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。

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器（如MSVC）使用cmake或cmake-gui生成构建项目，接着使用该编译器构建生成的项目。测试MEX源代码。

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。

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。

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。

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。

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。

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。