根据您的操作系统版本,将 zip 文件的内容复制到以下文件夹中: 对于 x86 "C:\Program Files\MATLAB\R2013a\bin\win32\mbuildopts" 或对于 x64 "C:\Program Files\MATLAB\R2013a\bin\win64\mbuildopts" 然后在 MATLAB 命令窗口中运行 'mex -setup'
2022-03-22 16:27:33 5KB matlab
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VchooseK(V, K) 创建一个矩阵,其中的行都是选择向量 V 的 K 个元素的组合,无序无重复。 输入: V:DOUBLE、SINGLE、(U)INT8/16/32/64、LOGICAL、CHAR 类的数组。 K:要选择的元素数。 输出: Y:大小为 [N!/K!(NK)!, K] 的矩阵,其中 N 是 V 的元素数。 Y 与输入 V 具有相同的类。 输出等于 Matlab 的 NCHOOSEK,只是 NCHOOSEK 回复标量 V 的组合数: VChooseK(-1, 1) 回复 [-1]: 从长度为 one 的集合中取出一个元素。 NCHOOSEK(-1, 1) 计算 N!/K!(NK)! 失败。 例子: 从 [1,2,3,4] 中选择 2 个元素: V选择K(1:4, 2) ==> [1,2; 1,3; 1,4; 2,3; 2,4; 3,4] 如果可能,为了速度将输
2022-03-21 10:34:27 14KB matlab
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在Matlab中调试用CC++编写的MEX文件(32位机,VS2005和matlabR2010b)很详细
2022-03-20 18:37:43 29KB matlab mex C C++
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此提交包括 2 个 MATLAB MEX 函数,bchenc_mex 和 bchdec_mex,它们通过调用在 C 中实现的 BCH 编码/解码函数进行 BCH 编码/解码。 请按照 readme.txt 中的说明进行 1) 编译和 2) 测试代码。
2022-03-16 14:51:44 19KB matlab
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Windows下yael kmea的matlab和c代码,c代码可以mex在matlab中使用
2022-03-14 15:17:41 1.42MB yael keams yael_kmeans
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在多通道测距雷达系统中,为了对USB数据采集卡采集到的雷达数据进行接收和处理,设计了一种基于Matlab的USB数据采集卡上位机处理程序。该程序通过编写Mex文件扩展Matlab的外部程序接口,使其能够对USB2.0接口传输的数据进行实时接收,然后在Matlab中利用其强大的数字信号处理功能对读取的多通道雷达数据分别进行滤波、FFT等数字信号处理,最后利用Matlab GUI编写用户操作界面,对处理结果加以显示。经测试,该上位机程序系统能够对6通道测距雷达信号数据进行处理,分别得到各个通道信号的频率和电压幅度,并将结果显示在GUI用户操作界面上。
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图像矩阵matlab代码拍卖算法的C ++实现,用于解决稀疏线性分配问题(LAP) 这是弗洛里安·伯纳德(Florian Bernard)原始MEX代码[1]的C ++接口,该代码实现了Bertsekas的稀疏LAP拍卖算法[2]。 我们通过解决使用SuiteSparse Matrix Collection(以前称为佛罗里达大学稀疏矩阵集合)构造的稀疏矩阵来说明C ++和MEX代码的用法。 要解决这些示例LAP,请按照以下步骤操作。 (1)从的网站上下载UFget,并将UFget添加到Matlab的搜索路径中。 (2)要使用Florian的MEX代码解决我们的示例LAP,请运行 cd Matlab main 该文件将每个样本矩阵的稀疏模式写入文本文件 Data/UFmat_XXXX.dat (XXXX是四位数字的矩阵ID),将Florian的实现auctionAlgorithmSparseMex.cpp构建到MEX函数中,并调用它来解决我们的示例LAP。 (3)在Data目录中生成LAP文本文件后,我们可以通过以下方式运行C ++代码: cd src make run 并在终端中解决这
2022-03-11 18:50:25 21KB 系统开源
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MATLAB C-MEX 混合编程,利用matlab 调用C编写的程序
2022-03-04 19:06:10 283KB MATLAB C-MEX 混合编程
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SPAMS SPArse Modeling Software 是一个为解决各种稀疏估计问题的开源优化工具箱 本文件中有全部的代码和文档 及使用说明
2022-01-19 21:48:30 1.41MB SPAMS mex 源码
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您是否曾经想过将MATLAB(R)数据存储在SQL数据库中? 没什么大的,只是几个表中的几个数组或结构。 也许一些索引和一切都可以使用SQL命令管理? 然后,msqlite将是您的正确选择! mksqlite将MATLAB(R)的功能与SQLite数据库引擎的效率联系在一起。 (另请参阅https://github.com/AndreasMartin72/mksqlite)
2022-01-07 16:57:28 3.12MB 开源软件
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