vectorindex高维数组索引加速函数-Matlab开发

在处理高维数组时，经常会遇到NaN值或无效数据，这些数据可能会影响分析结果的准确性。为了有效处理这些问题，需要找到NaN值的位置并进行相应的数据处理，例如删除这些无效数据或者进行数据插值处理，以确保分析的准确性和可靠性。

recarray 的伪递归数组生成思路，挺适合用在一些需要规律性重复构造的场景。你输入一个一维数组和重复层数，它就能按规则递推出新的数组结果，省了不少循环的麻烦。没有用到repmat和perm，但效果还挺像，代码也简单直接，挺方便快速测试思路用的。

数组中常用的函数 1. cat(n, A, B, C, ...): n表示维数，A，B，C表示已经创建的数组。cat()函数会根据维数n将各个数组组建起来。 2. find(x): 计算一个包含数组x中非零元素索引的数组。 3. [u, v, w] = find(x): 计算数组u和v是数组x非零元素的索引，w是数组x中的非零元素。 4. length(A): 如果A数组是一个行矢量或者列矢量，则返回数组A元素的个数；如果数组A是一个mn维的数组，则返回m或者n中的最大值。 5. linspace(a, b, n): 创建一个行矢量，其中有n个值在a和b之间进行等间隔分布。 6. logspa

matlab 开发里的 MEX 函数，要说效率提升是真的。mexmewritemaxfilesinotime这个项目里头的几个文件用得挺巧，既有类型检查的mexmetypecheck.cpp，也有演示计算性能的mandelbrotex.cpp。整体结构还挺规整，C++部分写得干净利落，M 脚本接口也做得清楚明了，适合做二次开发。 文件和性能优化结合得蛮紧凑，像readfile.m和myrecursivefilter.m这种工具类的函数，对批量数据的支持还不错，写起来方便，跑起来也快。 如果你平时有需要用到MEX来加速数据，或者是想把 C++写的计算模块无缝接进 MATLAB 环境，这个资源可以

在Matlab中，数组函数运算如sqrt(A)和exp(A)具有重要意义。此外，数组逻辑运算如eq(a, b)和lt(a, b)也是常用的。详细了解这些函数的使用对于掌握Matlab编程至关重要。

在MATLAB中创建二维数组时，可以使用方括号操作符“[ ]”。数组元素需要在“[ ]”内输入，行之间用分号“;”或回车键隔开，行内元素用空格或逗号“,”隔开。例如：a2=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]a2=[1:3;4:6;7:9]上述代码将分别创建两个三行三列的二维数组。

此函数利用大小向量[mn]和连接标量（默认为4或8），返回一个p×2数组，包含m×n数组中所有相邻元素对的线性索引。注意，p并非(mnconn)，因为边框元素的邻居不及内部元素那么多。该函数的用途在于将图像转换为图形，仅使用相邻像素的边。这一功能使得可以快速获取图中所有边的线性索引。灵感来源于Steve Eddins的博客文章，链接在此处：http://blogs.mathworks.com/steve/2008/02/25/neighbor-indexing-2/。

Matlab开发 - 加速飞机设计。示例Simulink模型支持2007年1月的Matlab摘要文章。

Matlab的三维数组创建方法可以通过多种途径实现，这些方法涵盖了从基本函数到高级技巧的广泛选择。