MATLAB调用C程序、调试和LDPC译码过程详解

MATLAB调用C程序、调试和LDPC译码过程详解MATLAB是一个很好用的工具。利用MATLAB脚本进行科学计算也特别方便快捷。但是代码存在较多循环时，MATLAB运行速度极慢。如果不想放弃MATLAB中大量方便使用的库，又希望代码能迅速快捷的运行，可以考虑将循环较多的功能采用C编写，MATLAB调用。本文将概述这一过程。虽然本文以LDPC译码算法为例，但不懂该算法不影响本文阅读。1.起因最开始用MATLAB写的LDPC译码算法中，其中一个版本是这里，里面有三重循环，运行速度极慢。后来考虑了MATLAB的向量化操作，通过算法的合理划分以及内置函数调用，成功将三重循环修改为1层，具体这一版本的代码可见这里。通过这一手段，函数的运行速度提高了几倍乃至几十倍。虽然这一方法下运行速度依旧比不过MATLAB工具箱中的comm.LDPCDecoder，远比不上利用GPU的comm.gpu.LDPCDecoder，但胜在可明确算法并具有一定扩展性。起初也注意到可以通过MATLAB调用C程序来加速程序运行，但向量化后的代码凑活能用，加上有时也可调用更为强大的内置函数，这一想法一直没有付诸实践。这几天想好好整理一下代码，遂萌发了写一个C版本译码算法的想法。代码现在的状态是“能用”，这里把相关经验总结分析在此。2.MATLAB调用C程序这一部分的内容在刘晓辉的matlab调用C程序中已经有较为详细的介绍了，想要正确调用C程序，关键概括为2点。机器上装有MATLAB编译器，可通过在MATLAB命令行窗口输入mex-setup进行具体设置。有一个正确的接口子程序mexFunction完成MATLAB和C程序之间的数据转换和程序调用这里给出我写得mexFunction（注意这个代码写得不好，没有任何判断，没有健壮性……）voidmexFunction（intnlhs，mxArray*plhs［］，intnrhs，constmxArray*prhs［］）{double*llr=（double*）mxGetPr（prhs［0］）;int*rownum=mxGetPr（prhs［1］）;int*colnum=mxGetPr（prhs［2］）;int*trans=mxGetPr（prhs［3］）;double*state=mxGetPr（prhs［4］）;plhs［0］=mxCreateDoubleMatrix（1，state［1］，mxREAL）;double*r=mxGetPr（plhs［0］）;ldpcDec（r，llr，rownum，colnum，trans，state）;}mexFunction的规范在刘晓辉的matlab调用C程序一文中已有提及，即nlhs：输出参数数目plhs：指向输出参数的指针nrhs：输入参数数目prhs：指向输入参数的指针例如，在matlab命令行中使用［a，b］=test（c，d，e）调用mex函数test时，传给test的这四个参数分别是2，plhs，3，prhs其中：prhs［0］=cprhs［1］=dprhs［2］=e由此可以解释上述mexFunction，而命令plhs［0］=mxCreateDoubleMatrix（1，state［1］，mxREAL）则定义了一大小为1×state［1］的矩阵，做为函数的返回值。最后调用的ldpcDec是一个C程序，运行C程序后plhs［0］指向的内存空间存储的就是满足要求的计算结果。ldpcDec代码如下#include#includevoidldpcDec（double*r，double*llr，int*rownum，int*colnum，int*trans，double*state）{//列有序，trans为映射关系//rownum［i］-rownum［i-1］，第i+1行的行重//colnum［i］-colnum［i-1］，第i+1列的列重//state［0］：maxiterstate［1］：llr//state［3］：H中非零元素个数state［4］：alphadouble*temp;double*decodedtemp;temp=（double*）malloc（sizeof（double）*state［3］）;decodedtemp=（double*）malloc（sizeof（double）*state［3］）;//initintii=0;for（inti=0;i