c与matlab混合编程
‘壹’ matlab与c 混合编程 大概可提速多少倍
我做图像处理的时候，先是用MATLAB，因为有大量的循环处理，其运行时间将近一分钟，后来改用MATLAB与C混合，时间缩短至0.09秒，时间之差，真的是不可估量。
但是，情况不完全如此，MATLAB优点在于矩阵运算中，如果你的程序中有大量的矩阵运算，那么混合编程个人不是很建议；c语言优点在于循环速度很快。
我也有这样的经历，我的算法中有大量的矩阵运算（由于我是做图像处理，矩阵基本上是512*512的），本来用MATLAB编程用了9秒左右的时间，但是改用了C混合后，N长时间，反正我是等了将近一分钟，混合程序我是检验过的，没有死循环的。
以上这些完全个人经验之谈，希望对您有个帮助。
‘贰’ matlab与c混合编程，engOpen()的问题，matlab引擎启动不了
使用engOpen()打开Matlab引擎总是失败，问题可能就是Matlab组件没有注册。注册方法：点击开始/运行/cmd,在命令行提示窗口下更改到Matlab安装路径/bin，运行指令
matlab/regserver,注册成功后会弹出Matlab 命令窗口。
‘叁’ matlab和c语言怎么混合编程相关书籍
MATLAB是一个功能强大的数学软件，擅长于用矩阵运算完成各种数学功能。
但是其程序需要在MATLAB环境下解释执行，效率不高。
如果能将它强大的函数库用于C语言，利用C来编译执行，MATLAB将能发挥更大的作用。
‘肆’ C和matlab混合编程，mxCreateDoubleMatrix该函数申请内存失败，返回0x00000000
代码贴上来看一下？是不是你申请的矩阵太大了？最好用C 先申请一下矩阵，测试内存大小。如果成功，销毁矩阵，用Matlab申请矩阵；不成功，则重新想办法。
‘伍’ matlab与c（注意不是c++） 混合编程 error LNK2019: 无法解析的外部符号
遇到这种错误只有一种可能
就是有声明 但没有具体的实现
‘陆’ 如何将c文件在matlab simulink中混编
方法/步骤
菜单：工程→ 属性... 选择配置属性下的 VC++ 目录。在包含目录栏目中添加matlab相关的include文件。我的matlab装在F盘中，只要把F:\MatLab\extern\include\win64和F:\MatLab\extern\include两个目录配置上去就好，这里注意下要是win64的vs所建立的工程必须是x64的，否则会出错，比较低的版本则没有win64，只有win32 这样是建立一个x86或win32工程即可
在 库目录栏目中添加matlab相关的lib文件。例如：F:\MatLab\extern\lib\win32\microsoft；F:\MatLab\extern\lib\win32；F:\MatLab\extern\lib\win64\microsoft；F:\MatLab\extern\lib\win64；
注意这里是针对于不同的工程和机器位数，最好全部加上去，以免出错。
菜单：工程 属性 选择配置属性下的 连接器→ 输入。
在 附加依赖项 栏目中输入项目需要引用matlab的的lib文件库。
libmat.lib libeng.lib libmx.lib
菜单：工程 属性 选择配置属性下的 连接器→ 常规。
在 附加库目录 栏目中，添加库所在的目录名称。如：F:\MatLab\bin\win64
这一步相当的重要，不然的话，各种dll文件找不到，lib文件找不到之类的报错。
测试：从网上随便找一个代码
#include <iostream>#include <iomanip>using namespace std;#include <engine.h>#include <string.h>
void main(){ // 定义循环变量 int i = 0, j = 0;
// 状态变量
int nStatus = 0; // 定义MATLAB引擎指针 Engine *ep;
// 定义mxArray变量指针 mxArray *A, *B;
// 定义矩阵数组
// 注意：VC中矩阵的行列次序与MATLAB正好时相反，需要转置。 double arData[3][3] = {{7.5,16.3,9.6},{13.2,8.9,12.3},{9.6,5.4,13.7}}; double arResData[3][3];
// 输出原矩阵 cout<<"原矩阵为："<<endl; for(i = 0; i < 3; i++) { for(j = 0; j < 3; j++) { cout<<setw(10)<<arData[i][j]<<" "; } cout<<endl; } // 打开MATLAB引擎 ep = engOpen(NULL); if(ep == NULL) { cout<<"无法打开MATLAB引擎。"<<endl; exit(EXIT_FAILURE); }
// 是否显示MATLAB窗口：true-显示；false-隐藏。
nStatus = engSetVisible(ep, false);
if(nStatus != 0)
{
cout<<"设置MATLAB显示属性失败。"<<endl;
exit(EXIT_FAILURE);
}
// 为mxArray变量分配空间 A = mxCreateDoubleMatrix(3,3,mxREAL); B = mxCreateDoubleMatrix(3,3,mxREAL); if(A == NULL || B == NULL) { cout<<"为mxArray变量分配空间失败。"<<endl;
exit(EXIT_FAILURE); }
// 将数组中的数据写入到mxArray空间中
memcpy((void*)mxGetPr(A),(void*)arData,sizeof(arData));
// 将矩阵变量A写入到MATLAB引擎空间
nStatus = engPutVariable(ep,"A",A);
if(nStatus != 0)
{
cout<<"矩阵变量写入MATLAB引擎空间失败。"<<endl;
exit(EXIT_FAILURE);
}
// 执行引擎命令求矩阵A的逆矩阵
nStatus = engEvalString(ep,"B=inv(A)");
if(nStatus != 0)
{
cout<<"执行MATLAB引擎命令失败。"<<endl;
exit(EXIT_FAILURE);
}
// 从MATLAB引擎空间中读取执行结果
B = engGetVariable(ep,"B");
// 将矩阵变量B复制到数组arResData中
memcpy((void*)arResData,(void*)mxGetPr(B),sizeof(arResData));
// 释放矩阵变量空间
mxDestroyArray(A);
mxDestroyArray(B);
// 关闭MATLAB引擎
engClose(ep);
// 输出计算结果
cout<<"逆矩阵为："<<endl;
for(i = 0; i < 3; i++)
{
for(j = 0; j < 3; j++)
{
cout<<setw(10)<<arResData[i][j]<<" ";
}
cout<<endl;
}
// 暂停程序，查看结果
system("pause");
}
‘柒’ 想用C和matlab混合编程进行神经网络训练，如何脱离matlab环境，matcom能调用sim函数吗谢了！大神
sim函数我建议你直接写成下面这个，不然混合编程的时候很可能用不了。
%计算S1与S2层的输出
A1=tansig(W1*p,B1);
A2=purelin(W2*A1,B2);
‘捌’ 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
‘玖’ c语言与matlab混合编程怎么生成m文件
通过matcom混合编程。
首先把matlab语言转换成dll,可以在c里面调用。
当然，新版本的matlab可以把m语言直接转换成标准c