Qt和matlab混合编程：在Qt中使用Matlab编译的文件

此系列包含两个内容。

1. Matlab函数转Qt具体操作步骤
   链接：https://blog.csdn.net/baidu_32821143/article/details/82990956
2. Qt中Matlab库函数的使用

在Qt中使用Matlab编译的文件

设置Qt工程中的.pro文件

1. 将Matlab生成的lib,h,dll拷贝到当下工程路径内。
2. 在.pro文件的空白处单击右键，弹出库类型的选择，选择外部库，并单击下一步。
   
3. 选择matlab编译解压后application文件中的lib文件，然后勾选如图的按钮，点击下一步。
   
4. 在.pro文件中生成如下图红圈内的内容。
   
5. 添加所需要的matlab库文件，选择解压for_redistribution中的mcr后的v93为路径，具体细节参考图片。之所以使用$$quote，是为了避免出现一些路径中包含空格，或者无法从char转换为LPWSTR之类的错误。
   
6. 执行qmake，构建工程。

在Qt中向matlab函数传参

以此系列第一篇文章中的函数为例：

GroupSelectiveAssembly中的所有输入参数均为1X1的double类型（可为矩阵，可为其他类型），输出为nXn的double矩阵。

1. 在Qt中调用Matlab函数前，首先需调用初始化函数。

#include 
void main()
{
 GroupSelectiveAssemblyInitialize();
 ...
}

2. 在Qt中设置C++输入参数，设置成动态数组的原因是考虑到如果参数是未知大小，方便传参。

// Input Parameter
    double *dTup1;
    dTup1=new double[1];
    dTup1[0]=4.001;
    double *dTdown1;
    dTdown1=new double[1];
    dTdown1[0]=3.993;
    double *dTup2;
    dTup2=new double[1];
    dTup2[0]=4.000;
    double *dTdown2;
    dTdown2=new double[1];
    dTdown2[0]=3.996;
    double *dinterval1;
    dinterval1=new double[1];
    dinterval1[0]=0.002;
    double *dinterval2;
    dinterval2=new double[1];
    dinterval2[0]=0.002;
    double *dTup;
    dTup=new double[1];
    dTup[0]=0.002;
    double *dTdown;
    dTdown=new double[1];
    dTdown[0]=-0.001;
    
    // Output Parameter
    double *drecommendation_all;
    drecommendation_all=new double[10000];

3. 向Matlab的函数传参需要将C++数据类型转换为mwArray类型，所以这里定义一下mwarray类型的输入输出参数。

    mwArray Tup(1,1,mxDOUBLE_CLASS);
    mwArray Tup1(1,1,mxDOUBLE_CLASS);
    mwArray Tup2(1,1,mxDOUBLE_CLASS);
    mwArray Tdown(1,1,mxDOUBLE_CLASS);
    mwArray Tdown1(1,1,mxDOUBLE_CLASS);
    mwArray Tdown2(1,1,mxDOUBLE_CLASS);
    mwArray interval1(1,1,mxDOUBLE_CLASS);
    mwArray interval2(1,1,mxDOUBLE_CLASS);
    mwArray recommendation_all(1,1,mxDOUBLE_CLASS);

mwArray的第一个参数为行数，第二个参数为列数，第三个参数是类型，详见Matlab帮助。

4. 将C++数据类型转换为mwArray类型

    Tup.SetData(dTup,1);
    Tup1.SetData(dTup1,1);
    Tup2.SetData(dTup2,1);
    Tdown.SetData(dTdown,1);
    Tdown1.SetData(dTdown1,1);
    Tdown2.SetData(dTdown2,1);
    interval1.SetData(dinterval1,1);
    interval2.SetData(dinterval2,1);

使用SetData函数进行参数间的传递，第一个为传递的C++数据类型，第二个为参数个数（行数X列数）。

5. 调用Matlab函数

GroupSelectiveAssembly(1, recommendation_all, Tup1, Tdown1,Tup2, Tdown2,interval1,interval2, Tup, Tdown);

GroupSelectiveAssembly第一个参数为输出参数个数（这里只传出一个recommendation_all），第二个为输出参数，第三个开始为输入参数。

6. 传出输出参数

recommendation_all.GetData(drecommendation_all,recommendation_all.NumberOfElements());

使用GetData函数获得输出参数，第一个参数为double类型的输出参数，第二个为输出的元素个数，使用NumberOfElements获得。

7. 完成调用函数后，使用GroupSelectiveAssemblyTerminate() 结束调用。
8. 可以qDebug()一下对应的输出参数，对比一下在matlab中获得的结果，看一下是否有错误。这里一定要注意在Matlab中矩阵是列存储，所以存储到C中的数组，指针中一定将对应数据对应起来。可以qDebug()一下对应的输出参数，对比一下在matlab中获得的结果，看一下是否有错误。这里一定要注意在Matlab中矩阵是列存储，所以存储到C中的数组，指针中一定将对应数据对应起来。