这是 Darren Engwirda 提供的伟大 Matlab 代码的 C 实现。 您可以在以下位置找到他的代码： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/10391-fast-points-in-polygon-test 根据我的估计，它的运行速度是原来的 2 倍以上。 到目前为止，这是我所知道的最快的实现之一。 排序是这个算法的一大步。 为了使它成为一个精确的副本，我使用了 std 库的 stable_sort 。 这是一个示例调用： 抽动（）； [In2 On2]=inpolygon_fast(x, y, xv, yv); toc(); 调用接口类似于 inpolygon 而不是 inpoly。 这里 x 和 y 是要检查的点，其中 xv 和 yv 定义多边形。 附件包括 cpp 文件、用于比较的示例函数和 Darren

我已经编译了Dassl求解器版本（MATLAB MEX INTERFACE），以便与Windows操作系统上的Matlab（版本5.3和6.5）一起使用。 我编辑并附上了解决 DAE 问题和 ODE 问题的示例！ 在最后一个中进行了 Dassl 和 ode45 之间的比较！ 有关当前放置在此处的文件的更多信息，请参见： http://www.andrew.cmu.edu/user/steinhau/Research/mex-interfaces.html

基于MEX文件的MATLAB与C语言接口的实现.pdf

一组点 F 的超体积的蒙特卡罗近似。 该算法在由两个参考点（即乌托邦和反乌托邦）定义的超长方体中生成随机样本，并计算由 F 支配的点数。超体积近似为“支配点/总点数”的比率。

如何将 Matlab 与 OpenCV 连接以使用 OpenCV 提供的不同功能，使用 mex 文件。 这种连接的目的是能够使用OpenCV库在C ++中编写函数，以调用可以使用SIFT / SURF或ORB算法提取特征点或检测图像上人脸的函数。 要使用此功能，您需要了解 C++ 以及 Matlab 的 mex 编译器的工作原理。

用于解决在Matlab中用mex编译C（C++）文件时，找不到VS编译器的问题。 资源中文件适用于Matlab(2012a/b,2013a/b)中关联VS2013的编译器，使用后mex -setup 中会增加 Microsoft Visual C++ 2013 一项。 使用方法：解压到Matlab安装的以下路径中（我的路径是C:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\win32\mexopts），然后回到Matlab中执行mex -setup 指令即可。

GP算法计算关联维的 Matlab 程序 (升级版)，mex函数，超快!

由于利用Simulink传递数据用到了C函数操作共享内存，这样导致在每次进行Simulink仿真前，需要在Simulink的Simulink target配置上所需要的头文件和C源文件，而且每个运行前需要重复对这些C文件编译，另外如果没有安装MATLAB编译器（mex -setup 没找到编译器）时，导致不能编译这些c文件从而导致无法运行。因此这大大限制了利用C文件中的函数实现所需的功能。有必要将所调用C函数的模块转换为S函数，从而加快模型在仿真前的编译速度，且能够在不安装编译器的电脑上实现模型的运行。

解决Matlab运行mex未找到支持的编译器，并要求按照MinGW-w64 C/C++ 编译器的问题。如果已经安装了VS 2019或其他版本，不建议重新安装。步骤如下： （1）注册表如果缺少VS 2019相关注册表项，可参考： https://blog.csdn.net/jpfalan/article/details/106576923 （2）请下载压缩包对应版本的xml文件放置到matlab安装目录下的bin\win64\mexopts之下。

R2021a的Matlab和C/C++, Fortran, Java, and Python混合编程参考文档，包含mx、mw等开头的相关函数详细介绍。