编译环境:c#,xp系统,Matlab6.5
新建一个窗体项目,添加matlab引用。
然后试了四种方式调用matlab:
第一种
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- MLApp.MLAppClass matlab = new MLApp.MLAppClass();
- matlab.Visible = 1;
- matlab.Execute("figure(1)");
第二种
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- MLApp.DIMLApp matlab = null;
- Type matlabAppType = System.Type.GetTypeFromProgID("Matlab.Application");
- matlab = System.Activator.CreateInstance(matlabAppType) as MLApp.DIMLApp;
- matlab.Visible = 1;
- matlab.Execute("figure(2)");
第三种
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- MLApp.MLApp matlab = null;
- Type matlabAppType = System.Type.GetTypeFromProgID("Matlab.Application");
- matlab = System.Activator.CreateInstance(matlabAppType) as MLApp.MLApp;
- matlab.Visible = 1;
- matlab.Execute("figure(3)");
第四种
+ expand source view plain copy to clipboard print ?
四种情况在本机上均可启动matlab
然后把生成的程序copy到(包括Interop.MLApp.dll)
1,xp系统,matlab2009a
发现第一和第四种方式运行会报错,第二和第三种可以启动matlab。
这MLApp.MLAppClass, MLApp.DIMLApp,MLApp.MLApp三者的区别我不晓得,杯具。
2,win7系统,matlab2009a
结果同1。
编译环境:c#,win7系统,Matlab2009
四种调用方式不变,在本机上均可运行
然后把生成的程序copy到(包括Interop.MLApp.dll)
1,xp系统,matlab6.5
发现第一和第四种方式运行会报错,第二和第三种可以启动matlab。
2,xp系统,matlab2009a
四种情况在本机上均可启动matlab
结论:为了避免matlab版本问题,最好使用第二和第三种方法。
在C#中调用Matlab, 需要先配置一下Matlab编译器, 然后在VS里面引用Matlab组件
具体操作如下:
在VS里面引用Matlab组件
引用 .Net MWArray API (不是必须)
引用Matlab Application Type Library
using MathWorks;
using MathWorks.MATLAB;
using MathWorks.MATLAB.NET.Arrays;
using MathWorks.MATLAB.NET.Utility;
using MLApp;
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
MLApp.MLAppClass matlab = new MLApp.MLAppClass();
string command;
command = "t=2:0.2:4*pi;y=sin(t);plot(t,y)";
matlab.Visible = 1;
matlab.Execute(command); // 执行Matlab命令
command = @"print(gcf, '-djpeg', 'c:\Test1')"; // 保存图片
matlab.Execute(command);
matlab.Quit();
matlab = null;
pictureBox1.Image = Image.FromFile(@"c:\Test1.jpg");
}
以上网上转载的用c#调用matlab的另外一种方法,为什么用lm算法训练BP网络的代码运行时就不能跳出仿真图,换其他函数就都可以。各位高手帮忙指点下迷津。
private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
{
MLAppClass matlab = new MLAppClass();
string command = "P=[21 23;12 43;23 15;]" +
"I=[12;23;45];" +
"P=P';" +
"I=I';" +
"save data P I;" +
"[Pn,minp,maxp,In,mint,maxt] = premnmx(P,I)" +
"net=newff(minmax(Pn),[10,1],{'tansig', 'purelin'},'trainbr');" +
"net=init(net)" +
"net.trainParam.show=100; %两次显示之间的训练步数" +
"net.trainParam.lr=0.3;%学习速率" +
"net.trainParam.epochs=10000; %训练次数" +
"net.trainParam.goal=0.000001;%训练目标" +
"[net,tr]=train(net,Pn,In);" +
"Inputweights=net.IW{1,1}" +
"Inputbias=net.b{1}" +
"Layerweights=net.LW {2,1}" +
"Layerbias=net.b{2}"+
"figure(gcf)";
matlab.Visible = 1;
matlab.Execute(command);
matlab.Quit();
matlab = null;
}
}