怎样用代码调用MATLAB模糊逻辑工具
时间: 2023-05-28 20:08:03 浏览: 53
要调用MATLAB模糊逻辑工具,可以按照以下步骤:
1. 打开MATLAB软件并新建一个.m文件。
2. 在文件中输入以下代码:
% 定义输入变量
input1 = readfis('fuzzy_logic.fis');
input2 = readfis('fuzzy_logic.fis');
% 定义输出变量
output = evalfis([input1, input2], fuzzy_logic);
% 显示输出结果
disp(output);
3. 在代码中,首先通过readfis函数读取已经创建好的模糊逻辑系统文件(fuzzy_logic.fis)中的输入变量,并定义输出变量。
4. 接着,通过evalfis函数,使用输入变量计算输出结果。
5. 最后,使用disp函数将输出结果显示在命令窗口中。
注意:在调用模糊逻辑工具前,需要先创建模糊逻辑系统文件,并定义输入和输出变量。
相关问题
怎样通过C++语言代码调用MATLAB模糊逻辑工具箱
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。
C++语言调用MATLAB模糊逻辑工具代码示例
以下是一个简单的示例,演示如何使用C语言调用MATLAB模糊逻辑工具箱的代码。
首先,需要安装MATLAB和模糊逻辑工具箱,并确保在MATLAB中已经编写了一个模糊逻辑系统。
然后,可以使用MATLAB编译器将MATLAB代码编译为可在C语言中使用的函数。以下是一个示例MATLAB代码:
```
function output = fuzzyLogic(input1, input2)
% Create a fuzzy logic system
fis = mamfis('Name','myfis','NumInputs',2);
fis = addInput(fis,[-2 2],'Name','input1');
fis = addInput(fis,[-2 2],'Name','input2');
fis = addOutput(fis,[-1 1],'Name','output');
fis = addMF(fis,'input1','trimf',[-2 -1 0],'Name','Negative');
fis = addMF(fis,'input1','trimf',[-1 0 1],'Name','Zero');
fis = addMF(fis,'input1','trimf',[0 1 2],'Name','Positive');
fis = addMF(fis,'input2','trimf',[-2 -1 0],'Name','Negative');
fis = addMF(fis,'input2','trimf',[-1 0 1],'Name','Zero');
fis = addMF(fis,'input2','trimf',[0 1 2],'Name','Positive');
fis = addMF(fis,'output','trimf',[-1 -0.5 0],'Name','Negative');
fis = addMF(fis,'output','trimf',[-0.5 0 0.5],'Name','Zero');
fis = addMF(fis,'output','trimf',[0 0.5 1],'Name','Positive');
ruleList = [1 1 1 1 3;
1 2 2 2 2;
2 1 2 2 1;
2 2 3 3 2;
3 1 3 3 3;
3 2 2 2 2];
fis = addRule(fis,ruleList);
% Evaluate the fuzzy logic system
output = evalfis([input1 input2],fis);
```
此代码创建了一个名为“myfis”的模糊逻辑系统,并定义了两个输入(“input1”和“input2”)和一个输出(“output”)。还定义了三个成员函数(“Negative”,“Zero”和“Positive”),它们分别用于表示输入和输出的模糊概念。然后,使用addMF函数将这些成员函数添加到相应的输入和输出中。最后,使用addRule函数添加了一组规则,以定义输入和输出之间的关系。
可以使用以下命令将此代码编译为可在C语言中使用的函数:
```
mcc -m fuzzyLogic.m -a fuzzyLogic.fis
```
其中,“fuzzyLogic.m”是上面的MATLAB代码的文件名,“fuzzyLogic.fis”是模糊逻辑系统的文件名。这将生成两个文件:fuzzyLogic.exe和fuzzyLogic.ctf。
现在,可以在C语言中调用fuzzyLogic.exe并传递输入参数。以下是一个示例C代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include "mclmcrrt.h"
int main(void)
{
int status;
mxArray *input[2], *output[1];
// Initialize the MATLAB runtime
if (!mclInitializeApplication(NULL, 0)) {
printf("Could not initialize the MATLAB runtime.\n");
return -1;
}
// Load the compiled MATLAB function
status = mclmcrInitialize();
if (status != 0) {
printf("Error: %d\n", status);
return -1;
}
// Prepare the input arguments
input[0] = mxCreateDoubleScalar(0.5);
input[1] = mxCreateDoubleScalar(-0.3);
// Call the MATLAB function
status = mclFeval("fuzzyLogic", 1, output, 2, input);
if (status != 0) {
printf("Error: %d\n", status);
return -1;
}
// Get the output value
double result = mxGetScalar(output[0]);
// Display the result
printf("Result: %f\n", result);
// Clean up the MATLAB runtime
mclTerminateApplication();
return 0;
}
```
此代码使用mclInitializeApplication函数初始化MATLAB运行时,并使用mclmcrInitialize函数加载编译的MATLAB函数。然后,使用mxCreateDoubleScalar函数创建两个输入参数,并使用mclFeval函数调用编译的函数。最后,使用mxGetScalar函数检索输出值,并使用mclTerminateApplication函数清理MATLAB运行时。
注意,此示例代码仅说明如何调用编译的MATLAB函数,而不是如何编写MATLAB代码。如果需要更详细的说明,请参考MATLAB文档。