Points de base

• MATLAB, un langage de haut niveau pour l'informatique technique, peut être intégré à la pile moyenne pour créer des applications Web puissantes.
• La pile moyenne se compose de mongodb, express.js, angularjs et node.js, et lorsqu'il est utilisé en conjonction avec MATLAB, il permet une visualisation de données en temps réel sur le Web.
• Le processus d'intégration consiste à utiliser la puissance de calcul de Matlab pour traiter les données et générer des résultats, qui sont ensuite affichés sur une application Web construite à l'aide de la pile moyenne.
• JSONLAB, une implémentation gratuite de l'encodeur / décodeur JSON Open Source dans la langue MATLAB, est utilisée pour convertir les données MATLAB au format JSON pour une utilisation dans les applications Web.
• La création d'une application Web MATLAB comprend la création d'applications autonomes à l'aide du compilateur MATLAB, la création d'un projet d'application Web dans le serveur d'applications Web MATLAB, le téléchargement des applications autonomes sur le projet d'application Web et le déploiement de l'application Web à l'utilisateur.

MATLAB est un langage de haut niveau pour l'informatique technique qui intègre le calcul, la visualisation et la programmation dans un environnement facile à utiliser où les problèmes et les solutions peuvent être exprimés dans une notation mathématique familière. Il existe de nombreux projets à travers le monde écrits à Matlab et développés par des millions de scientifiques et d'ingénieurs. Diverses données expérimentales et opérationnelles que les gens obtiennent à partir de MATLAB peuvent être utilisées pour prendre en charge les applications Web, mais il existe certains obstacles:

• MATLAB comprend les données de format de matrice, tandis que les applications Web préfèrent les données au format JSON ou XML.
• Les données sont généralement créées et utilisées dans le programme MATLAB, ce qui limite la liberté des développeurs à enregistrer et à utiliser des données, etc.

La création d'une application est beaucoup plus facile si MATLAB sert des données au format JSON et qu'une application Web peut utiliser ces données JSON de MATLAB pour créer quelque chose de grand.

Dans cet article, nous développerons un petit programme de démonstration pour démontrer comment faire fonctionner le Matlab et Mean Stack ensemble.

à propos de l'application Web

Cette application Web impliquera un transfert de données en temps réel de MATLAB au navigateur. Pour plus de simplicité, nous transférerons l'heure actuelle de MATLAB et l'afficherons sur le navigateur. Nous utiliserons JSONLAB, une bo?te à outils pour encoder / décoder les fichiers JSON dans MATLAB. L'application Web sera créée à l'aide de la pile moyenne. Si vous n'êtes pas familier avec la pile moyenne, il est recommandé de lire l'article "débutant de la pile moyenne" avant de continuer.

Introduction à JSONLAB

JSONLAB est une implémentation Open Source gratuite de JSON Encoder / Decoder en langue MATLAB. Il peut être utilisé pour convertir les structures de données MATLAB (tableaux, structures, cellules, tableaux de structure et tableaux de cellules) en cha?nes au format JSON, ou pour décoder les fichiers JSON en données MATLAB.

Il nous donne accès à quatre fonctions: loadjson(), savejson(), loadubjson() et saveubjson(). Les deux dernières fonctions sont utilisées pour gérer le format Ubjson. loadjson() est utilisé pour convertir les cha?nes JSON en objets MATLAB connexes. Dans notre projet, nous utilisons uniquement la fonction savejson(), qui convertit un objet MATLAB (cellule, structure ou tableau) en une cha?ne JSON. Il peut être utilisé comme suit:

json = savejson(rootname, obj, filename)
json = savejson(rootname, obj, opt)
json = savejson(rootname, obj, 'param1', value1, 'param2', value2, ...)

Puisque nous devons écrire le fichier, nous utiliserons la première signature. Il renvoie une cha?ne JSON et écrit la cha?ne dans le fichier.

JSONLAB Installation

Pour commencer, téléchargez JSONLAB, dézippez les archives et ajoutez le chemin du dossier à la liste des chemins de chemin de MATLAB en utilisant la commande suivante:

addpath('/path/to/jsonlab');

Si vous souhaitez ajouter ce chemin en permanence, vous devez taper pathtool, accéder au dossier racine JSONLAB et l'ajouter à la liste. Une fois terminé, vous devez cliquer sur Enregistrer. Ensuite, exécutez rehash dans MATLAB et tapez which loadjson. Si vous voyez la sortie, cela signifie que JSONLAB est installé correctement.

CODE MATLAB

Nous avons besoin de l'heure actuelle, nous utiliserons donc la commande clock. Il renvoie un vecteur de date à six éléments contenant la date et l'heure actuelles dans le format [année, mois, jour, heures, minutes, secondes]. Pour obtenir le temps à plusieurs reprises, nous mettons la commande clock dans une boucle infinie while. Par conséquent, nous continuerons à obtenir les données en temps réel jusqu'à ce que l'exécution du script soit terminée à l'aide de Ctrl C sur la fenêtre de commande MATLAB.

Le code suivant implémente cette idée:

format shortg;
y=0;
while y == 0
    % c = [year month day hour minute seconds]
    c=clock;
    % 將每個(gè)值四舍五入為整數(shù)
    c=fix(c);
    x.clock=c;
    % 訪問c的第4列，即小時(shí)
    x.hours=c(:,4);
    % 訪問c的第5列，即分鐘
    x.minutes=c(:,5);
    % 訪問c的第6列，即秒
    x.seconds=c(:,6);
    % 將x轉(zhuǎn)換為JSON并寫入matlabData.json
    savejson('',x,'data/matlabData.json');
end

Dans nos projets, nous nous concentrons sur les heures, les minutes et les secondes. La fonction fix(c) utilisée dans le code ci-dessus tourne tous les éléments de la matrice à l'entier le plus proche. Pour obtenir des données d'heure, nous avons besoin de la valeur de la colonne 4 de la matrice, nous utilisons donc la commande c(:,4). En utilisant la même méthode, nous récupérons les minutes et les secondes.

Nous enverrons séparément l'horloge et quelques variables distinctes à l'application Web pour afficher la conversion de différents types de données de l'objet MATLAB à JSON. Bien que les données d'horloge seront converties en un tableau, les valeurs d'heures, de minutes et de secondes seront converties en nombres, ce que nous verrons plus tard.

Dans notre projet, nous utiliserons la fonction savejson() pour convertir et écrire la variable X à l'aide du format JSON et l'écrire dans le fichier matlabData.json. Pour plus de simplicité, le paramètre rootname sera une cha?ne vide.

Utilisez le code précédent, nous terminons tout le code MATLAB requis. Maintenant, une fois que nous avons exécuté le script, nous pouvons observer que le fichier JSON est créé dans le dossier de données et que les données du fichier seront mises à jour automatiquement et constamment. Des exemples de contenu de fichiers JSON sont les suivants:

{
   "hours": 19,
   "minutes": 28,
   "seconds": 28,
   "clock": [2015,5,27,19,28,28]
}

Nous surveillerons ce fichier et utiliserons Node.js pour lire les dernières données. Commen?ons maintenant à créer une application Web.

Application Web

Maintenant que nos données MATLAB ont été converties en JSON et stockées dans un fichier, nous pouvons lire ce fichier indépendamment et obtenir les données en surveillant ses modifications. Cette opération n'a rien à voir avec Matlab. Dans le reste de cet article, je suppose que vous comprenez Socket.io et la pile moyenne, même si nous n'utilisons que certains de leurs concepts de base.

Commen?ons par écrire des applications Web.

Créer un package.json fichier

Pour démarrer notre application, définissons les dépendances du projet. Pour ce faire, nous créerons un fichier package.json comme suit:

json = savejson(rootname, obj, filename)
json = savejson(rootname, obj, opt)
json = savejson(rootname, obj, 'param1', value1, 'param2', value2, ...)

Après avoir créé le fichier, exécutez

dans le dossier racine du projet pour installer toutes les dépendances. Si vous n'êtes pas familier avec le NPM, il est recommandé de lire le "NPM Getting Started Guide - Node Package Manager". npm install

Code c?té serveur Cette partie du code implique l'utilisation de Node.js, Express et MongoDB. Les opérations effectuées par le serveur incluent:

fourni

fichier
• index.html Surveiller et lire les données dans les fichiers JSON
• Enregistrer les données dans la base de données à l'aide de MongoDB
• Envoyez des données au navigateur à l'aide de socket.io
Nous créerons un fichier nommé

dans le dossier racine où nous écrivons le code requis pour toutes les fonctions décrites.

server.js Nous utilisons Express pour fournir des fichiers statiques:

chaque fois qu'une demande est envoyée à

addpath('/path/to/jsonlab');

, un fichier

stocké dans le répertoire / sera fourni. app index.html Pour surveiller toutes les modifications du fichier, nous utilisons

, et pour lire le fichier chaque fois qu'il change, nous utilisons

. Une fois une modification détectée, le fichier est lu et les données sont récupérées. L'ensemble du processus est terminé en utilisant le code suivant: fs.watch() fs.readFile()

Lorsqu'une connexion est établie avec le client et commence à récupérer des données, nous ferons deux choses:

format shortg;
y=0;
while y == 0
    % c = [year month day hour minute seconds]
    c=clock;
    % 將每個(gè)值四舍五入為整數(shù)
    c=fix(c);
    x.clock=c;
    % 訪問c的第4列，即小時(shí)
    x.hours=c(:,4);
    % 訪問c的第5列，即分鐘
    x.minutes=c(:,5);
    % 訪問c的第6列，即秒
    x.seconds=c(:,6);
    % 將x轉(zhuǎn)換為JSON并寫入matlabData.json
    savejson('',x,'data/matlabData.json');
end

Envoyez des données au navigateur à l'aide de la fonction

de socket.io
1. emit() Enregistrer les données sur MongoDB à l'aide de Mongoose Middleware
Pour effectuer la deuxième opération, nous créons un schéma des données, puis créons un modèle basé sur ce schéma. Cela se fait en utilisant le code ci-dessous:

Dans la dernière instruction du segment de code précédent, nous créons un modèle basé sur le modèle défini. Le premier paramètre transmis à la fonction est le nom singulier de l'ensemble auquel appartient notre modèle. Mongoose attribue automatiquement des noms pluriels à la collection. Par conséquent, ici

{
   "hours": 19,
   "minutes": 28,
   "seconds": 28,
   "clock": [2015,5,27,19,28,28]
}

est un modèle de la collection

. appData appDatas Lorsque nous obtenons de nouvelles données, nous utiliserons les dernières données pour créer une nouvelle instance du schéma et les enregistrer dans la base de données à l'aide de la méthode

. Cette instance est appelée un document. Dans le code suivant,

est un document. save() savingData Le code final de cette partie est le suivant:

json = savejson(rootname, obj, filename)
json = savejson(rootname, obj, opt)
json = savejson(rootname, obj, 'param1', value1, 'param2', value2, ...)

Nous utilisons try et catch pour empêcher l'application de s'écraser. Si nous ne l'utilisons pas et que les erreurs d'entrée utilisateur JSON.parse ont provoqué une variation rapide, l'application peut s'écraser. C'est ce que nous voulons éviter!

Notez également que veuillez vous assurer que le serveur MongoDB est en cours d'exécution, sinon l'application se bloquera.

Code client

Dans cette section, nous créerons une page HTML statique simple. Lorsque de nouvelles données sont re?ues via socket.io, nous mettrons à jour les données affichées sur la page. Ces données peuvent également être utilisées pour créer des graphiques en temps réel.

Ce qui suit est le code simple du fichier index.html:

addpath('/path/to/jsonlab');

La directive

ngCloak est utilisée pour empêcher le navigateur d'afficher brièvement la forme d'origine (non compilée) du modèle AngularJS lorsque l'application se charge.

Exécutez l'application

Avant de démarrer le serveur Node.js, nous devons nous assurer que le code MATLAB et le serveur MongoDB fonctionnent. Pour exécuter le serveur MongoDB, vous devez exécuter la commande mongod sur le terminal. Pour exécuter le serveur Node.js, vous devez exécuter la commande node server.js dans le répertoire racine du dossier du projet.

La page statique affichant l'heure actuelle sera fournie dans 127.0.0.1:3000.

Conclusion

Dans cet article, nous utilisons la pile moyenne pour créer une application Web qui obtient des données au format JSON à partir du programme MATLAB. Les données sont converties à l'aide de JSONLAB. Les données sont ensuite envoyées au navigateur à l'aide de socket.io, donc les modifications sur le navigateur sont reflétées en temps réel. Le code source complet de cette démo est disponible sur GitHub.

J'espère que vous avez apprécié cet article et que vous avez hate de lire vos commentaires.

(La section FAQS est recommandée pour la gérer séparément en raison de la durée de l'article. Les questions et réponses clés peuvent être extraites et brièvement résumées ou réorganisées au besoin.)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!