C-MEX加速

BLOCKMEAN - 这是一个快速计算沿第一维和第二维VW元素平均值的函数，特别适用于RGB图像的廉价抗锯齿处理。它并非运行均值滤波器，而是通过减少第一维和第二维的大小来实现。输入可以是任意大小的UINT8或DOUBLE数组，输出的每个元素是相邻VW元素的平均值。该函数限制了V和W的大小为256，以控制内存使用。如果输入数组的大小不是V和W的倍数，末尾的剩余元素将被忽略。

这是一个用于在矩阵中查找前n个最大数的C-Mex函数。 >> x=randperm(20); >> nmax(x,5)答案= 20 19 18 17 16 >> nthmax(x,5)答案= 16

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

MLDIVIDE提供了一个优秀的稀疏矩阵三对角矩阵求解器，以及Thomas算法的其他实现（详见下文），但我需要更快的方法来解决复杂数据的三对角系统。在我的系统（R2018b）上，这种方法比MLDIVIDE或MATLAB中的直接实现快四倍。它使用AVX指令处理复数交错操作，编译后只需将其添加到路径上即可使用：“mex -R2018a 'CFLAGS=-mavx' tdma.c”。

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。

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。

Python 里嵌 C/C++的事，其实不少人早就干了，python-weave就是个挺实用的老工具。它的玩法是：你在 Python 代码里直接塞 C++代码，它能帮你编译成机器能跑的二进制，响应也快，尤其在数值计算场景里，效率确实拉满。压缩包weave-0.16.0里头包含完整源代码，解压后用setup.py一键安装就行。嗯，别忘了提前装好 Python 和pip。Python 2 的朋友还要装下setuptools，Python 3 一般自带。比如你写了个square_root的 C++函数，用inline就能直接在 Python 里调，像下面这样：from weave import in

在C++编程中，当尝试执行程序时，可能会遇到找不到“mex.h”文件的错误提示。

介绍如何将2005 Express Edition的Visual C/C++设置为Matlab mex编译器的步骤。如果您想使用免费的Microsoft Visual C/C++编译器来编译C mex文件，并且希望在Matlab命令行工具中进行操作，而不是使用Visual Studio IDE创建项目和编译，适合您。同时，提供了对mex安装和mexopts.bat文件的详细配置说明。

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