怎样通过C++语言代码调用MATLAB模糊逻辑工具箱
时间: 2023-05-28 08:08:06 浏览: 109
要通过C语言代码调用MATLAB模糊逻辑工具箱,需要使用MATLAB Engine API。以下是一个简单的例子:
1. 在MATLAB中创建一个模糊逻辑系统,例如:
```
fis = readfis('tipper.fis');
```
2. 在C语言中,使用MATLAB Engine API连接MATLAB:
```
#include "engine.h"
Engine *ep;
ep = engOpen(NULL);
```
3. 通过MATLAB Engine API将模糊逻辑系统传递给MATLAB:
```
engPutVariable(ep, "fis", fis);
```
4. 在C语言中,调用MATLAB函数并传递参数:
```
mxArray *result;
double input1 = 1.5;
double input2 = 0.75;
engEvalString(ep, "output = evalfis([input1, input2], fis);");
result = engGetVariable(ep, "output");
double output = mxGetScalar(result);
```
在这个例子中,我们调用MATLAB的evalfis函数,将输入变量input1和input2传递给fis,并将输出结果存储在output变量中。最后,我们使用mxGetScalar函数从MATLAB返回的结果中提取输出值。
相关问题
能用c++语言调用MATLAB模糊逻辑工具箱中的函数
可以使用MATLAB引擎API(Application Programming Interface)来实现在C语言中调用MATLAB模糊逻辑工具箱中的函数。
具体步骤如下:
1. 安装MATLAB引擎API
在MATLAB中执行以下命令:
```
>> cd('matlabroot/extern/engines/c')
>> mex -setup C
>> mex('engine.c', '-I<path_to_matlab>/extern/include', '-L<path_to_matlab>/bin/<arch>', '-lmatlab')
```
其中,`<path_to_matlab>`是MATLAB安装路径,`<arch>`是系统架构,如win64或maci64。
执行完上述命令后,会生成一个名为`engine.dll`或`libengine.so`的动态链接库文件。
2. 在C语言中调用MATLAB引擎API
在C语言代码中,需要包含MATLAB引擎API的头文件,并链接MATLAB引擎API生成的动态链接库文件。
以下是一个简单的示例代码,演示了如何在C语言中调用MATLAB模糊逻辑工具箱中的`evalfis`函数:
```
#include "engine.h"
int main()
{
Engine *ep;
mxArray *input, *output;
double *input_data, *output_data;
int i;
// 启动MATLAB引擎
if (!(ep = engOpen(""))) {
printf("Can't start MATLAB engine\n");
return 1;
}
// 创建输入数据
input = mxCreateDoubleMatrix(1, 3, mxREAL);
input_data = mxGetPr(input);
input_data[0] = 1.5;
input_data[1] = 2.7;
input_data[2] = 3.9;
// 调用evalfis函数
engEvalString(ep, "addpath('<path_to_fuzzy_logic_toolbox>')"); // 添加模糊逻辑工具箱路径
engEvalString(ep, "fis = readfis('myfis.fis')"); // 加载FIS文件
engEvalString(ep, "output = evalfis(fis, input)"); // 调用evalfis函数
// 获取输出数据
output = engGetVariable(ep, "output");
output_data = mxGetPr(output);
// 输出结果
printf("Output: ");
for (i = 0; i < mxGetNumberOfElements(output); i++) {
printf("%g ", output_data[i]);
}
printf("\n");
// 释放资源
mxDestroyArray(input);
mxDestroyArray(output);
engClose(ep);
return 0;
}
```
注意,需要在调用`evalfis`函数之前,先添加模糊逻辑工具箱的路径,并加载FIS文件。
另外,需要将`<path_to_fuzzy_logic_toolbox>`替换为模糊逻辑工具箱的安装路径。
C++语言调用MATLAB模糊逻辑工具代码示例
以下是一个简单的C语言程序,用于调用MATLAB模糊逻辑工具箱的示例代码:
```c
#include "matrix.h"
#include "mex.h"
#include "fuzzy.h"
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
// 声明变量
double *input, *output;
double *mf1, *mf2, *mf3;
double *params1, *params2, *params3;
double *output_params;
int num_params;
// 获取输入参数
input = mxGetPr(prhs[0]);
mf1 = mxGetPr(prhs[1]);
params1 = mxGetPr(prhs[2]);
mf2 = mxGetPr(prhs[3]);
params2 = mxGetPr(prhs[4]);
mf3 = mxGetPr(prhs[5]);
params3 = mxGetPr(prhs[6]);
num_params = mxGetScalar(prhs[7]);
// 分配输出空间
plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(1, 1, mxREAL);
output = mxGetPr(plhs[0]);
// 调用模糊逻辑函数
output_params = mxMalloc(num_params * sizeof(double));
fuzzy(input, mf1, params1, mf2, params2, mf3, params3, num_params, output_params);
// 将结果复制到输出变量中
output[0] = output_params[0];
// 释放内存
mxFree(output_params);
}
```
在上面的代码中,我们使用了`fuzzy`函数来计算输入参数的模糊逻辑输出值。`fuzzy`函数的参数包括:
- `input`:输入参数的值。
- `mf1`、`params1`:第一个模糊集的隶属度函数及其参数。
- `mf2`、`params2`:第二个模糊集的隶属度函数及其参数。
- `mf3`、`params3`:第三个模糊集的隶属度函数及其参数。
- `num_params`:输出参数的数量。
- `output_params`:用于存储输出参数的数组。
我们在C语言中调用`fuzzy`函数,并将结果复制到输出变量中。注意,我们需要使用`mxMalloc`来分配内存空间,以便在函数结束后释放内存。