批量修改mat文件中MATLAB mpt数据对象属性

本文介绍了作者通过学习Java和Python的面向对象理念来理解和应用MATLAB面向对象编程的过程。通过具体示例,展示了如何利用MATLAB处理.mat文件,并分享了解决相关问题的经验。

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       终于还是开始着手好好学习一下MATLAB了!先前工作中这个东西经常用,但是很多时候很多功能的使用全都是凭借试探找到的解决方案。一旦找到了解决方案,基本上也就是在方案的基础上使用,也很少去做一下总结或者是深层次的考虑。或许正是这个原因,每次我处理mat文件的时候总是感觉到头痛,好多东西跟我预想的一直不一致。

       最近一段时间简单学习了Java,接触了面向对象的理念。在理解面向对象的模型时,借用了之前学习Python的思维模型,发现十分符合。其实,MATLAB中很多地方也是面向对象编程思想的应用,再次尝试,发现跟我想象的还真有点相似。

       创建了一堆数据,存储到test.mat(const不小心敲错了,错了就错了吧!不改了,就是一个简单的示意例子)。所有的数据目前的定义文件以及存储位置都是默认的,接下来我要把信号类的全都定义以及生命在*_MData.c以及相应的头文件中,参数类的数据全都定义到*_CData.c以及相应的头文件中。之所以取这么个名字,跟我第一个公司工作的惯性有关吧!



       写一个M函数如下;

function DataProcess(mat_file)

% useDataProcess('demo.mat') to process a model's mat file

%

    if exist(mat_file)

        load(mat_file);

        signal_info = whos;

        header_file_name = strrep(mat_file,'.mat','_MData.h');

        defination_file_name = strrep(mat_file,'.mat','_MData.c');

        for i = 1:length(signal_info)

            var_info = signal_info(i);

            var_class = var_info.class;

            if strcmp(var_class,'mpt.Signal')

                var_name = var_info.name;

               var_object = eval(var_name);

                ifstrcmp(var_object.CoderInfo.CustomStorageClass,'Global')

                   var_object.CoderInfo.CustomAttributes.HeaderFile = header_file_name;

                   var_object.CoderInfo.CustomAttributes.DefinitionFile =defination_file_name;

                end

            end

        end

        header_file_name = strrep(mat_file,'.mat','_CData.h');

        defination_file_name = strrep(mat_file,'.mat','_CData.c');

        for i = 1:length(signal_info)

            var_info = signal_info(i);

            var_class = var_info.class;

            if strcmp(var_class,'mpt.Parameter')

                var_name = var_info.name;

               var_object = eval(var_name);

                if strcmp(var_object.CoderInfo.CustomStorageClass,'Global')

                   var_object.CoderInfo.CustomAttributes.HeaderFile = header_file_name;

                   var_object.CoderInfo.CustomAttributes.DefinitionFile =defination_file_name;

                end

            end

        end

    else

        disp('Can''t find mat file! Please Check!')

    end

    save(mat_file);

end

 

       加粗的部分,最初的时候我没有想到。直接用获取的数据对象的名称去修改属性,结果修改失败。这让我有点郁闷,因为我把名称字符串粘贴到命令窗中是能够输出各种属性参数的。这个问题,其实很多年前我就遇到了,不过那时候基本上也是各种尝试最终勉强找个可以实现的方法。比较着急的时候,我甚至尝试过把修改的命令一条条输出到M文件中然后最后运行M文件。还好,今天对这个问题的现象分析在我看来已经不是很难。或许前段时间通过学习Java了解到的一点面向对象的理念给了我一点提示。

       其实,获取到的对象名称只是一个字符串。而作为字符串对象,自然是没有mpt数据的那些属性的。这样修改肯定是会出问题的,修改出来的对象也很可能不再具有mpt原本的那些属性特征。

       想到了eval,这是之前的同事解决问题的时候常用的一个方法。不过,这个相关的文档描述我尝试看了好几次使用起来还是不得要领。不过,eval既然能够把字符串解析成命令,自然也能够把字符串解析成command窗口中能够解析的命令或者对象。通过这种方式,重新构造一个新的具有同样属性特征的对象。而根据我之前学习时候对面向对象的这种理解,我觉得这里构造的对象名称应该是无关紧要的。因为,这里的名称只是一个标签,而真正有实质作用被修改掉的是标签标识的内存数据。程序运行了一下,果真跟我猜想的一致。

       运行之后,加载数据看一下两种数据的属性。从截图的信息中能够看到,相应的属性信息已经成功修改掉。





### Matlab MPT 标定过程中程序崩溃解决方案 当在Matlab中使用MPT进行标定时遇到程序崩溃的情况,可能由多种因素引起。为了有效解决问题并提高稳定性,可以从以下几个方面着手: #### 1. 检查环境配置 确保使用的Matlab版本与MPT工具箱兼容。对于MPT 3.x系列,推荐至少使用Matlab R2015b及以上版本[^2]。 #### 2. 更新至最新版MPT 如果当前使用的不是最新的稳定版本,则建议更新到最新发布的版本。新版本通常会修复已知错误,并提升性能和兼容性。可以通过官方GitHub页面获取最新发布的信息以及安装说明。 #### 3. 验证输入参数合法性 仔细审查传递给`mpt`函数的各个参数设置是否合理合法。不恰当的数据类型或超出范围的数值可能导致内部运算异常而引发崩溃。具体可以参照官方文档中的API描述来验证每项参数的有效性和取值区间[^1]。 #### 4. 增加内存分配空间 某些复杂的多参数优化问题可能会消耗大量RAM资源,在运行前应确认计算机有足够的可用物理内存支持整个计算过程。必要时可通过调整Java堆大小或其他方式增加虚拟机可利用的空间。 ```matlab % 设置更大的最大堆尺寸 (单位MB) maxheap('8000'); ``` #### 5. 启用调试模式 启用详细的日志记录功能可以帮助定位潜在的问题所在。通过修改启动脚本或者命令行选项开启更详尽的日志输出,以便于分析失败原因。 ```matlab set_param(gcb,'DiagnosticLevel','verbose'); % 对Simulink模型适用 warning on all; % 开启所有警告提示 lastwarn(); % 查看最近一次发出的警告信息 dbstop if error; % 当发生错误时自动进入断点调试状态 try % 执行待测代码片段... catch ME disp(ME.message); % 显示捕获到的具体报错消息 end ``` #### 6. 清理工作区变量 有时残留的工作区对象也可能干扰正常执行流程。尝试清理不必要的全局/局部变量后再重新加载必要的数据集来进行测试。 ```matlab clearvars; close all; clc; load('your_dataset.mat'); % 加载所需数据文件 ```
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