB 神经网络工具箱为Version4.0.3, 它几乎涵盖了所有的神经网络的基本常用类型，对各种网络模型又提供了各种学习算法，我们可以根据自己的需要调用工具箱中的有关设计与训练函数，很方便地进行神经网络的设计和仿真。目前神经网络工具箱提供的神经网络模型主要用于： 1.数逼近和模型拟合； 2.信息处理和预测； 3.神经网络控制； 4.故障诊断。 神经网络工具箱提供了丰富的工具函数，其中有针对某一种网络的，也有通用的，下面列表中给出了一些比较重要的工具箱函数。 三．仿真实例 BP 网络是一种多层前馈神经网络，由输入层、隐层和输出层组成。BP 网络模型结构见图1。网络同层节点没有任何连接，隐层节点可以由一个或多个。网络的学习过程由正向和反向传播两部分组成。在正向传播中，输入信号从输入层节点经隐层节点逐层传向输出层节点。每一层神经元的状态只影响到下一层神经元网络，如输出层不能得到期望的输出，那么转入误差反向传播过程，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的权值，逐次地向输入层传播去进行计算，在经正向传播过程，这两个过程反复运用，使得误差信号最小或达到人们所期望的要求时，学习过程结束。

VB6.0调用matlab生成的dll文件

环境：win7 64位，matlab2010b，Vb6.0 一、设置环境变量 右键计算机——属性——高级系统设置——环境变量，在用户变量和系统变量中均添加如下路径：路径名为path 值为”C:\Program Files\MATLAB\R2010b\bin\win64”（matlab安装路径），重启计算机。 二、编写m文件，注意以function开头 三、在matlab中设置编译环境 1.在matlab命令窗口中输入mex –setup，选择n，然后在弹出的众多编译器中选择一个，最好选择VC++系列（在进行这一步时，现在电脑上安装VC的编译器，如VC++6.0、Visual Studio，注意要安装英文版），接下来一直选择y，直至看见Done……，证明这一步成功了； 2.接下来输入么build –setup，接下来步骤与1相似，直至看见Done……。 四、进行编译，生成dll文件 1.在matlab窗口中输入deploytool，在弹出的窗口中，name随便填，location选择默认即可，Target选择倒数第二项：Generic COM Component，单击OK； 2.选择Add class，填写class name，单击Add files，选择所需编译的m文件，然后单击 build按钮，等待编译结束，这是会看到生成的文件夹中含 distrib这个文件夹，所需的dll文件即在里面。 五、注册dll 开一个dos窗口（在开始里输入运行即可），在dos窗口中输入:cd/d /runtime/win64，回车，接着输入mwregsvr mwcomutil.dll，即对mwcomutil.dll 进行注册(这个dll是matlab下作的任何com组件都要用到的dll)。 六、在vb6.0中调用生成的dll文件 1.打开vb6.0，点击工程——引用——浏览，找到放置dll文件处，选择，点击确定； 2.vb6.0命令行处应写： Dim myplot As plot.plot1 Set myplot = New plot.plot1 …… Call myplot.plot1(str, strname, xx5, yy2, y) （说明：其中myplot为自己取的名字，plot为matlab编译dll文件时的class name，plot1为源文件m文件的名字）

vc调用matlab工具箱实例

本文详述了在Vc环境下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理，全文以Matlab工具箱中功率谱密度分析函数为例，介绍了通过Matlab自带的引擎、Matlab自身的编译器以及利用MathTools公司的Matcom进行对工具箱函数的调用。 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，它处理的基本对象是信号与系统，信号处理工具箱位于目录、Toolbox\Signal下，利用工具箱中的文件可以实现信号的变换、滤波、谱估计、滤波器设计等。在其它的环境如Vc下如果能调用Matlab工具箱中的文件，会大大地加快一些算法的实现，同时其可靠性也很高。 1. 利用 Matlab引擎 Matlab引擎采用客户和服务器计算方式，在运用中，Vc的C 语言或C++语言的程序作为前端客户机，它向Matlab引擎传递命令和数据信息，并从Matlab引擎接收数据信息，它提供了下列几个函数：engOpen, engGetArray, engPutArray, engEvaString, engOutputBuffer ,engClose与客户机进行交互。

下面例程是在Vc下建一个基于对话框的应用程序，在对话框中设置一个Button控件OnMatlabEngine.,在对话框.cpp文件中加入”engine.h”和“math.h”头文件，下面给出部分程序清单。 Void CtestmatlabDlg::OnMatlabEngine(){ Engine *ep; mxArray* T=NULL,*result=NULL,*mFs=NULL,*mnfft= NULL; double datax[1024]; char buffer[1024]; for(int j=0;j<1024;j++)//注：如通过采集卡采集数据可将采集的数据放在datax[]数组中,此循环就不需要 { double samt=(double)(1.0/1024);