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。但是代码存在较多循环时,MATLAB运行速度极慢。如果不想放弃MATLAB中大量方便使用的库,又希望代码能迅速快捷的运行,可以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。
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的向量化操作,通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为1层,具体这一版本的代码可见这里。通过这一手段,函数的运行速度提高了几倍乃至几十倍。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有一定扩展性。
起初也注意到可以通过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。代码现在的状态是“能用”,这里把相关经验总结分析在此。
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,关键概括为2点。
机器上装有MATLAB编译器,可通过在MATLAB命令行窗口输入mex -setup进行具体设置。 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
这里给出我写得mexFunction(注意这个代码写得不好,没有任何判断,没有健壮性……)
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程序一文中已有提及,即
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
由此可以解释上述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,做为函数的返回值。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满足要求的计算结果。ldpcDec代码如下
#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;
}
上述代码就是就是一个标准的C函数。
如果程序无误,使用起来是极其方便的。完整的代码如下所示,存储为ldpc_dec.c文件。
在MATLAB命令行窗口输入mex ldpc_dec.c,运行可得到文件ldpc_dec.mexw64(依平台不同可能不同)。需要使用时输入
r = ldpc_dec(receiveSignal,rowNum,colNum,HRowNum,state);
即可。
一般而言,c程序可以事先调试正确,而mexFunction接口函数较为简单,不容易出错。然而,有时还是出现一些错误,此时可以通过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。首先准备好需要调试的c代码“ldpc_dec.c”,运行命令“mex ldpc_dec.c -g”表示后续需要对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中打开需要调试的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,可以进行逐语句的调试,如下图所示
此时,无法操作MATLAB,可以在Visual Studio中进行操作。如果发现自动窗口中的变量取值不正确,调试无法正常进行,那多半是MATLAB数据转化过程中出现了问题,尤其是指针问题。这不仅可能导致运行结果出错,同时可能会倒是MATLAB崩溃。
这是一种比较简单的调用C程序的方法,只需要对已有的C函数进行简单的修改即可。还有其他的方法,譬如调用动态链接库,可以自行查看MATLAB的帮助。