Java调用Matlab程序

本文介绍如何将Matlab的复杂数学计算能力与Java的多应用场景结合,通过将Matlab程序打包成Jar供Java调用,实现两者的无缝对接。文章详细描述了从Matlab代码打包到Java项目调用的全过程。

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背景

Matlab可以轻易处理非常复杂的数学计算,Java具有多变的应用场景,如Web开发。本文讲述如何将两者优势结合起来,基本思路是将Matlab核心程序打包成Jar,供普通的Java程序调用。

具体步骤

1. 检查Matlab内置的Java版本和系统安装的Java版本是否一致?

检查MATLAB内置的Java版本
在这里插入图片描述

检查系统的Java版本
在这里插入图片描述

2. 准备一份要调用的Matlab代码

为了测试各种数据类型(如Matlab的矩阵数据类型)的使用,本文采用稍稍复杂的Matlab测试程序:基于测距的网络定位。其包含多个M文件,其中主函数代码如下。输入参数7个:gCov是矩阵,其他为标量。输出参数2个,都是矩阵。

function [ nodeLoc, pMds ] = main_localization( N,  dim, space, nGps, gCov, sigma, numMiss )

    nodeLoc = diag(ones(dim,1)*space)*(rand(dim,N)-0.5);
    dltSec  = zeros(N,1);
    
    achrIdx = 1:nGps;
    covMats = zeros(dim,dim,nGps);
    for n = 1:nGps
        covMats(:,:,n) = gCov;
    end
    
    [CT,CR] = round_robin(nodeLoc,dltSec,sigma);
    [A,~,y] = gen_Ay(CT,CR,ones(N));
    
    connMat = gen_connMat(N,numMiss);
    
    dltEst = est_dlt_ls(A,y,connMat);
    distVec = y-A*dltEst;
    
    distMat = diag_vec2mat(distVec);
    edm = distMat.^2;
    
    pGps = mvnrnd(nodeLoc(:,achrIdx)',gCov)';
    
    pMds = classic_mds(edm, dim);
    pMds = orthogonal_procrustes(pMds, pGps, achrIdx);
end

其他多个M文件列表如下图所示:
在这里插入图片描述

3. 将Matlab代码打包成Jar包

(1) 在Matlab命令行窗口输入deploytool指令,唤起打包部署工具
在这里插入图片描述

(2) 配置打包类型、包名、类名;选择待打包的M的文件
在这里插入图片描述

(3) 等待打包完成,应有3个对勾
在这里插入图片描述

(4) 打包生成的工程目录结构如下
在这里插入图片描述

4. 新建Java项目,调用由Matlab得到的Jar包

(1) Eclipse新建Java项目(不赘述)
(2) 添加两个Jar包到Java项目中

  • Matlab安装目录下的Jar包:...\MATLAB\R2017a\toolbox\javabuilder\jar\javabuilder.jar
  • 前面M文件生成的Jar包:...\localization_matlab\for_redistribution_files_only\localization_matlab.jar
    在这里插入图片描述

(3) 写Java程序调用Matlab生成的Jar包,源码如下:

package com.csrl.localization;

import com.mathworks.toolbox.javabuilder.MWClassID;
import com.mathworks.toolbox.javabuilder.MWException;
import com.mathworks.toolbox.javabuilder.MWNumericArray;
import localization_matlab.MdsLocalization;

public class TestLocalization {

    public static void main(String[] args) {
        try {
            MdsLocalization matrixCompletion = new MdsLocalization();

            double N = 10;
            double dim = 2;
            double space = 500;
            double sigma = 2;
            double nGps = 5;
            double numMiss = 0;
            double[][] gCovArr = {{1,0},{0,1}};
            MWNumericArray gCov = new MWNumericArray(gCovArr,MWClassID.DOUBLE);	 // 将二维数组转化为矩阵

			// 第一个参数“2”代表原Matlab函数输出参数的个数,后面的都是原Mat了吧函数输入参数;输出参数用Object数组保存
            Object[] result = matrixCompletion.main_localization(2, N,  dim, space, nGps, gCov, sigma, numMiss);

            MWNumericArray data = (MWNumericArray) result[0];					// 第一个输出参数
            double[][] nodeLoc = (double[][]) data.toDoubleArray();	            // 将矩阵转化为二维数组

            data = (MWNumericArray) result[1];									// 第二个输出参数
            double[][] pMds = (double[][]) data.toDoubleArray();                // 将矩阵转化为二维数组

            System.out.println(result[0]);										// 同Matlab输出格式,输出矩阵
            System.out.println(result[1]);

            System.out.println(nodeLoc[0][0]);									// 通过二维数组索引输出矩阵中某个元素
            System.out.println(pMds[0][0]);

        } catch (MWException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
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