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。

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。

MEX文件主要应用于大规模的C或Fortran程序。在MATLAB中，矩阵是一种特殊的数据结构，由结构体mxArray定义。

这些是一组MATLAB示例，展示如何通过调用共享库函数从PicoScope 5203和5204示波器获取数据。您可以利用MATLAB中的信号处理工具箱等实用工具来处理数据。这些示例以MATLAB脚本和实时脚本形式呈现，演示了采集数据时的不同模式，包括堵塞模式、快速块模式以及流媒体支持的模式。请注意，这些示例适用于PicoScope 5203和5204模型，但不兼容PicoScope 5000系列的灵活分辨率示波器。详细的MATLAB通用仪器驱动程序可以在此处找到：MATLAB通用仪器驱动程序

介绍了C#如何利用Redis进行缓存，并提供了简单的封装示例。读者在运行代码之前需要先启动Redis服务器。

图像识别示例 本示例展示了如何使用奇异值分解（SVD）和线性判别分析（LDA）进行图像识别，基于Nathan Kutz教授的Coursera课程。该示例加载包含80只狗和80只猫的训练数据，图像为64x64的黑白格式，构成4096x80的矩阵。 运行示例时，使用Octave或Matlab（建议使用Matlab分支），在相应目录中运行main.m，将生成图形并显示测试结果。成功率应在81.25%左右，指示测试数据集的运行情况。 数据处理 加载的数据经过边缘检测处理，使用dc_edges.m方法对结果进行优化。以下是示例代码的核心逻辑：1. 读取训练数据并进行矩阵化处理。2. 对图像进行边缘检测以提取特征。3. 使用SVD分解数据以进行LDA分析。 查看代码以了解详细实现，并欢迎提出改进建议！