mex 函数

这份提交包含两个MATLAB MEX函数，rsenc_mex和rsdec_mex，它们利用Simon Rockliff用C语言实现的RS编码/解码功能。这些函数比传统的MATLAB rsenc和rsdec函数运行速度更快，尽管它们在效率上没有像MATLAB通信工具箱中的comm.RSEncoder和comm.RSDecoder函数那样优化。详细使用说明请查看readme.txt文件，感谢Simon Rockliff提供了出色的C实现。这些工具特别适用于在MATLAB环境中进行RS代码模拟的用户。

FIR 维纳滤波器的 mex 函数实现，真是挺实用的好东西。直接用 C 写的子例程，配合 MATLAB 搞定 Yule-walker 方程，响应也快，代码也简单。嗯，像lu_decomposition这种运算量大的场景合适。 代码结构还比较清晰，想要继续扩展也方便。你要是习惯写mex，就能体会到 C 和 MATLAB 之间指针转换那点小麻烦，但也算不上难事。用熟了就知道，组合现有 C 库是真的省事。 还挺适合用作模板哦，比如以后想搞均衡器或者DFiltMPFIR也能照着思路写。别忘了看下CT 环去除滤波器那个例子，和这思路也蛮像。 如果你常在 MATLAB 里跑大矩阵计算，建议把LU 分解部分

除了在Matlab的命令行中编译MEX，另一种方法是使用CMake工具。使用CMake可能有利于构建大型MEX项目或构建具有大量外部依赖项的MEX。此示例展示了如何使用CMake轻松编译Matlab MEX。要在Linux下编译测试MEX，首先将MATLAB_ROOT环境变量设置为您安装的Matlab路径，例如：export MATLAB_ROOT=/usr/local/MATLAB/R2012b，然后，创建构建目录：mkdir build，接着执行：cmake ../src和make进行编译并安装。要在Windows下编译测试MEX，首先设置MATLAB_ROOT环境变量，然后根据安装的编译

MFEM 的 C++结构清晰，性能也蛮强的，拿来偏微分方程这种硬茬，真挺合适的。它是那种你可以一点点拼出自己解法的库，灵活性高，扩展性也不错。把它集成到 MATLAB 里？说难不难，说简单也不太简单，关键还是看你对 MEX 熟不熟。基本流程就几个：编译 MFEM、写 MEX 桥接、数据传来传去，搞懂之后挺顺的。MFEM 的并行能力也值得一提，支持 MPI，能跑大规模问题，速度杠杠的。适合做科研或者工程那种动辄几十万个单元的场景。你要真想玩，还可以看看MFEM-bravais-dev这个分支，专门搞Bravais 网格那一块，应该是个定制版本，用于某些特殊结构的建模。集成的时候注意几点：MATL

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

这是F. Brun等人提出的环去除滤波器的一个实现（包含演示图像）。该方法提供了一种在重建的断层扫描图像中去除环形伪影的有效改进方法，具体见其论文《CT环去除(Brun et al., 2009)》，IFMBE Proceedings, 25(4):926-929。

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开发中，配置Interlfortrand和MSVSnet以支持MEX。这些设置包括英特尔Fortran和网络额外的MEX支持。

GetData项目是目录文件格式的标准实现，主要用于科学数据，如Blast(-Pol)实验、BICEP2/Keck/Spider实验等。一种Matlab mex文件，gd_getdata_mex()函数，已开发完成，允许直接在Matlab中读取dirfiles，但不支持内插字段(linterp)。根据Tom Montroy的建议，编写了此mex文件，利用GetData的本机C函数从文件中快速读取数据，并通过mex接口高效传输至Matlab。构建此mex文件需要正确链接GetData库，详细步骤已在附带的pdf自述文件中说明。

TA-Lib库是金融市场数据技术分析的重要工具，广受交易软件开发人员欢迎。在Windows PC上，您可以轻松找到Matlab环境下的mex文件。然而，在OS X (Lion)环境下，特别是.mexmaci64扩展名的文件，可能不易获取。为解决这一问题，我编写了必要的C代码，以便在OSLion版本的Matlab (R2010b)中使用TALIB。您可以从以下链接下载所需的文件：TA-Lib 0.4.0源代码。下载文件后，请解压并通过终端窗口进行配置、编译和安装。完成后，确保Matlab能够识别并使用这些文件。