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。

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。

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。

Matlab开发：项目生成器提供了便捷的方式来创建和调试MEX文件。

Matlab开发中集成Intel Fortran 9.1的MEX选项文件建议。

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。

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。