IT++ is a C++ library of mathematical, signal processing and communication classes and functions。也就是说有了这个库,用C++编写通信仿真程序的方便程度接近于matlab。具体介绍和文件下载可以上。Matlab用的好好的,干嘛要用IT++?水木清华论坛里一个说的很清楚,“由于Matlab效率太低(除了可以验证算法外),所以需要更快的仿真平台。最好的平台无非就是自己写的C/C++程序,以及利用这个行业别人已经做好的库it++,非常方便,用它感觉就像是在C++下的Matlab。当然效率跟前者相比是不可同日而语。
1、Windows环境
,它提供“100% free powerful solution”。因为IT++要用的是MKL的三个libraries:LAPACK BLAS FFTW,这三个库是可以免费下载到的。该网站提供了在VS2005下安装IT++的步骤。只要按照网站说明进行安装,基本没有什么问题。
可参见:
2、Linux环境
可参见:
下载组件:
0)gfortran
sudo apt-get install gfortran
1)fftw ---http://www.fftw.org/
安装参见
sudo apt-get install libfftw3-dev //安装libfftw3-dev
2)blas ---
安装参见
sudo apt-get install libblas-dev //安装libblas-dev
3)lapack ---
安装参见
一定要在编译完成BLAS后在编译LAPACK,因为LAPACK的testing包会用到BLAS库
sudo apt-get install liblapack-dev //安装liblapack-dev
若编译完成,确认生成了三个.a文件(Linux静态库文件),三个.a文件的文件名为,blas_LINUX.a,lapack_LINUX.a,tmglib_LINUX.a;
- sudo ln -s */? /usr/local/lib/%
- sudo ln -s */? /usr/lib/%
- # *表示那三个文件的路径,?表示那个.a文件,%表示对应的静态库名(libblas.a,liblapack.a,libtmglib.a)
3)itpp-4.2 ---http://itpp.sourceforge.net/current/installation.html
sudo apt-get install libitpp-dev
./configure
itpp-4.2 library configuration:
------------------------------------------------------------------------------
Directories:
- prefix ......... : /usr/local
- exec_prefix .... : ${prefix}
- includedir ..... : ${prefix}/include
- libdir ......... : ${exec_prefix}/lib
- datarootdir .... : ${prefix}/share
- docdir ......... : ${datarootdir}/doc/${PACKAGE_TARNAME}
Switches:
- debug .......... : no
- exceptions ..... : no
- html-doc ....... : yes
- shared ......... : yes
- static ......... : no
- explicit deps .. : no
Documentation tools:
- doxygen ........ : yes
- latex .......... : yes
- dvips .......... : yes
- ghostscript .... : yes
Testing tools:
- diff ........... : yes
Optional modules:
- comm ........... : yes
- fixed .......... : yes
- optim .......... : yes
- protocol ....... : yes
- signal ......... : yes
- srccode ........ : yes
External libs:
- BLAS ........... : yes
* MKL .......... : no
* ACML ......... : no
* ATLAS ........ : no
- LAPACK ......... : yes
- FFT ............ : yes
* MKL .......... : no
* ACML ......... : no
* FFTW ......... : yes
Compiler/linker flags/libs/defs:
- CXX ............ : g++
- F77 ............ : gfortran
- CXXFLAGS ....... : -DNDEBUG -O3 -pipe
- CXXFLAGS_DEBUG . : -Wall -ggdb -pipe
- CPPFLAGS ....... :
- LDFLAGS ........ :
- LIBS ........... : -lfftw3 -llapack -lblas
make && make install
make check
在主文件夹的.bashrc中加入:export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH //source一下
其目的是为了使用it-config这个脚本以自动配置你的编译链接选项。然后在编译链接你的程序(my_prog.cpp)时使用以下命令
g++ `it-config --flags` -o my_prog my_prog.cpp `it-config --libs`
为了生成可调试的版本,用如下命令
g++ `it-config –flags --debug` -o my_prog my_prog.cpp `it-config –libs --debug`
体验自己编译好的itpp库
建立一个.cpp文件,将以下内容写入
#include <itpp/itbase.h>
using namespace itpp;//These lines are needed for use of cout and endlusing std::cout;using std::endl;int main(){ //Declare vectors and matricies: vec a, b, c; mat A, B; //Use the function linspace to define a vector: a = linspace(1.0, 2.0, 10); //Use a string of values to define a vector: b = "0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0"; //Add two vectors: c = a + b; //Print results: cout << "a = " << a << endl; cout << "b = " << b << endl; cout << "c = " << c << endl; //Use a string to define a matrix: A = "1.0 2.0;3.0 4.0"; //Calculate the inverse of matrix A: B = inv(A); //Print results: cout << "A = " << A << endl; cout << "B = " << B << endl; //Exit program: return 0;}- g++ -o *** *.cpp -litpp
- #***为编译生成的文件的文件名,*为你建立的.cpp的名称
保存为:simple_itpp.cpp
g++ -o example simple_itpp.cpp -litpp./example如果一切顺利,会有如下结果
- a = [1 1.11111 1.22222 1.33333 1.44444 1.55556 1.66667 1.77778 1.88889 2]
- b = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1]
- c = [1.1 1.31111 1.52222 1.73333 1.94444 2.15556 2.36667 2.57778 2.78889 3]
- A = [[1 2]
- [3 4]]
- B = [[-2 1]
- [1.5 -0.5]]
FLAGS_DEBUG = `itpp-config --cflags-debug`
FLAGS_OPT = `itpp-config --cflags-opt`LIBS_DEBUG = `itpp-config --libs-debug`LIBS_OPT = `itpp-config --libs-opt`
itpp::log2 只用于向量和矩阵