实现matlab与C语言的混合编程，通过openmp多线程技术，有效提升并行仿真加速运算效率。首先，基于openmp设计C程序，进行并行仿真加速，然后封装为dll动态链接库，最后在matlab中调用。此方法在MATLAB R2020a和Visual Studio 2022环境下实现。具体步骤如下：
1.1 封装C函数为dll动态链接库
打开Visual Studio 2022，创建dll项目，命名为matrix_multiply。保留原有文件，新增matrix_multiply.h和matrix_multiply.cpp。实现矩阵相乘，需将matlab输入的三组二维矩阵转换为一维数组进行处理。
1.2 matlab调用dll
将生成的matrix_multiply.dll、matrix_multiply.lib和matrix_multiply.h文件复制至matlab程序所在文件夹。在matlab中输入程序加载dll库，以支持调用。编写测试程序，进行10万次40*40矩阵相乘运算，线程数分别为1、4和8。结果显示，多线程开启后，仿真效率显著提升，满足论文需求。
此方案在matlab与C语言混合编程中实现并行仿真加速，通过封装C程序为dll动态链接库并调用，展现出明显的加速效果。在后续设计中，将采用此方案进行实现。
山东大学电气工程学院赵浩然课题组，2023/03/22
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