Matlab编程环境通常被认为是一个适合原型和建模的平台，但不适合“严肃的”应用程序。一个主要的抱怨是Matlab太慢了。
加速MATLAB性能(CRC出版社，ISBN 978-1482211290, 785页)旨在纠正这种看法，通过描述多种方法来大大提高MATLAB程序速度。

http://undocumentedmatlab.com/books/matlab-performance

这本书:

演示如何配置MATLAB代码的性能和资源使用，使用户能够关注程序的实际热点
*考虑性能调优、水平与垂直可伸缩性、延迟与吞吐量、感知性能与实际性能之间的权衡
*解释通用的加速技术使用的整个软件行业和他们的适应Matlab，加上具体的方法Matlab
*分析各种数据类型和处理功能的影响
*涵盖矢量化、并行化(隐式和显式)、分布式计算、优化、内存管理、分块和缓存
*解释Matlab的内存模型，并展示如何配置内存使用和优化代码，以减少内存分配和数据获取
*介绍使用GPU、MEX、FPGA等形式编译的代码
*详细介绍GUI、图形、I/O、Simulink、面向对象的Matlab、Matlab启动和部署应用程序的加速技术金宝app
*讨论各种有助于提高性能的MathWorks和第三方函数、实用程序、库和工具箱

对于初学者和专业人士都是理想的，这本书不遗余力。它涵盖了Matlab的各个方面，采取了全面的方法来提高Matlab的性能。它包含了成千上万的有用提示、代码示例和在线参考资料。金宝app由一个活跃的网站支持，这本书将帮助读者迅速获得显著降低开发成本和程序运行时间。

内容:

- - - - - -前言
-第1章:性能调优简介
-第2章:分析MATLAB性能
-第三章:标准性能调优技术
-第四章:特定于matlab的技术
-第五章:隐式并行化(向量化和索引)
-第六章:使用MathWorks工具箱显式并行化
-第七章:其他方法的显式并行化
-第八章:使用编译后的代码
-第9章:与记忆相关的技巧
-第10章:图形和GUI
-第11章:I/O技术
—附录A:附加资源
—附录B:性能调优清单
-参考资料及注释
——指数

这次提交提供了书中所有重要函数的源代码。
所有的文件都被命名为s_function。例如:s6_1_7_matched_filter_spmd。m是在6.1.7节中找到的matched_filter_spmd m-function，而s11_7_mexIO.c是在11.7节中找到的C-MEX函数。为了运行这些文件，通常需要从它们的文件名中删除s_前缀(即，创建matched_filter_spmd。m和mexIO.c)。