网络上许多vc++调用matlab 的dll的方法使用的都是单值传递参数，但在许多情况下，我们并不能确定要传递的参数的大小，那么这个问题如何解决那？我想大家一定想到了使用指针和动态数组，是的，就是这样解决。
第一步将你的matlab程序编译生dll，这个过程有许多的参考资料，这里我就不再赘述了。
第二部贴一些实际的代码来个大家分析一下：
我做的是一个求农业上的期望产量与趋势产量的实际应用，从1971年开始年序为1，作为x轴，产量作为y轴，使用曲线拟合出产量的趋势走向，虽然我的数值分析学的也很不错，但是为了减少开发成本，我还是使用了matlab作为开发次拟合曲线的饿工具，即快又准，与农业专家使用其他工具拟合的曲线十分接近（一公顷的误差在10公斤以下）。下面是一些具体的代码：
yy=Fun_NX(1971,year);//获得用户给定年的年序，1971年开始为1
double k=3;//上包络产量要求三次是三次拟合函数
double *x=new double[m];//声明动态double数组x
double *y=new double[m];//声明动态double数组y
//进行内存拷贝，这里需要注意的是，我一开始使用的是首地址赋值的方式，虽然可以完成设计任务，但是在调试 //的时候发现内存泄露，delete无法很好地产出x，y变量
memcpy(x,Fun_Year(1971,end_year,region),m*sizeof(double));//将获得的上包络年序数组头指针赋值给x
memcpy(y,Fun_Yield(1971,end_year,region),m*sizeof(double));//将获得的上包络年序数组头指针赋值给y
double result[4]={0,0,0,0};//用于记录三次曲线拟合的四个参数
CString str;
mxArray *b_x=mclGetUninitializedArray();//年，1971是为1每过一年加1，如1972年对应2
mxArray *b_y=mclGetUninitializedArray();//该年产量
mxArray *n=mclGetUninitializedArray();//线性拟合最高次，这里将k复制给n
mxArray *p=mclGetUninitializedArray();//期望用p获得拟合函数mlfQxnh(b_x,b_y,n)的返回值
mlfAssign(&b_x,mlfDoubleMatrix(1,m,x,NULL));//matlab与vc++混合编程将double类型的x数组转化为mxArray 类型的b_x，并赋值
mlfAssign(&b_y,mlfDoubleMatrix(1,m,y,NULL));//matlab与vc++混合编程将double类型的y数组转化为mxArray 类型的b_y，并赋值
mlfAssign(&n,mlfDoubleMatrix(1,1,&k,NULL));//matlab与vc++混合编程将double类型的k转化为mxArray 类型的n，并赋值
// 将mlfQxnh(b_x,b_y,n)函数的返回值地址返回给指针p，此时的指针p为mxArray，我们无法在一般数据类型中使 //用，所以，还要将其赋值给一个常规的类型，我这里赋值给了double类型的指针pp
mlfAssign(&p,mlfQxnh(b_x,b_y,n));
//将mxArray类型p指针复制给指针pp
double *pp=mxGetPr(p);
//使用result获得返回值拟合曲线的系数，三次方的系数为：result[0],依次类推
k=(int) k;//将k强制转换为整形
for(i=0;i<=k;i++)
result[i]=pp[i];//使用result[]记录pp[]的值
//释放变量b_x，b_y，n，p，y，x
mxDestroyArray(b_x);
mxDestroyArray(b_y);
mxDestroyArray(n);
mxDestroyArray(p);
delete y;
delete x;
//返回最终预测产量
for(i=0;i<=k;i++)
sum=sum+result[i]*pow(yy,k-i);
return sum;
这样，就调用了一个dll返回的动态数组。
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