Matlab是矩阵语言，如果运算可以用矩阵实现，其运算速度非常快。但若运算中涉及到大量循环，Matlab的速度令人难以忍受的。当必须使用for循环且找不到对应的矩阵运算来等效时，可以将耗时长的函数用C语言实现，并编译成Mex文件，Matlab便可以像调用内建函数一样调用C编写的函数。Mex文件其实是一种动态链接库，旧版本Matlab可以直接调用.dll，新版本要调用.mexw32或.mexw64文件。
编译过程需要C语言编译器，在Matlab中键入mex –setup进行安装与配置。
MEX文件的源代码组成：
(1)功能子程序。该过程包含了Mex文件实现计算功能的代码，是标准的C语言子程序。
(2)入口子程序。该过程提供功能子程序与Matlab之间的接口，以mexFunction函数实现。注意，入口过程的名称必须是mexFunction，并且包含四个参数，即
void mexFunction(int nlhs,mxArray*plhs[],int nrhs,const mxArray *prhs[])；
nrhs(left hand side): 输入参数的个数；
prhs是一个输入数组，其内容为指针，指向mxArray类型的数据（MATLAB中所有数据都是以矩阵的形式mxArray保存的）。
nlhs, plhs含义类似。
具体地，若在Matlab中执行[a,b]=test(c,d,e) ，则nlhs=2, nrhs=3，prhs[0]指向c，prhs[1]指向d，prhs[2]指向e(可以理解为：prhs[0]=&c, prhs[1]=&d, prhs[2]=&e)，注意prhs是const指针数组，故不能改变其指向内容；函数返回时将plhs[0]，plhs[1]指向的内容赋给a，b(可以理解为a=*plhs[0]， b=*plhs[1])。
实例:
C语言函数，按照上述方式建立。
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#include "mex.h" double add(double x, double y) { return x + y; } void mexFunction(int nlhs,mxArray *plhs[], int nrhs,const mxArray *prhs[]) { double * a; double b, c; plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(1, 1, mxREAL); a = mxGetPr(plhs[0]); b = *(mxGetPr(prhs[0])); c = *(mxGetPr(prhs[1])); *a = add(b, c); } |
接着，在MATLAB控制台输入：
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mex add.c |
格式：mex C文件.c
这时，路径目录下出现：
最后在MATLAB控制台调用add函数即可。
add(2,3)
当然这个简单的函数不能体现C语言的快。
当有for循环或者大的计算函数时，调用C语言效率就会变得很高。
参考资料：https://blog.csdn.net/u010839382/article/details/42463237
