MATLAB fsparse()函数使用教程

在开展大规模矩阵运算时，提高稀疏矩阵的运算速度可以大幅度降低运算时间。笔者通过论文等相关材料得知，我们在使用matlab进行大规模矩阵运算，通过把sparse函数替换成fsparse函数能有效提高矩阵运算速度（约提高170-250%）。据此，我们尝试了各种方法都未能实现上述调用工作，最后采纳了一种结合matlab自带安装程序和stenglib-master程序包的方法，实现了fsparse函数的调用，具体步骤如下：

第一步：安装MinGW -w64 编译器

安装MinGW -w64 编译器是matlab和C语言联合编程的编译软件，在我们的使用中主要是用来调用.mex文件，可以直接从matlab主页上的附加功能里获取：

在搜索界面搜索对应的软件名称，按照操作提示安装MinGW -w64即可

同时需要注册一个账户

（注意，minGW对安装路径有明确的要求，不能有空格，例如安装路径是

C:\Program Files:\MATLAB 应改成C:\MATLAB；若下载不成功先关闭系统防护的相关保护，还不成功可以在这个界面上下载Download MinGW-w64 - for 32 and 64 bit Windows from SourceForge.net ）

第二步：下载 stenglib-master

stenglib-master集成了fsparse函数已经对应的.mex文件，需要下载该文件并安装对应的

stenglib-master的参考内容可访问：http://www.stenglib.org。

或直接从网盘下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1JHF0AHaeWlaF4rw1Vx95Zg 提取码：ih38

下载后打开安装包如图所示：

第三步：使用 MinGW Compiler 对 .mex 文件进行编译

由于stenglib-master内有一个路径错误，我们需要对路径进行变更后再操作，具体步骤如下：

1、打开MATLAB

2、更改当前文件夹为XXX\stenglib-master\Fast，其中XXX为stenglib-master所在目录，并单击“选择文件夹”

3、用matlab打开XXX\stenglib-master\Fast\source 文件中的make.m文件

4、在编辑器内点击运行，在提示框选择添加到路径

5、matlab运行，并对MEX文件进行编译

此时，fast文件夹内已经多了编译好的MEXW64文件何对应的.m文件，我们使用fsparse函数，只需要将对应的fsparse.m文件和fsparse.mexw64文件同时复制到我们使用的函数的目录下，主函数的fsparse函数就能正常进行c语言的调用和计算工作，我们的矩阵运算时间也被大大降低！

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