複数の MATLAB 関数を使用した Java アプリケーションの作成

R2026a

この例では、複数の MATLAB^® 関数を使用して信号を解析し、結果をグラフ化する Java^® アプリケーションを作成する方法を説明します。

この例では、以下の手順を実行します。

MATLAB Compiler SDK™ を使用して、プライベートメソッドが自動的にカプセル化されるクラスを含むパッケージを作成します。
Java アプリケーションで MATLAB 関数にアクセスします。これには、MWArray クラス階層を使用してデータを表現することが含まれます。
アプリケーションをビルドして実行します。

`spectralanalysis` アプリケーション

spectralanalysis アプリケーションは信号を解析し、その結果をグラフ化します。クラス fourier は、入力データ配列に対して高速フーリエ変換 (FFT) を実行します。このクラスのメソッド computefft は、この FFT の結果を 2 つの出力配列 (周波数点の配列とパワースペクトル密度) として返します。

2 番目のメソッド plotfft は、返されたデータをグラフ化します。これらの 2 つのメソッド computefft と plotfft で、MATLAB 関数をカプセル化します。

ファイル

MATLAB 関数	`computefft.m` `plotfft.m`
MATLAB 関数の場所	`matlabroot\toolbox\javabuilder\Examples\SpectraExample\SpectraDemoComp`
Java コードの場所	`matlabroot\toolbox\javabuilder\Examples\SpectraExample\SpectraDemoJavaApp\powerspect.java`

手順

MATLAB に付属している SpectraExample フォルダーを作業フォルダーにコピーします。
```
copyfile(fullfile(matlabroot,'toolbox','javabuilder','Examples','SpectraExample'),'SpectraExample')
```
MATLAB コマンドプロンプトで、作業フォルダー内の新しい SpectraExample\SpectraDemoComp サブフォルダーに移動します。

MATLAB 関数 computefft.m および plotfft.m を確認します。

computefft.m

function [fftdata, freq, powerspect] = computefft(data, interval)
if (isempty(data))
   fftdata = [];
   freq = [];
   powerspect = [];
   return;
end

if (interval <= 0)
   error('BuilderJA:Examples:samplingInterval','Sampling interval must be greater then zero');
   return;
end

fftdata = fft(data);
freq = (0:length(fftdata)-1)/(length(fftdata)*interval);
powerspect = abs(fftdata)/(sqrt(length(fftdata)));

plotfft.m

function [fftdata, freq, powerspect] = plotfft(data, interval)
[fftdata, freq, powerspect] = computefft(data, interval);
len = length(fftdata);
if (len <= 0)
   return;
end

t = 0:interval:(len-1)*interval;
subplot(2,1,1), plot(t, data)
xlabel('Time'), grid on
title('Time domain signal')
subplot(2,1,2), plot(freq(1:len/2), powerspect(1:len/2))
xlabel('Frequency (Hz)'), grid on
title('Power spectral density')

Java パッケージコンパイラアプリまたは compiler.build.javaPackage で Java パッケージをビルドします。
以下の情報をプロジェクトに使用します。

プロジェクト名 spectralanalysis
クラス名 fourier
コンパイルするファイル plotfft.m

メモ
この例において、fourier クラスを使用するアプリケーションは computefft を直接呼び出しません。computefft メソッドは、plotfft メソッドでのみ必要とされます。computefft 関数は、依存関係の分析中にコンパイラによって自動的に組み込まれるため、パッケージに手動で追加する必要はありません。

たとえば、compiler.build.javaPackage を使用している場合は、以下を入力します。
```
buildResults = compiler.build.javaPackage('plotfft.m', ...
'PackageName','spectralanalysis', ...
'ClassName','fourier');
```
詳細については、Java パッケージの生成と Java アプリケーションのビルドの手順を参照してください。

MATLAB 関数にアクセスする Java アプリケーションのソースコードを作成します。

この例のサンプルアプリケーションは SpectraExample\SpectraDemoJavaApp\powerspect.java にあります。

powerspect.java

/* Necessary package imports */
import com.mathworks.toolbox.javabuilder.*;
import spectralanalysis.*;

/*
 * powerspect class computes and plots the power
 * spectral density of an input signal.
 */
class powerspect
{
   public static void main(String[] args)
   {
      double interval = 0.01;     /* Sampling interval */
      int nSamples = 1001;        /* Number of samples */
      MWNumericArray data = null; /* Stores input data */
      Object[] result = null;     /* Stores result */
      fourier theFourier = null;  /* Fourier class instance */

      try
      {
         /*
          * Construct input data as sin(2*PI*15*t) + 
          * sin(2*PI*40*t) plus a random signal.
          *    Duration = 10
          *    Sampling interval = 0.01
          */
         int[] dims = {1, nSamples};
         data = MWNumericArray.newInstance(dims, MWClassID.DOUBLE,
                                              MWComplexity.REAL);
         for (int i = 1; i <= nSamples; i++)
         {
            double t = (i-1)*interval;
            double x = Math.sin(2.0*Math.PI*15.0*t) +
               Math.sin(2.0*Math.PI*40.0*t) + 
               Math.random();
            data.set(i, x);
         }

         /* Create new fourier object */
         theFourier = new fourier();          

         /* Compute power spectral density and plot result */
         result = theFourier.plotfft(3, data, 
            Double.valueOf(interval));
         theFourier.waitForFigures(); 
      }

      catch (Exception e)
      {
         System.out.println("Exception: " + e.toString());
      }

      finally
      {
         /* Free native resources */
         MWArray.disposeArray(data);
         MWArray.disposeArray(result);
         if (theFourier != null)
            theFourier.dispose();
      }
   }
}

プログラムにより次が実行されます。

15 Hz と 40 Hz の 2 つの正弦波を内包するランダム信号を表す値をもつ入力配列を作成する

データを格納する MWNumericArray 配列を作成する

data = MWNumericArray.newInstance(dims, MWClassID.DOUBLE, MWComplexity.REAL);

fourier オブジェクトをインスタンス化する
plotfft メソッドを呼び出す。これは、computeftt を呼び出し、データをプロットします。
try-catch ブロックを使用して例外を処理する
MWArray メソッドを使用してネイティブリソースを解放する

MATLAB で、SpectraDemoJavaApp フォルダーに移動します。
生成された spectralanalysis.jar パッケージをこのフォルダーにコピーします。たとえば、compiler.build.javaPackage を使用した場合は、以下を入力します。
```
copyfile(fullfile('..','SpectraDemoComp','spectralanalysisjavaPackage','spectralanalysis.jar'))
```
コマンドプロンプトウィンドウを開き、SpectraDemoJavaApp フォルダーに移動します。
javac を使用して powerspect.java アプリケーションをコンパイルします。
- Windows^® の場合、次のコマンドを実行します。
```
javac -classpath "<matlabroot>\toolbox\javabuilder\jar\javabuilder.jar";.\spectralanalysis.jar powerspect.java
```
- UNIX^® の場合、次のコマンドを実行します。
```
javac -classpath "<matlabroot>/toolbox/javabuilder/jar/javabuilder.jar":./spectralanalysis.jar powerspect.java
```
matlabroot は、MATLAB または MATLAB Runtime のインストールフォルダーへのパスに置き換えてください。たとえば、Windows でのパスは C:\Program Files\MATLAB\R2026a のようになります。
powerspect アプリケーションを実行します。
- Windows の場合、次のコマンドを実行します。
```
java -classpath .;"matlabroot\toolbox\javabuilder\jar\javabuilder.jar";.\spectralanalysis.jar powerspect
```
- UNIX の場合、次のコマンドを実行します。
```
java -classpath .:"matlabroot/toolbox/javabuilder/jar/javabuilder.jar":./spectralanalysis.jar powerspect
```
メモ
アプリケーションを Mac 64 ビットプラットフォームで実行する場合は、Java コマンドに -d64 フラグを追加する必要があります。
powerspect プログラムにより、次の出力が表示されます。

参考

compiler.build.javaPackage | Java パッケージコンパイラ

トピック

Assign Multiple MATLAB Functions to Java Class

プロジェクト名	`spectralanalysis`
クラス名	`fourier`
コンパイルするファイル	`plotfft.m`

複数の MATLAB 関数を使用した Java アプリケーションの作成

spectralanalysis アプリケーション

ファイル

手順

参考

トピック

`spectralanalysis` アプリケーション