Matlab底层编程示例利用Fortran和C++mex文件优化Matlab性能

该项目提供一个 C mex 文件，用于连接 Matlab 和 Motive (Optitrack 相机系统)。利用该文件，用户能够在 Matlab 环境下直接访问和控制 Motive 软件提供的功能，实现数据采集、分析和处理等操作。

matlab2fmex.m 工具可以将包含数值计算的 MATLAB m 文件转换为 Fortran90 MEX 文件。

该存储库探讨了如何通过混合Matlab与C和并行C代码，特别是中值滤波器函数（PolishMatrix.m），来提高性能。具体包括纯C版本（CPolishMatrix.c）和带有OpenMP并行化的C版本（ParCPolishMatrix.c）。这些实现在旧版Matlab 2012a上进行了基准测试和验证。

如果你在做 MATLAB 开发，是需要 XML 文件的转换，xml2struct这个工具挺值得一试的。它是一个 C++ mex 函数，读取速度比 MATLAB 原生的xmlread要快得多，尤其是大型数据时。它可以直接将 XML 文件转换成 MATLAB 结构体，而且支持 n 维数组，方便你进一步。你只需要简单调用，效果就能立竿见影，速度也棒。你可以通过它将复杂的 XML 文件快速转换为结构体，简化工作流程。对于需要高效转换 XML 文件的开发者来说，这个工具可以节省多时间。而且，xml2struct的代码简单易懂，如果你需要做一些修改或者扩展功能也比较方便。，给它一个机会，会让你的 MATL

C++类的 MATLAB 包装老是让人头大？HelloMex的包装方式就挺有参考价值的。它主打一个“够简单”，就是那种你打开就能看懂，跟着就能改的感觉。用两个包装器配合，把 C++类封进 mex 文件，在 MATLAB 里当对象一样用，逻辑还挺清晰。

Fortran和Matlab在数据类型及数值计算中的应用进行了比较分析。

Matlab开发中集成Intel Fortran 9.1的MEX选项文件建议。

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

Matlab 编程不仅适合快速原型开发，而且它的一些性能提升技巧也实用。比如，预分配数组内存就能避免动态增长带来的性能损失。再比如，使用JIT加速和向量化技巧，可以显著提高代码运行效率。通过避免不必要的函数调用和合理的内存管理，你的 Matlab 代码可以在保持开发便捷的同时，也尽地提升性能。 ，不是所有优化都必须做到极致，重点是通过一些聪明的方式减少开发到结果的时间，而不仅仅是追求最快的执行速度。像信号、数值积分等常见任务也有多优化技巧，适时应用这些技术能大大提升工作效率。