mex

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

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

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

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。

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。

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。

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。

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。