从MEX函数中清除MATLAB命令窗口

Question

我在mexFunction中有一个for循环，该循环在每次迭代时都会显示一些信息。考虑此简单的代码，该代码将在MATLAB命令窗口中打印100行，并在每次迭代中进行更新：

#include "mex.h"
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <stdio.h>      
#include <stdlib.h>     
#include <time.h>       
using namespace std;
/* The gateway function */
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[],
    int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
    int numiters = 100;
    /* initialize random seed: */
    srand(time(NULL));
    for (int iter = 1; iter <= numiters; ++iter)
    {
        int rand_num = rand() % 100 + 1;
        /* Print info in matlab */
        std::ostringstream buffer;
        buffer << "iter = " << iter << " of " << numiters << 
            ". random number = " << rand_num << endl;
        /* need something similar to clc here */
        mexPrintf("%s", buffer.str().c_str());
    }
    return;
}

在调用mexPrintf()之前，我希望在每次迭代中清除Matlab的命令窗口。

我知道我可以使用mexCallMATLAB调用MATLAB的clc，但是我不确定在每次迭代时调用MATLAB是否非常有效，因此我需要C 的本机。

Answer 1

我对mexCallMATLAB效率低下的假设是错误的，这要归功于@ander Biguri的头部。我使用以下测试代码与mexCallMATLAB进行比较。

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TL; DR -Timing结果

• 使用mexCallMATLAB(0, NULL, 0, NULL, "clc");：mean time per iteration = 0.1016885 sec
• 没有mexCallMATLAB(0, NULL, 0, NULL, "clc");：mean time per iteration = 0.0978730 sec

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详细信息

测试台摘要

• 创建一个带有100万个随机整数的向量，并拿出平均值。
• 重复500次迭代。
• 计算每次迭代所需的时间并保存在向量中。
• 平均迭代时间获得平均每次迭代的时间。

代码

#include "mex.h"
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <stdio.h>      /* printf, scanf, puts, NULL */
#include <stdlib.h>     /* srand, rand */
#include <time.h>       /* time */
#include <ctime>
#include <vector>
using namespace std;
extern bool ioFlush(void);
/* The gateway function */
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[],
    int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
    int numiters = 500;
    /* initialize random seed: */
    srand(time(NULL));
    std::vector<double> all_times(numiters);
    for (int iter = 1; iter <= numiters; ++iter)
    {
        /* tic */
        clock_t begin = clock();
        std::vector<int> rand_vec;
        for(std::size_t i = 0; i < 1000000; ++i)
            rand_vec.push_back( rand() % 100 + 1 );
        double vec_mean = 0.0;
        for(std::size_t i = 0; i < rand_vec.size(); ++i)
            vec_mean += rand_vec[i];
        vec_mean /= rand_vec.size();
        /* clear screen */
        mexCallMATLAB(0, NULL, 0, NULL, "clc");
        /* toc */
        double time_elapsed = double(clock() - begin) / CLOCKS_PER_SEC;
        /* Print data in matlab */
        std::ostringstream buffer;
        buffer << "iter " << iter << " of " << numiters << 
                ". random vector mean = " << vec_mean << 
                ". in " << time_elapsed << "s" << endl;
        mexPrintf("%s", buffer.str().c_str());
        ioFlush();
        all_times[iter] = time_elapsed;
    }
    double avg_time = 0.0;
    for(std::size_t i = 0; i < all_times.size(); ++i)
        avg_time += all_times[i];
    avg_time /= all_times.size();
    mexPrintf("navg time per iter = %3.7fn", avg_time);
    return;
}

请注意，在每次迭代时都需要更新命令窗口所需的无证件功能ioFlush()。在此处查看有关它的更多详细信息。

编译

• 在Windows上使用Visual Studio：在源文件中添加#pragma comment(lib, "libmwservices.lib")。
• 在Ubuntu上使用GCC：使用mex yourFile.cpp -lmwservices
编译