⑴ matlab调用c程序
那你可以用C写一个mex文件，然后MATLAB就可以调用了。注意门关子程序的声明；举例如下，做一个用C写的加法程序，用matlab来调用：#include"mex.h"
voidadd(double*result,double*input1,double*input2){
*result=*input1+*input2;}
voidmexFunction(intnlhs,mxArray*plhs[],
intnrhs,constmxArray*prhs[]) { double*in1,*in2,*res; if(nrhs!=2)
{
mexErrMsgTxt("Twoinputargumentsrequired."); }
elseif(nlhs1)
{
mexErrMsgTxt("Toomanyoutputarguments."); } plhs[0]=mxCreateDoubleMatrix(1,1,mxREAL);//éê??ê?3?2?êy????
//??ê?è?ê?3?2?êy????μ?ààDí×?ò???±??? res=mxGetPr(plhs[0]); in1=mxGetPr(prhs[0]); in2=mxGetPr(prhs[1]);
add(res,in1,in2);}
⑵ 怎样用Matlab调用已有的C语言程序
1.准备好C语言程抄序，清楚C语言的入口函数
2.编写mexfunction函数。mexfunction函数为C语言与MATLAB语言的接口函数。调用实例在mylinedetect.c文件中.在MATLAB中调用mex指令编译相关文件，将C语言编译为MEX文件。
3.编译完成后，生成mylinedetect.mexw32或mylinedetect.mexw64文件，此文件即mex文件，用于MATLAB与C语言接口函数.
4.编译完成之后，编写MATLAB函数，调用MEX文件。以MEX文件的形式调用编译完成的C语言函数[o1,o2]=mylinedetect(double(X).');......
5.输出结果，上述linedetect函数完成图像中直线检测功能，带入MATLAB中调用后形成结果。
⑶ matlab调用c或c++源程序，能够头文件和源文件分开写，然后mex文件调用头文件
我转过来的 写的很清楚 你参考下吧，把你的pthis dc等参数对照一下就可以了
如果我有一个用C语言写的函数，实现了一个功能，如一个简单的函数：
double add(double x, double y) {
return x + y;
}
现在我想要在Matlab中使用它，比如输入：
>> a = add(1.1, 2.2)
3.3000
要得出以上的结果，那应该怎样做呢？
解决方法之一是要通过使用MEX文件，MEX文件使得调用C函数和调用Matlab的内置函数一样方便。MEX文件是由原C代码加上MEX文件专用的接口函数后编译而成的。
可以这样理解，MEX文件实现了一种接口，它把在Matlab中调用函数时输入的自变量通过特定的接口调入了C函数，得出的结果再通过该接口调回Matlab。该特定接口的操作，包含在mexFunction这个函数中，由使用者具体设定。
所以现在我们要写一个包含add和mexFunction的C文件，Matlab调用函数，把函数中的自变量（如上例中的1.1和2.2）传给mexFunction的一个参数，mexFunction把该值传给add，把得出的结果传回给mexFunction的另一个参数，Matlab通过该参数来给出在Matlab语句中调用函数时的输出值（如上例中的a）。
比如该C文件已写好，名为add.c。那么在Matlab中，输入：
>> mex add.c
就能把add.c编译为MEX文件（编译器的设置使用指令mex -setup），在Windows中，MEX文件类型为mexw32，即现在我们得出add.mexw32文件。现在，我们就可以像调用M函数那样调用MEX文件，如上面说到的例子。所以，通过MEX文件，使用C函数就和使用M函数是一样的了。
我们现在来说mexFunction怎样写。
mexFunction的定义为：
void mexFunction(
int nlhs,
mxArray *plhs[],
int nrhs,
const mxArray *prhs[]) {
}
可以看到，mexFunction是没返回值的，它不是通过返回值把结果传回Matlab的，而是通过对参数plhs的赋值。mexFunction的四个参数皆是说明Matlab调用MEX文件时的具体信息，如这样调用函数时：
>> b = 1.1; c = 2.2;
>> a = add(b, c)
mexFunction四个参数的意思为：
nlhs = 1，说明调用语句左手面（lhs－left hand side）有一个变量，即a。
nrhs = 2，说明调用语句右手面（rhs－right hand side）有两个自变量，即b和c。
plhs是一个数组，其内容为指针，该指针指向数据类型mxArray。因为现在左手面只有一个变量，即该数组只有一个指针，plhs[0]指向的结果会赋值给a。
prhs和plhs类似，因为右手面有两个自变量，即该数组有两个指针，prhs[0]指向了b，prhs[1]指向了c。要注意prhs是const的指针数组，即不能改变其指向内容。
因为Matlab最基本的单元为array，无论是什么类型也好，如有double array、 cell array、 struct array……所以a,b,c都是array，b = 1.1便是一个1x1的double array。而在C语言中，Matlab的array使用mxArray类型来表示。所以就不难明白为什么plhs和prhs都是指向mxArray类型的指针数组。
完整的add.c如下：
// add.c
#include "mex.h" // 使用MEX文件必须包含的头文件
// 执行具体工作的C函数
double add(double x, double y) {
return x + y;
}
// MEX文件接口函数
void mexFunction(
int nlhs,
mxArray *plhs[],
int nrhs,
const mxArray *prhs[]) {
double *a;
double b, c;
plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(1, 1, mxREAL);
a = mxGetPr(plhs[0]);
b = *(mxGetPr(prhs[0]));
c = *(mxGetPr(prhs[1]));
*a = add(b, c);
}
mexFunction的内容是什么意思呢？我们知道，如果这样调用函数时：
>> output = add(1.1, 2.2);
在未涉及具体的计算时，output的值是未知的，是未赋值的。所以在具体的程序中，我们建立一个1x1的实double矩阵（使用mxCreateDoubleMatrix函数，其返回指向刚建立的mxArray的指针），然后令plhs[0]指向它。接着令指针a指向plhs[0]所指向的mxArray的第一个元素（使用mxGetPr函数，返回指向mxArray的首元素的指针）。同样地，我们把prhs[0]和prhs[1]所指向的元素（即1.1和2.2）取出来赋给b和c。于是我们可以把b和c作自变量传给函数add，得出给果赋给指针a所指向的mxArray中的元素。因为a是指向plhs[0]所指向的mxArray的元素，所以最后作输出时，plhs[0]所指向的mxArray赋值给output，则output便是已计算好的结果了。
上面说的一大堆指向这指向那，什么mxArray，初学者肯定都会被弄到头晕眼花了。很抱歉，要搞清楚这些乱糟糟的关系，只有多看多练。
实际上mexFunction是没有这么简单的，我们要对用户的输入自变量的个数和类型进行测试，以确保
输入正确。如在add函数的例子中，用户输入char array便是一种错误了。
从上面的讲述中我们总结出，MEX文件实现了一种接口，把C语言中的计算结果适当地返回给Matlab罢了。当我们已经有用C编写的大型程序时，大可不必在Matlab里重写，只写个接口，做成MEX文件就成了。另外，在Matlab程序中的部份计算瓶颈（如循环），可通过MEX文件用C语言实现，以提高计算速度。
⑷ matlab与c 混编，已经分别实现了c 和matlab的功能，需要两者结合起来做事情，matlab调用c 。
在编程领域，Matlab和C语言的结合使用能够实现更高效、更强大的功能。通过将Matlab与C语言进行混编，开发者能够利用Matlab的可视化界面和C语言的高性能计算能力，实现复杂算法的开发与优化。
实现Matlab与C语言的混编，通常涉及使用mex文件。mex文件是Matlab与C/C++之间的桥梁，允许Matlab调用C函数。要创建mex文件，首先需要编写C代码实现所需功能，然后使用mex命令将C代码编译为mex文件。mex文件可以是mexw32或mexw64文件，具体取决于目标平台是32位还是64位。
另一方面，C语言调用Matlab可以通过将Matlab脚本编译为.dll、.h和.lib文件来实现。这些文件包含了Matlab函数的接口信息，C代码可以通过这些接口调用Matlab函数。这通常涉及到使用Mex API，这是一个C库，它为C开发人员提供了与Matlab交互的接口。通过使用Mex API，C代码可以调用Matlab函数，处理Matlab数据类型，并接收Matlab函数的输出。
结合使用Matlab与C语言，开发者能够充分利用两者的优势。Matlab以其强大的数值计算、图像处理和数据可视化功能，适合进行算法的快速原型设计和验证。而C语言的高效执行和低级内存操作能力，则适用于性能要求高的部分，如算法优化、大规模数据处理和系统级编程。
在实际应用中，开发者通常会将C代码集成到Matlab脚本中，或者将Matlab作为C程序的一部分，以实现特定功能。例如，可以编写C代码实现复杂的算法计算，然后在Matlab中使用这些功能进行数据可视化和交互式探索。反之，也可以在C程序中调用Matlab函数，以利用Matlab的高级功能，如信号处理、机器学习和系统建模。
通过将Matlab与C语言结合使用，开发者能够构建功能强大、性能优化的软件系统。这种混合编程方法能够加速算法开发、提高代码可维护性和扩展性，为解决复杂问题提供了更灵活、更高效的选择。