Java调用Matlab函数

迈不过友情╰ 2022-02-24 03:06 356阅读 0赞

### Java调用Matlab函数 ###

*   *  准备工作
     *  生成jar包
     *  非矩阵输入非矩阵输出
     *  矩阵输入矩阵输出
     *  后记

## 准备工作 ##

总体上来讲，就是将Matlab程序打包成jar包供Java程序调用。  
首先要安装Matlab和JDK，其中要保证Matlab支持的java版本跟你电脑上安装的java版本保持一致。Matlab查看支持的Java版本，使用version -java命令  
![在这里插入图片描述][2019040220082210.png]  
Java查看本地电脑安装版本号是通过windows的命令行窗口中使用java -version命令查看  
![在这里插入图片描述][20190402201649533.png]  
如上图，两个版本号一致Matlab才可以生成jar包  
我之前使用的1.8版本的Java,与2014a的matlab版本支持的java版本不符，只好重新安装成1.7版本的java版本。  
**注意：Matlab破解不完全也会导致出错**[Matlab破解不完全][Matlab]

## 生成jar包 ##

在matlab中使用创建函数

function c=Demo(a,b)
    c=a+b;
    end

命令行调用验证成功  
![在这里插入图片描述][20190402202806535.png]  
2、 在MATLAB的Command Window输入deploytool命令  
选择library Compiler  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU3MTQ2OA_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
接下来按图中表示操作  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU3MTQ2OA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
在setting中可用查看生成文件的目录  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU3MTQ2OA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
等待一分钟左右生成文件  
注意使用for\_testing目录下的jar包

*  for\_redistribution包含用于安装应用程序和MATLAB Runtime的文件。
 *  for\_testing文件夹包含创建的所有由MCC创建的文件，像二进制文件和jar，头和源文件，使用这些文件来测试安装。
 *  for\_redistribution\_files\_only文件夹包含应用程序的重新发布所需的文件。这些文件可以分发到那些有MATLAB或者有 MATLAB Runtime 的用户的电脑上。  
    在新建的java工程中添加刚生成的jar包以及javabuilder.jar包，具体位置可用查看for\_redistribution\_files\_only文件夹下的readme.txt稳定  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU3MTQ2OA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
    之后再Java工程中调用jar包就可以使用了  
    ![在这里插入图片描述][20190402213354623.png]

## 非矩阵输入非矩阵输出 ##

Matlab中的数据类型与Java中的数据类型不同，必须要转换

在java中调用之前Matlab中生成的jar包就可以调用函数，得到结果

import MatlabProject.test;;
    
    public class Demo {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		Scanner sc=new Scanner(System.in);
    		int a =0;
    		int b=0;
    		
    		if(sc.hasNext()){
    			a=sc.nextInt();
    			b=sc.nextInt();
    		}
    		
    		try{
    			test t=new test(); //之前建立的类
    			Object[] result=t.Demo(1,a,b);//第一次参数表示输出矩阵数 
    			System.out.println(Integer.valueOf(result[0].toString()));
    		}catch(Exception e){
    			System.out.println(e);
    		} 
    	}
    }

![在这里插入图片描述][2019040321152771.png]  
**注意：调用matlab函数，第一个数表示输出多少个矩阵，输入1表示输出一个矩阵。输入2表示输出两个矩阵，之后才输入参数**  
通过Integer.valueOf(Object.toString)就可以将Object转换成Java中的int类型函数  
而Matlab可以直接识别Java中的int数据类型

## 矩阵输入矩阵输出 ##

其实可以将矩阵分解成一个个的数然后使用上面介绍的方法调用Matlab函数，但有时矩阵太大，调用不方便，就得使用MWNumericArray类了。  
关于这个类的使用可以查看[MWNumericArray类使用][MWNumericArray]

还是使用同样的Matlab函数

function c=Demo(a,b)
    c=a+b;
    end

通过MWNumericArray类进行参数输入  
输出结果也是MWNumericArray，通过

MWNumericArray data = (MWNumericArray) result[0];
    			double arr[]=data.getDoubleData();

转换成java中的数组  
Java原码如下

import MatlabProject.test;
    import com.mathworks.toolbox.javabuilder.MWNumericArray; 
    import com.mathworks.toolbox.javabuilder.MWClassID;  
    public class Demo {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		
    		int array1[] ={1,1,1,1};
    		int array2[] ={2,2,2,2};
    		//可以更改类型，选择复数矩阵
    		MWNumericArray a=new MWNumericArray(array1,MWClassID.INT16);
    		MWNumericArray b=new MWNumericArray(array2,MWClassID.INT16);
    		
    		try{
    			test t=new test(); //之前建立的类
    			Object[] result=t.Demo(1,a,b);//第一次参数表示输出矩阵数 
    			
    			MWNumericArray data = (MWNumericArray) result[0];
    			double arr[]=data.getDoubleData();
    			
    			for(int i=0;i<arr.length;i++){
    				System.out.println(arr[i]);
    			}
    
    		}catch(Exception e){
    			System.out.println(e);
    		} 
    	}
    }

结果  
![在这里插入图片描述][20190403221222676.png]

## 后记 ##

两天时间才完成了这篇博客，比想象的要累，总算结束了。中间遇到很多之前没有想到的问题，下一次更新博客应该是Swing中的多线程，希望大家能多多关注。

[2019040220082210.png]: /images/20220224/163762baa3324fddaff7fe9c6e0c19db.png
[20190402201649533.png]: /images/20220224/055c3fed46d145c7b24d1474145b0c09.png
[Matlab]: https://www.cnblogs.com/winv758241/p/7744383.html
[20190402202806535.png]: /images/20220224/0e1bb03bd56f47b0aa4fb68709e62cc0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU3MTQ2OA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220224/853b7c4d05a84cfab8674482e2d52ade.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU3MTQ2OA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220224/4e7fc598db124a00bbcb449e78a41114.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzU3MTQ2OA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220224/37cbb4656444469ca426a0e79b7bc929.png
[20190402213354623.png]: /images/20220224/aa9cbf8f89b2469297c30f46cb5f4fe8.png
[2019040321152771.png]: /images/20220224/2627d7e9a7cf411487cf8f8b0744c8dd.png
[MWNumericArray]: https://blog.csdn.net/cuiguanjun/article/details/52839986
[20190403221222676.png]: /images/20220224/ad4397ccb2a4450786db9cb160df4aa9.png