我的C语言矩阵库_2

之前实现的矩阵库能够完成功能，但是在使用上有些麻烦，有的地方使用&，有的地方只有*，而有的地方什么都不用加，就显得符号比较混乱。造成这个问题的原因就是我把所有矩阵的内存空间都分配在栈上了！而且由于栈内存是有限的，所以当我的矩阵定义过多过后，把STM32的栈给撑爆了。。。表现起来就是：在主函数中多定义一个变量，然后在其他地方莫名其妙卡住了。程序的栈内存是用来存储临时变量的，由系统自动管理和释放，体现在汇编上就是PUSH和POP指令，一个程序的栈是有限的，这个栈空间大小在系统启动的时候定义，如STM32的启动文件（startup_stm32f10x_hd.s）中开头就定义到：

Stack_Size      EQU     0x00000400

这就是STM32默认栈空间的大小，为1KB，当我把这个值该为2KB后，之前出错的地方就全部正常了，但这只是权宜之计，最根本的办法使用malloc动态分配内存，将所有的矩阵都分配到堆内存中。
之前的工程中没有使用系统的malloc函数，为了方便起见这里使用的是原子的mymalloc函数，新的矩阵库下载点击这里。
其中新加入了matrix_t_malloc函数和matrix_t_free函数。

/* 给矩阵动态申请一个内存空间 */void matrix_t_malloc(struct matrix_t *A, u8 row, u8 column){    A->m = mymalloc(column * row * sizeof(float));    A->row = row;    A->column = column;}/* 释放矩阵占用的内存空间 */void matrix_t_free(struct matrix_t *A){    myfree(A->m);    A->m = 0;    A->row = 0;    A->column = 0;}

使用起来也很简单

int main(void){    ...    struct matrix_t A;    matrix_t_malloc(&A, 3, 3);    matrix_t_zero(&A);    matrix_t_show("A", &A);    matrix_t_free(&A);    return 0;}

新的矩阵库中也加入了一些新的函数，如matlab中的conv，用来求多项式的乘积，还有将矩阵清零的函数：

/* 多项式相乘函数，如conv([1 2], [3 4])表示: (1+2x)(3+4x)* A = conv(A, B)，A和B必须是行向量 * 这里要根据输入行向量的大小动态初始化临时变量的大小，所以必须用malloc动态申请内存*/int8_t matrix_t_conv(struct matrix_t *A, const struct matrix_t *B, const struct matrix_t *C){    float *tmp;    float *tmp1;    u8 i,j;    struct matrix_t TMP, TMP1;    if(B->row != 1 || C->row != 1 || A->row != 1){        return -1;    }    if(A->column != (B->column+C->column-1)){        return -2;    }    tmp = mymalloc(B->column * 1 * sizeof(float));    tmp1 = mymalloc(B->column * C->column * sizeof(float));    MATRIX_INIT(TMP, tmp, B->column, 1);    MATRIX_INIT(TMP1, tmp1, B->column, C->column);    memset(A->m, 0, A->column * A->row * sizeof(float));    matrix_t_T(&TMP, B);    matrix_t_mul(&TMP1, &TMP, C, 1);    for(i=0; i<TMP1.row; i++){        for(j=0; j<TMP1.column; j++){            *(A->m+i+j) += *(tmp1+i*TMP1.column+j);        }    }    myfree(tmp);    myfree(tmp1);    return 0;}// 将一个矩阵清零void matrix_t_zero(struct matrix_t *A){    memset(A->m, 0, A->column * A->row * sizeof(float));}

另外transport函数也进行了更改，支持将矩阵逆序再传递到另一个矩阵中。

/* A = B(x1:x2, y1:y2)，支持x1<x2, y1<y2，此时矩阵将逆序传递*/int8_t matrix_t_transport(struct matrix_t *A, const struct matrix_t *B,                 u8 x1, u8 x2, u8 y1, u8 y2){    int i,j;    if(B->row < (MAX(x1,x2)+1) || B->column < (MAX(y1,y2)+1)){        return -1;    }    if(A->row != (abs(x2-x1)+1) || A->column != (abs(y2-y1)+1)){         return -2;    }    for(i=0; i<A->row; i++){        for(j=0; j<A->column; j++){            if(x1 <= x2 && y1 <= y2){                A->m[i * A->column + j] = B->m[(x1+i) * B->column + y1 + j];            }else if(x1 >= x2 && y1 >= y2){                A->m[i * A->column + j] = B->m[(x1-i) * B->column + y1 - j];            }else{                return -3;            }        }    }    return 0;}