MATLAB应用程序接口用户指南

MATLAB应用程序接口用户指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:科学
作者:刘志俭
出品人:
页数:414
译者:
出版时间:2000-8
价格:35.00元
装帧:
isbn号码:9787030086693
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

本书是《MATLAB语言应用系列

MATLAB 应用程序接口(API)用户指南:连接您与 MATLAB 的桥梁 本用户指南并非介绍 MATLAB 软件本身丰富的数学计算、数据可视化以及算法开发功能。您无需翻阅此书来学习如何绘制三维图形,或是掌握求解复杂微分方程的各种方法。本书的核心目标,是为您揭示一个更为深邃的世界——一个关于如何扩展和定制 MATLAB 的强大能力,使其能够与外部世界进行更紧密、更灵活的交互。 如果您是一位 MATLAB 用户,并且已经熟练掌握了其基本操作和常用函数,那么您可能已经体会到 MATLAB 在原型设计和快速开发方面的巨大优势。然而,当您的项目需求超越了 MATLAB 原生的能力范围,例如需要将 MATLAB 的计算结果集成到现有的 C++ 项目中,或者需要让 MATLAB 控制外部硬件设备,又或者希望构建一个独立的、可以被其他应用程序调用的 MATLAB 功能模块时,您便会开始探索“应用程序接口”(API)这个概念。 本书,正是为了满足您在这方面的探索需求而生。它将带领您深入了解 MATLAB 提供的各种应用程序接口(API),以及如何有效地利用这些接口来构建、部署和管理您的 MATLAB 代码,使其能够被广泛的应用场景所调用和集成。 核心内容概览: 本书内容围绕 MATLAB API 的各个方面展开,旨在为您提供一个全面而实用的指导。我们将从基础的 API 概念入手,逐步深入到更复杂的应用场景。 第一部分:MATLAB API 基础概念与架构 理解 API 的本质: 我们将首先探讨应用程序接口(API)在软件开发中的基本概念和重要性。您将了解 API 如何充当不同软件组件之间沟通的“语言”或“契约”,以及它如何促进代码的重用、模块化和互操作性。 MATLAB API 的分类与作用: 本部分将详细介绍 MATLAB 提供的不同类型的 API。这包括但不限于: MATLAB 引擎 API: 允许您从 C、C++、Java、.NET 等外部应用程序中调用 MATLAB 函数、执行 MATLAB 代码、传递数据,并获取计算结果。这对于将 MATLAB 的强大分析能力嵌入到您现有的软件系统中至关重要。 MATLAB Compiler API: 使您能够将 MATLAB 程序打包成独立的、无需安装 MATLAB 即可运行的应用程序(如 Standalone Applications)或库(如 Shared Libraries)。这意味着您可以将您的 MATLAB 算法部署到没有 MATLAB 环境的计算机上,或者将其作为插件集成到其他系统中。 MATLAB Data Server API: 允许您通过网络访问和共享 MATLAB Workspace 中的数据,使得分布式计算和数据共享成为可能。 MATLAB Production Server API: 专注于将 MATLAB 算法部署到生产环境中,使其能够被 Web 服务、企业应用程序等实时调用,实现高吞吐量和低延迟的计算服务。 MATLAB Coder API: 关注将 MATLAB 代码转换为 C、C++ 或 HDL 代码,以便在嵌入式系统、FPGA 或其他硬件平台上实现。 其他相关接口: 例如,用于与 Simulink 集成的接口,以及用于与特定硬件设备通信的接口等。 API 设计原则与最佳实践: 在介绍具体的 API 之前,我们将讨论一些通用的 API 设计原则,例如接口的清晰性、健壮性、可扩展性以及安全性。了解这些原则将帮助您在设计自己的 MATLAB API 或使用现有 API 时,做出更明智的决策。 MATLAB API 的工作原理: 我们会深入剖析 MATLAB API 的底层机制,例如数据类型的映射、内存管理、错误处理机制等。理解这些工作原理,将有助于您更有效地调试和优化您的 API 调用。 第二部分:MATLAB 引擎 API 深度探索 环境设置与初始化: 本部分将详细指导您如何正确地设置和初始化 MATLAB 引擎环境,包括在不同操作系统上进行配置,以及如何管理 MATLAB 引擎的会话。 数据传递与转换: 数据是 MATLAB API 交互的核心。您将学习如何将外部应用程序的数据(如 C++ 的 `double` 数组、Java 的 `double[][]` 等)可靠地转换为 MATLAB 可识别的数据类型(如 `mxArray`),反之亦然。我们将深入讨论各种数据类型之间的映射关系,以及如何高效地进行数据转换,以避免性能瓶颈。 执行 MATLAB 命令与函数: 您将掌握如何从外部应用程序调用 MATLAB 命令(如 `cd`, `clear` 等)和自定义 MATLAB 函数。我们将展示如何传递参数、接收返回值,以及如何处理 MATLAB 命令执行过程中可能产生的错误和警告。 构建复杂的 MATLAB 程序调用: 除了简单的函数调用,您还将学习如何构建更复杂的 MATLAB 代码执行流程,例如执行一个 MATLAB M 文件脚本,或者在一个引擎会话中连续执行多个 MATLAB 命令。 错误处理与调试技巧: 在进行 API 调用时,错误处理至关重要。本部分将介绍如何在外部应用程序中捕获和处理 MATLAB 引擎抛出的异常,以及如何利用 MATLAB 提供的调试工具来定位和解决 API 调用中的问题。 性能优化策略: 高效的 API 调用是确保应用程序性能的关键。我们将探讨一些性能优化的策略,例如批量数据传输、避免不必要的 MATLAB 引擎初始化和关闭、以及如何利用 MATLAB 的 JIT 编译器来加速计算。 第三部分:MATLAB Compiler API:打包与部署您的 MATLAB 代码 将 MATLAB 代码打包为 Standalone Application: 您将学习如何使用 MATLAB Compiler 将您的 MATLAB M 文件打包成独立的、可执行的应用程序。我们将详细介绍打包过程中的各种选项,例如选择目标平台、包含必要的 MATLAB 运行时库、以及如何配置应用程序的命令行参数。 将 MATLAB 代码打包为 Shared Library: 除了 Standalone Application,您还可以将 MATLAB 代码打包成共享库(如 DLL on Windows, .so on Linux, .dylib on macOS)。这使得您的 MATLAB 功能可以被其他应用程序(包括用 C++, Java, Python 等编写的应用程序)作为库来调用,极大地增强了代码的复用性和集成性。我们将详细讲解如何配置和生成共享库,以及如何在目标应用程序中加载和调用该库。 MATLAB Runtime (MCR) 的管理: Standalone Application 和 Shared Library 都依赖于 MATLAB Runtime (MCR)。本部分将讲解 MCR 的概念、如何获取、安装以及如何管理 MCR,以确保您的部署应用程序能够正常运行。 部署策略与注意事项: 在实际部署过程中,需要考虑许多因素,例如目标用户的操作系统、内存需求、许可协议等。我们将提供一些实用的部署策略和注意事项,帮助您顺利地将您的 MATLAB 应用程序部署到各种环境中。 第四部分:MATLAB Production Server API:构建可扩展的计算服务 理解 Production Server 的概念: 本部分将介绍 MATLAB Production Server 的架构和优势,它如何将 MATLAB 算法转换为可供 Web 服务、企业应用程序、数据分析平台等实时调用的计算服务。 部署 MATLAB 算法到 Production Server: 您将学习如何将您的 MATLAB 函数或 Simulink 模型部署到 Production Server 上,并将其打包成可部署的“Application”。 构建客户端应用程序调用 Production Server: 我们将介绍如何使用各种编程语言(如 Java, Python, C, RESTful API)编写客户端应用程序,来调用部署在 Production Server 上的 MATLAB 计算服务。 高可用性与可伸缩性: Production Server 支持高可用性和可伸缩性,以应对高并发的计算请求。本部分将探讨相关的配置和优化技术。 监控与管理 Production Server: 了解如何监控 Production Server 的运行状态、处理部署错误、以及进行有效的管理,是确保服务稳定运行的关键。 第五部分:高级主题与最佳实践 MATLAB Coder API:从 MATLAB 到 C/C++/HDL: 如果您的目标是为嵌入式系统或硬件加速平台生成高性能代码,那么 MATLAB Coder 是您的得力助手。本部分将介绍如何使用 MATLAB Coder 将 MATLAB 代码转换为 C、C++ 或 HDL 代码,以及如何优化生成的代码以达到最佳性能。 与 Simulink 的 API 集成: 对于利用 Simulink 进行系统建模和仿真的用户,本书将提供关于如何通过 API 与 Simulink 进行交互的指导,例如在外部应用程序中加载 Simulink 模型、运行仿真、获取仿真结果等。 安全性考量: 在构建和部署 API 时,安全性是一个不可忽视的方面。我们将讨论一些常见的安全风险,以及如何通过 API 设计和实现来防范这些风险。 性能调优的综合策略: 结合前面各章节的内容,我们将提供一个综合性的性能调优框架,帮助您识别 API 调用的瓶颈,并实施有效的优化措施。 常见问题解答与故障排除: 本部分将汇集在使用 MATLAB API 过程中可能遇到的常见问题,并提供详细的解决方案,帮助您快速解决遇到的困难。 案例研究与实际应用: 为了让您更好地理解 MATLAB API 的应用,我们将通过一系列实际的案例研究,展示如何在不同的场景下使用 MATLAB API 来解决实际问题,例如构建自定义数据采集系统、开发工业自动化控制软件、实现金融风险建模等。 本书的读者对象: 本书适合以下人群: MATLAB 资深用户: 已经熟练掌握 MATLAB 核心功能,希望进一步扩展 MATLAB 的应用边界,将其与其他系统集成,或将其部署到生产环境中的用户。 软件工程师: 需要在 C、C++、Java、Python、.NET 等环境中调用 MATLAB 功能,或者希望将 MATLAB 算法封装成可重用库的工程师。 嵌入式系统开发者: 希望将 MATLAB 算法转换为 C/C++ 或 HDL 代码,并在嵌入式设备或 FPGA 上运行的开发者。 系统集成工程师: 需要将 MATLAB 的计算能力整合到现有企业系统、Web 应用或数据分析平台中的工程师。 对 MATLAB 自动化部署和可扩展计算服务感兴趣的任何人。 阅读本书,您将获得: 深刻理解 MATLAB API 的强大能力: 您将不再局限于 MATLAB IDE 的界面,而是能够以编程的方式控制和利用 MATLAB 的核心引擎。 掌握将 MATLAB 功能集成到外部应用程序的关键技术: 无论是将 MATLAB 的分析能力嵌入到您的 C++ 程序中,还是将其作为 Web 服务提供,本书都将提供详细的指导。 学会如何高效地打包和部署您的 MATLAB 代码: 使您的 MATLAB 算法能够在没有 MATLAB 环境的计算机上运行,或者作为可重用的组件被其他应用程序调用。 了解如何构建和管理可扩展的 MATLAB 计算服务: 满足高吞吐量和低延迟的生产环境需求。 提升代码复用性和系统互操作性: 通过 API 的方式,将您的 MATLAB 代码与更广泛的软件生态系统连接起来。 掌握解决实际开发中遇到的 API 相关问题的技巧。 总而言之,本书将是您解锁 MATLAB 更高级应用潜力的关键。它不仅仅是一本技术手册,更是一座连接您与 MATLAB 强大计算能力,并将其延伸至更广阔应用领域的桥梁。通过本书的学习,您将能够将 MATLAB 的强大功能,以前所未有的灵活性和集成度,应用到您的每一个项目中。

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用户评价

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阅读体验上,这本书给我带来了一种前所未有的舒适感,这很大程度上要归功于其精良的视觉设计和对认知负荷的有效管理。很多技术文档为了追求信息密度,恨不得把一页塞满文字,但这本书却在版式设计上做了大胆的“减法”,留出了大量的空间来呼吸。关键概念的定义和重要警告信息,都采用了特殊的字体或背景色进行强调,这使得我的眼睛在扫描文本时能够快速捕捉到核心信息,极大地降低了信息过载带来的焦虑感。它的逻辑结构非常清晰,采用了一种模块化的设计,使得读者可以根据自身需求,选择性地跳读或精读特定的部分,而不用担心会因为跳过某些内容而导致后续章节无法理解——当然,为了达到最佳效果,我还是建议从头读起。书中对术语的首次出现都做了详尽的脚注解释,这对于那些需要频繁切换技术背景的跨界学习者来说,是极其友好的设计。总而言之,这本书在保持技术深度的同时,将用户体验提升到了一个专业工具书应有的高度,它是一本可以被“轻松消化”的深度学习资源。

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这本书在构建知识体系的宏观把握上,展现了作者非凡的功力,它更像是一部精心编排的交响乐,而非零散的乐章集合。我之所以这样评价,是因为它在不同功能模块之间的衔接处理得极其精妙,所有的功能点都不是孤立存在的,而是服务于一个更大的、统一的目标。比如,当你学习完数据结构的基础操作后,后续的性能优化章节便会自然而然地引用前面所学的数据结构知识点,进行深入的剖析和改进,这种前后呼应的叙事手法,让人在不知不觉中就完成了知识的整合与内化。我惊喜地发现,书中对“最佳实践”的提炼非常到位,它没有停留在理论层面,而是用大量的代码示例来佐证,而这些示例代码本身就具有极高的可读性和规范性,为我今后的项目编码树立了一个极佳的范本。更重要的是,它成功地将“理论的严谨性”和“工程的实用性”完美地结合在一起,没有为了追求晦涩的理论深度而牺牲实际操作的便利性,也没有因为追求快速上手而对关键的底层逻辑避而不谈。对于渴望从初级使用者向高级架构师迈进的读者来说,这种平衡感是极其宝贵的。

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我对于市面上充斥着大量互相抄袭、内容陈旧的技术书籍已经感到疲惫,所以当我对这本新书抱持谨慎态度时,它所展现出的那种与时俱进的活力让我印象深刻。这本书显然是基于对当前技术生态最新动态的深刻洞察而编写的,书中关于新兴标准和框架的介绍,其时效性令人称赞,不像很多老旧教材,里面引用的工具链版本早已过时。它的叙事节奏张弛有度,不会让人一直处于高强度的信息轰炸之中。在介绍完一个复杂的算法流程后,作者会巧妙地穿插一些“设计哲学”或者“历史演变”的小节,这些内容虽然不直接影响代码的实现,却极大地拓宽了读者的技术视野,让人明白这些工具和方法的由来,从而更好地理解它们存在的价值和局限性。我特别喜欢它在章节末尾设置的“深入思考题”,这些问题往往不是简单的“是什么”或“怎么做”,而是引导读者去探讨“为什么不”或者“如何创新”,这使得这本书不再仅仅是一本“操作手册”,而更像是一本“思维训练营”。这种鼓励批判性思考的设计,远比死记硬背API参数要有效得多。

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这本关于某个主题的技术手册读起来真是让人精神为之一振,尽管内容本身可能略显晦涩,但作者的叙事方式和结构安排却极大地弥补了这一点。从我翻开扉页的那一刻起,我就被它严谨的逻辑和层层递进的知识体系所吸引。它不像某些同类书籍那样,上来就抛出一堆拗口的术语,而是非常耐心地,一步一个脚印地引导读者进入核心概念的殿堂。特别是关于如何构建复杂系统的章节,作者引入了一种非常直观的类比方法,使得那些原本抽象的架构图变得鲜活起来,仿佛眼前就能看到数据流动的路径和处理过程的细节。我尤其欣赏它在各个模块之间设置的“桥梁性”过渡,确保了知识的连贯性,读完一个部分,我对下一个部分将要探讨的内容已经有了清晰的预期,这极大地提高了阅读的效率和沉浸感。书中对实践案例的选取也颇具匠心,它们并非那种脱离实际的“玩具”项目,而是紧密贴合当前行业前沿需求,即使用户是初次接触该领域,也能从中找到切实的学习目标。这本书的排版和插图设计也值得称赞,清晰的图示配合恰到好处的留白,使得长时间阅读眼睛也不会感到疲劳,这对于一本厚重的参考资料来说,是至关重要的用户体验考量。总而言之,这是一次高质量的知识探索之旅,它成功地将一个复杂的技术领域知识,以一种既深刻又易懂的方式呈现给了我们。

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说实话,刚拿到这本厚厚的书时,我内心是有些许抗拒的,毕竟技术文档的枯燥是出了名的,但出乎意料的是,它的阅读体验竟然如此流畅,这完全颠覆了我对这类工具书的固有印象。这本书的语言风格非常独特,它没有采用那种生硬的、纯粹的指令式陈述,而是融入了一种“技术对话”的口吻,仿佛作者正坐在我身边,用一种既专业又不失亲和力的方式,耐心解答我的每一个疑问。我特别留意了它对高级概念的处理,很多书籍在这里都会选择直接堆砌公式和理论,让人望而却步,但这本书却选择了“场景化驱动”的讲解模式,它会先描述一个实际应用中可能遇到的棘手问题,然后才引出解决该问题所需的理论工具,这种由问题导向知识的结构,极大地增强了学习的内在驱动力。书中的“故障排除速查表”部分简直是救星,当我遇到突发状况时,无需翻阅冗长的正文,就能迅速定位到可能的原因和对应的解决方案,这种即时反馈机制,对于紧张的开发环境来说,价值无可估量。而且,书中对底层原理的剖析深入而不失克制,它告诉你“为什么”这样做,而不是仅仅告诉你“怎么做”,这种对根本原理的尊重,使得读者在面对未来技术演进时,也能保持灵活的适应性。

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