MATLAB调用C程序、调试和LDPC译码

时间 2019-11-09

原文原文链接

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。可是代码存在较多循环时，MATLAB运行速度极慢。若是不想放弃MATLAB中大量方便使用的库，又但愿代码能迅速快捷的运行，能够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。html

1. 原由

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的向量化操做，经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成1层，具体这一版本的代码可见这里。经过这一手段，函数的运行速度提升了几倍乃至几十倍。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备必定扩展性。git

起初也注意到能够经过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。代码如今的状态是“能用”，这里把相关经验总结分析在此。github

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，关键归纳为2点。算法

机器上装有MATLAB编译器，可经过在MATLAB命令行窗口输入mex -setup进行具体设置。ide

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函数

这里给出我写得mexFunction（注意这个代码写得很差，没有任何判断，没有健壮性……）工具

void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *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程序一文中已有说起，即ui

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]=c
prhs[1]=d
prhs[2]=e spa

由此能够解释上述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，作为函数的返回值。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知足要求的计算结果。ldpcDec代码以下.net

#include<stdio.h>
#include<math.h>
void ldpcDec(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]:maxiter state[1]:llr & colnum 长度 state[2] rownum 长度,
    //state[3]:H中非零元素个数 state[4]: alpha
    double* temp;
    double* decodedtemp;
    temp = (double*)malloc(sizeof(double)*state[3]);
    decodedtemp = (double*)malloc(sizeof(double)*state[3]);
    //init
    int ii = 0;
    for (int i = 0; i<state[1]; i++){
        while (ii<colnum[i]){
            temp[ii] = llr[i];
            ii++;
        }
    }
    //iter decode
    int iter;
    for (iter = 0; iter<state[0]; iter++){
        // rowupdate;
        for (int i = 0; i<state[2]; i++){
            // temp[] trans[rownum[i-1]]~trans[rownum[i]]
            int high = rownum[i];
            int low = i>0 ? rownum[i - 1] : 0;

            double minval = fabs(temp[trans[low]]);
            double subminval = fabs(temp[trans[low + 1]]);
            for (int j = low + 1; j<high; j++){
                if (fabs(temp[trans[j]])<minval){
                    subminval = minval;
                    minval = fabs(temp[trans[j]]);
                }
                else if (fabs(temp[trans[j]])<subminval){
                    subminval = fabs(temp[trans[j]]);
                }
            }
            int mark = 1;
            for (int j = low; j < high; j++){
                if (temp[trans[j]] < 0)
                    mark = -mark;
            }
            for (int j = low; j<high; j++){
                if (fabs(temp[trans[j]]) == minval)
                    if (temp[trans[j]]<0)
                        temp[trans[j]] = -mark * state[4] * subminval;
                    else
                        temp[trans[j]] = mark*state[4] * subminval;
                else
                    if (temp[trans[j]]<0)
                        temp[trans[j]] = -mark * state[4] * minval;
                    else
                        temp[trans[j]] = mark*state[4] * minval;
            }
        }
        // colupdate;
        for (int i = 0; i<state[1]; i++){
            int high = colnum[i];
            int low = i>0 ? colnum[i - 1] : 0;
            double colsum = llr[i];
            for (int j = low; j<high; j++){
                colsum = colsum + temp[j];
            }
            if (colsum>0)
                r[i] = 0;
            else
                r[i] = 1;
            for (int j = low; j<high; j++){
                temp[j] = colsum - temp[j];
                decodedtemp[j] = r[i];
            }
        }

        // check equation
        int errflag = 0;
        for (int i = 0; i<state[2]; i++){
            int high = rownum[i];
            int low = i>0 ? rownum[i - 1] : 0;
            int sumval = 0;
            for (int j = low; j<high; j++){
                sumval = sumval + decodedtemp[trans[j]];
            }
            if (sumval % 2 != 0){
                errflag = 1;
                break;
            }
        }
        //
        if (errflag == 0)
            break;
    }
    free(temp);/*释放指针pointer*/
    temp = NULL;
    free(decodedtemp);/*释放指针pointer*/
    decodedtemp = NULL;
    return;
}

View Code

上述代码就是就是一个标准的C函数。

若是程序无误，使用起来是极其方便的。完整的代码以下所示，存储为ldpc_dec.c文件。

在MATLAB命令行窗口输入mex ldpc_dec.c，运行可获得文件ldpc_dec.mexw64（依平台不一样可能不一样）。须要使用时输入

r = ldpc_dec(receiveSignal,rowNum,colNum,HRowNum,state);

便可。

3. MATLAB调试C程序

通常而言，c程序能够事先调试正确，而mexFunction接口函数较为简单，不容易出错。然而，有时仍是出现一些错误，此时能够经过MATLAB对C程序进行调试。以已安装Visual Studio 和 MATLAB的电脑为例，打开MATLAB和Visual Studio。首先准备好须要调试的c代码“ldpc_dec.c”，运行命令“mex ldpc_dec.c -g”表示后续须要对C程序进行调试（参考http://blog.csdn.net/ayw_hehe/article/details/6790147）。

在Visual Studio中点击“调试”-“附加到进程”，选择MATALB，在Visual Studio中打开须要调试的C文件并设置断点，在MATLAB中运行该程序，即输入“ldpc_dec(receiveSignal,rowNum,colNum,HRowNum,state)”后，在设置断点处即会中断。此时进入Visual Studio中，能够进行逐语句的调试，以下图所示

此时，没法操做MATLAB，能够在Visual Studio中进行操做。若是发现自动窗口中的变量取值不正确，调试没法正常进行，那多半是MATLAB数据转化过程当中出现了问题，尤为是指针问题。这不只可能致使运行结果出错，同时可能会却是MATLAB崩溃。

4. 其余

这是一种比较简单的调用C程序的方法，只须要对已有的C函数进行简单的修改便可。还有其余的方法，譬如调用动态连接库，能够自行查看MATLAB的帮助。