BlockMean 快速计算矩形子矩阵的均值-C-Mex开发

MATLAB开发 - BlockMean。该方法用于计算矩形子矩阵的平均值，提供了一个快速C-MEX实现来优化性能。使用此方法可以高效地处理大规模数据集，特别是在图像处理和信号处理等应用中，对于需要频繁计算子矩阵平均值的场景尤其适用。通过将代码实现为C-MEX，可以大幅提高计算速度，减少MATLAB解释器的计算瓶颈。

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

此函数用于计算以给定圆心和半径的圆在大小为1024x1024的矩形中的相交面积。该函数的主要优势在于其高效的计算速度，即使处理10000个圆，平均计算时间仅约为0.3秒。通过近似圆的面积为3阶多项式而非积分方法，进一步提升了计算效率。使用的函数“DistancePoints”源自David Legland创建的“geom2d”包。

检查数组中任何元素是否超出上限或下限的等效Matlab表达式： any(Array(:) <下) ||任何（数组（:) >上）在最坏的情况下，这个Mex的速度要快50%到80%（见截图）： 1.它不创建临时数组。 2.第一个超出元素后快速返回，其余元素不处理。 3.无限值可以被忽略，元素的绝对值可以在不需要临时数组的情况下即时计算。标志= anyExceed（Array，Lower，Upper，Options ...）输入：数组：任意大小的数组。接受的类：DOUBLE、SINGLE、(U)INT8/16/32/64、CHAR。下限、上限：标量限制。选项：用于控制比较的可选字符串。这些选项可以组合使用： 'finite'：忽略[Array]中的+-Inf值。 'absolute'：比较绝对值。 '排除'：排除限制。

介绍了一种高效的计算多维数组线性索引的方法，该方法利用MEX技术实现了C语言代码与MATLAB的接口调用，相较于MATLAB内置的sub2ind函数，该方法在处理大规模数据时展现出显著的性能优势。经测试，该方法的计算速度相较于sub2ind函数提升显著，尤其在处理高维数组时优势更为明显。该方法的实现代码简洁易懂，方便用户根据实际需求进行修改和扩展。

这个函数详细介绍了图像处理中模糊C均值聚类的应用。

用户被要求输入数据，并指定最高数据点数量，然后计算这些数据的平均值。MATLAB开发环境使得这一过程简单高效。

MATLAB的conv函数未提供对矩阵进行按列或按行卷积的直接支持。使用传统循环方法可能效率低下。这个新函数通过矩阵运算和fft/ifft来实现快速的列或行卷积计算。关键在于正确的零填充策略。压缩包中包含两个.m文件，函数及其演示示例。

GHM.m, IGHM.m, GHMAP.m, IGHMAP.m, GHMAP2.m, IGHMAP2.m单级离散二维多小波变换和逆变换，利用不同类型预处理的GHM多小波MWS.m，通过迭代从框函数中找到多小波形状的multidemo.ma演示，展示多小波对不同图像的影响。