MEX实现

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

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

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

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”。

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

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

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。

这篇文章介绍了图像矩阵Matlab代码的C++实现，用于解决稀疏线性分配问题（LAP）。这是Florian Bernard原始MEX代码的C++接口，实现了Bertsekas的稀疏LAP拍卖算法。我们演示了如何使用SuiteSparse Matrix Collection构建稀疏矩阵，并展示了C++和MEX代码的应用。为了解决示例LAP，需要按照以下步骤操作：（1）从UFget网站下载数据，并将其添加到Matlab搜索路径；（2）运行Matlab文件，将稀疏模式写入Data/UFmat_XXXX.dat文件；（3）构建Florian的auctionAlgorithmSparseMex.cpp到

在Matlab开发中，为了简化音频滤波器的C函数，可以使用MEX文件。这种方法有效地减少了开发过程中的复杂性和时间成本。