matlab和c語言聯(lián)合編程_學(xué)習(xí)記錄_8月13日.doc

此文檔收集于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，請聯(lián)系網(wǎng)站刪除Matlab和C語言聯(lián)合編程_學(xué)習(xí)記錄2014年8月13日1 概述為了提高Matlab對IQ數(shù)據(jù)計算的速度，決定采用Matlab調(diào)用C語言編寫的核心算法的方法，來提高速度。在學(xué)習(xí)中，主要參考了精通Matlab與C/C+混合程序設(shè)計（第3版），劉維編著，第80頁第180頁的內(nèi)容。C程序在“H:QXLDNJU_CPolMatlab敏視達雷達IQ數(shù)據(jù)的信號處理C” 目錄下，其主程序是mexFun_Radar_Data_DSP.c，其它幾個C文件是子函數(shù)。程序是參照了Fun_Radar_Data_DSP.m 和以前寫過的PDRadarDSP.cpp。為了提高速度，程序大量采用了Intel 的IPP 算法庫和32bit的浮點運算。程序中的各種信號處理算法，以及其中的各種系數(shù)，是完全按照Fun_Radar_Data_DSP.m 程序?qū)懙模ǖ珱]有數(shù)據(jù)顯示的功能，并且雙重頻處理、高階的MultiLag算法等，暫時沒有實現(xiàn)）?？紤]到充分發(fā)揮Matlab和C語言各自的優(yōu)勢，因此并沒有把全部的Matlab程序都改用C語言來實現(xiàn)，而僅僅把耗時最長的Fun_Radar_Data_DSP.m用C語言實現(xiàn)了。今后，可以將GMAP等先進的算法也用C語言來實現(xiàn)，因為這些算法用Matlab編寫時，難以實現(xiàn)“向量化計算”，造成計算速度很慢。而用C語言編寫就不存在“向量化”的難題，計算速度應(yīng)該很快。2 編程方法2.1 編譯器的設(shè)置先在matlab下執(zhí)行：mex -setup進行C語言編譯器的設(shè)定。注意要選擇VC2010作為編譯器（不要采用Matlab自帶的編譯器）。并且要注意：如果要把編譯好的程序在沒有VC2010的電腦上運行，則要安裝VC2010的可發(fā)行包。然后，運行：mex CmexFun_Radar_Data_DSP.c 就可以將 C 目錄下的“” 文件，編譯為“mexFun_Radar_Data_DSP.mexw32”，就可以被matlab直接調(diào)用了。如果采用了-g選項，即運行：mex CmexFun_Radar_Data_DSP.c -g就不但可以生成 mexFun_Radar_Data_DSP.mexw32文件，還能生成“mexFun_Radar_Data_DSP.mexw32.pdb” 文件，用于斷點調(diào)試。注意：如果在Win7 64bit下運行，則需要重新編譯一下，生成“mexFun_Radar_Data_DSP.mexw64”，才能在64bit 的matlab下調(diào)用。2.2 IPP的編譯需要先安裝IPP的開發(fā)包，在“Y:SETUPDevTools各種軟件開發(fā)工具包Intel算法庫IPP6.1” 目錄下，安裝到C盤的默認(rèn)目錄下。需要用到intel_TBE (2).lic文件進行安裝。在C程序的開頭，需要加入：#include C:Program FilesIntelIPP6.1.2.041ia32includeipp.h #pragma comment( lib,C:Program FilesIntelIPP6.1.2.041ia32libippcorel.lib) #pragma comment( lib,C:Program FilesIntelIPP6.1.2.041ia32libippsemerged.lib)#pragma comment( lib,C:Program FilesIntelIPP6.1.2.041ia32libippsmerged.lib)注意：經(jīng)測試發(fā)現(xiàn)，使用支持多線程并行計算的靜態(tài)庫，沒有加速效果（實際運行時，仍然是單線程）。因此，就決定只采用單線程的庫了。具體使用方法詳見“C:Program FilesIntelIPP6.1.2.041ia32doc”目錄下的userguide_win_ia32.pdf。2.3 在64bit 操作系統(tǒng)下的編譯注意：在64bit操作系統(tǒng)下，需要安裝IPP 6.0的64bit版本（沒有6.1的64bit 版本）。然后，在C程序的開頭，需要加入：#include C:Program FilesIntelIPP6.0.0.062em64tincludeipp.h #pragma comment( lib,C:Program FilesIntelIPP6.0.0.062em64tlibippcoreem64tl.lib)#pragma comment( lib,C:Program FilesIntelIPP6.0.0.062em64tlibippsmergedem64t.lib)#pragma comment( lib,C:Program FilesIntelIPP6.0.0.062em64tlibippsemergedem64t.lib)具體使用方法詳見“doc”目錄下的userguide_win_ em64t.pdf。3 速度測試3.1 計算機配置在CJJ的電腦上測量，配置如下：l CPU：I5l 主頻：3.2GHzl 內(nèi)存：4GBl 操作系統(tǒng)：Win7 32bitl mex 用 -g 的編譯選項。如果去掉-g，則還可以快約20%l 基數(shù)據(jù)和IQ數(shù)據(jù)都保存在一個直接和計算機SATA接口相連的容量為2TB 機械硬盤上，硬盤沒有采用Windows提供的壓縮功能。3.2 處理一個完整的體掃的IQ數(shù)據(jù)的速度基數(shù)據(jù)在“H:QXLDNJU_CPolBaseData_Select用于C程序測試的數(shù)據(jù)_20140813”目錄下，基數(shù)據(jù)為：NJU.20140704.203525.AR2。對應(yīng)的IQ數(shù)據(jù)在“H:QXLDNJU_CPolIQData用于C程序測試的數(shù)據(jù)_20140813”目錄下，共15個IQ文件。3.2.1 Matlab讀取IQ數(shù)據(jù)的速度不執(zhí)行任何信號處理程序（實際上只執(zhí)行了一個空的mex_Fun_Radar_Data_DSP函數(shù)，以便對基數(shù)據(jù)進行賦值），只把IQ數(shù)據(jù)讀取出來，則處理全部的體掃IQ數(shù)據(jù)，耗時:151.44 s。這些IQ數(shù)據(jù)文件的總的大小為：4440 MB。因此，每秒的讀取速度為：29.4MB/s?？梢?，由于采用了Matlab程序來讀取和解析IQ數(shù)據(jù)，速度比較慢，是一個瓶頸。今后要想辦法用C語言來讀取和解析，并且采用高速磁盤陣列進行數(shù)據(jù)的存儲，速度應(yīng)該能更快一點。3.2.2 Matlab的Fun_Radar_Data_DSP 函數(shù)的處理時間用Matlab的Fun_Radar_Data_DSP 函數(shù)，計算全部的體掃IQ數(shù)據(jù)，耗時:560.25s。注意：這個時間，包括了IQ數(shù)據(jù)讀取的時間（需要耗費151.44s）。因此，如果扣除了IQ數(shù)據(jù)讀取的時間，則Matlab的Fun_Radar_Data_DSP 函數(shù)耗時408.81s。3.2.3 用C語言編寫的mexFun_Radar_Data_DSP 函數(shù)的處理時間（采用-g 編譯）而用C語言編寫的mex Fun_Radar_Data_DSP 函數(shù)，計算全部的體掃IQ數(shù)據(jù)，耗時277.75s。注意：這個時間，包括了IQ數(shù)據(jù)讀取的時間（需要耗費151.44s）。因此，如果扣除了IQ數(shù)據(jù)讀取的時間，則C語言的 函數(shù)耗時126.31s3.2.4 用C語言編寫的mexFun_Radar_Data_DSP 函數(shù)的處理時間（不采用-g 編譯）而用C語言編寫的mex Fun_Radar_Data_DSP 函數(shù)，計算全部的體掃IQ數(shù)據(jù)，耗時256.33s。注意：這個時間，包括了IQ數(shù)據(jù)讀取的時間（需要耗費151.44s）。因此，如果扣除了IQ數(shù)據(jù)讀取的時間，則C語言的 函數(shù)耗時104.89s。3.2.5 結(jié)果對比全部耗時扣除了IQ數(shù)據(jù)讀取的耗時Matlab的Fun_Radar_Data_DSP 函數(shù)的處理時間560.25s408.81s用C語言編寫的mex_Fun_Radar_Data_DSP 函數(shù)的處理時間（采用-g 編譯）277.75126.31用C語言編寫的mex_Fun_Radar_Data_DSP 函數(shù)的處理時間（不采用-g 編譯）256.33s104.89由于天線一個體掃模式（共15個仰角層面），共耗費404s。因此，從表中可以看出， 采用C語言對Matlab程序進行優(yōu)化之后，就能實時實現(xiàn)各種處理算法了。3.3 mexFun_Radar_Data_DSP 函數(shù)中，各個子函數(shù)的速度測試數(shù)據(jù)為64個相關(guān)脈沖（即方位上的積累數(shù)），距離庫為1933個，庫長為75m。測試方法是通過1000次循環(huán)，然后平均得到的。函數(shù)功能（采用-g 編譯）(ms)（不采用-g 編譯）(ms)累計耗時單獨耗時累計耗時單獨耗時只有數(shù)據(jù)的輸入和輸出，即只執(zhí)行了 Get_DSP_Setup、Get_CorrelationData、Set_RayRecord 3個函數(shù)，用于和Matlab空間的數(shù)據(jù)交互1.791.791.001.00增加了Fun_PreProcess.c 函數(shù)6.274.485.054.05增加了Fun_ClutterFilter.c函數(shù)16.8810.6113.328.27增加了Fun_CorrCalc21.114.2317.464.14增加了Fun_ParameterCalc22.291.1818.100.64增加了Fun_ChannelCorrect22.19-0.118.160.06增加了Fun_ZDR_KDP_Calc23.351.1618.890.73增加了Fun_FormatChange23.670.3219.200.31增加了Fun_Thresholding23.57-0.119.02-0.18增加了Fun_SpeckleFilter23.750.1819.360.34注意：上表中，有些函數(shù)的耗時為負數(shù)，表示這段程序耗時非常小，由于測量誤差造成的。注意：經(jīng)測試，對于同樣的IQ數(shù)據(jù)，Matlab的Fun_Radar_Data_DSP 函數(shù)的執(zhí)行時間為：99.86ms 。可見，C語言編寫的函數(shù)，其執(zhí)行時間僅為Matlab耗時的1/41/5。 3.4 在X1筆記本電腦上的計算速度該筆記本電腦的配置為：l CPU：I7l 主頻：2.0GHzl 內(nèi)存：8GBl 操作系統(tǒng)：Win7 64bit基數(shù)據(jù)和IQ數(shù)據(jù)都保存在筆記本電腦的SSD硬盤上，SSD沒有采用Windows提供的壓縮功能。經(jīng)測試，讀取全部的體掃IQ數(shù)據(jù)，耗時:s。速度測試結(jié)果如下：全部耗時扣除了IQ數(shù)據(jù)讀取的耗時Matlab的Fun_Radar_Data_DSP 函數(shù)的處理時間694.65s用C語言編寫的mex_Fun_Radar_Data_DSP 函數(shù)的處理時間（不采用-g 編譯）299.59s可見，在筆記本電腦上，由于CPU的主頻比較慢，因此計算速度比臺式機要慢很多。3.5 多個Matlab進程同時運行經(jīng)測試，多個Matlab同時運行，全局變量不會在不同進程間共享，從而不會對計算結(jié)果造成影響。也就是說，可以同時開幾個matlab進程進行計算，分別計算不同目錄下的IQ數(shù)據(jù)。下面是同時運行2個matlab進行計算的任務(wù)管理器的截屏。從中可以看出，每個Matlab各自在一個CPU核上運行。需要注意：如果硬盤的讀寫速度比較慢，就會造成IQ數(shù)據(jù)讀取需要耗費大量的時間，就體現(xiàn)不出多個Matlab同時運行的好處了。4 經(jīng)驗和教訓(xùn)在編程中，有以下一些經(jīng)驗和教訓(xùn)要吸?。簂 C語言中，所有的變量要在函數(shù)的一開頭進行定義，而不能像C+ 語言一樣（只要在用之前定義即可）。l 占用內(nèi)存比較大的變量（如保存IQ數(shù)據(jù)的變量），必須要定義成全局變量。否則，編譯會報錯（堆棧的空間不夠）。l 注意：要用fabs，而不能用abs! 因為C語言中的abs是整數(shù)取絕對值！l 經(jīng)過Matlab和IPP中的窗函數(shù)對比發(fā)現(xiàn)，兩者有點差別。因此，這里要將matlab的窗函數(shù)人工寫出來，而不能直接采用matlab提供的，如hamming、hanning的函數(shù)，以便和IPP中的完全一致l 在反異步的程序中，原來的C語言代碼有缺陷。當(dāng)判斷出當(dāng)前距離單元是異步干擾信號時，不能將Abs的結(jié)果清零，而只能先將IQ清零。等到反異步結(jié)束之后，再從IQ重新計算出 Abs的結(jié)果。5 下一步工作5.1 對所有的IQ數(shù)據(jù)，重新計