MATLAB是一個很好用的工具。利用MATLAB腳本進行科學計算也特別方便快捷。但是代碼存在較多循環時，MATLAB運行速度極慢。如果不想放棄MATLAB中大量方便使用的庫，又希望代碼能迅速快捷的運行，可以考慮將循環較多的功能采用C編寫，MATLAB調用。本文將概述這一過程。雖然本文以LDPC譯碼算法為例，但不懂該算法不影響本文閱讀。

1. 起因

最開始用MATLAB寫的LDPC譯碼算法中，其中一個版本是這里，里面有三重循環，運行速度極慢。后來考慮了MATLAB的向量化操作，通過算法的合理劃分以及內置函數調用，成功將三重循環修改為1層，具體這一版本的代碼可見這里。通過這一手段，函數的運行速度提高了幾倍乃至幾十倍。雖然這一方法下運行速度依舊比不過MATLAB工具箱中的comm.LDPCDecoder，遠比不上利用GPU的comm.gpu.LDPCDecoder，但勝在可明確算法并具有一定擴展性。

起初也注意到可以通過MATLAB調用C程序來加速程序運行，但向量化后的代碼湊活能用，加上有時也可調用更為強大的內置函數，這一想法一直沒有付諸實踐。這幾天想好好整理一下代碼，遂萌發了寫一個C版本譯碼算法的想法。代碼現在的狀態是“能用”，這里把相關經驗總結分析在此。

2. MATLAB調用C程序

這一部分的內容在劉曉輝的matlab調用C程序中已經有較為詳細的介紹了，想要正確調用C程序，關鍵概括為2點。

機器上裝有MATLAB編譯器，可通過在MATLAB命令行窗口輸入mex -setup進行具體設置。

有一個正確的接口子程序mexFunction完成MATLAB和C程序之間的數據轉換和程序調用

這里給出我寫得mexFunction（注意這個代碼寫得不好，沒有任何判斷，沒有健壯性……）

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的規范在劉曉輝的matlab調用C程序一文中已有提及，即

nlhs：輸出參數數目

plhs：指向輸出參數的指針

nrhs：輸入參數數目

prhs：指向輸入參數的指針

例如，在matlab命令行中使用

［a，b］=test（c，d，e）

調用mex函數test時，傳給test的這四個參數分別是

2，plhs，3，prhs

其中：

prhs［0］=c

prhs［1］=d

prhs［2］=e

由此可以解釋上述mexFunction，而命令plhs［0］ = mxCreateDoubleMatrix（1， state［1］， mxREAL） 則定義了一大小為1 × state［1］的矩陣，做為函數的返回值。最后調用的ldpcDec是一個C程序，運行C程序后plhs［0］指向的內存空間存儲的就是滿足要求的計算結果。ldpcDec代碼如下

#include

#include

void ldpcDec（double*r，double* llr， int* rownum， int* colnum， int* trans， double* state）{

//列有序，trans為映射關系

//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 長度 state［2］ rownum 長度，

//state［3］：H中非零元素個數 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