整理了一些 Matlab 使用技巧，与大家分享。
1、. Ctrl+C中断正在执行的操作
如果程序不小心进入死循环，或者计算时间太长，可以在命令窗口中使用Ctrl+c来中断。MATLAB这时可能正疲于应付，响应会有些滞后。
2. figure命令新建一个绘图窗口
figure 可以打开一个空的绘图窗口，接下的绘图命令可以将图画在它里面，而不会覆盖以前的绘图窗口。当有多个figure窗口时，在命令窗口中执行如Plot等命令将覆盖当前figure窗口中的对象。所谓的当前figure窗口，也就是最后一次查看的窗口(可以用命令gcf得到)。
figure(N)，将编号为N的窗口置为当前figure，出现在所有窗口的最前面，如果该窗口不存在，则新建一个编号为N的空白figure。
3. 注释掉一段程序：%{、%}。
经典方法是用 if 0，但缺点是不够直观，注释掉的内容仍然保持代码的颜色。现在可以用 %和{的组合。输入%{后，后面的代码都会变绿，在注释结束的地方再加上 %}。
也可以选中要注释内容，在右键菜单中选择Comment (Uncomment去掉注释标记)，或使用快捷键Ctrl+R。
将光标放在需要注释的行中，按Ctrl+R，将该行变为注释。取消注释也是一样的，快捷键为Ctrl+T。
4. doc 命令名，打开命令的帮助文档
与help命令不同，帮助文档MATLAB Help中对命令的描述更详细，往往还有一些例子，更便于理解。
5. clc 清屏
清除命令窗口中的所有输入和输出信息，不影响命令的历史记录。
6. clear 和clear all
clear 变量名：可以清除workspace中的无用的变量，尤其是一些特别大的矩阵，不用时及时清理，可以减少内存占用。
clear all 清除所有的变量，使workspace一无所有，当重新开始一次算法验证时，最好执行一次，让workspace中的变量一目了然。
7. close all
如果开了多个绘图窗口，用这个命令将它们一起关掉。
8. 上下光标键↑↓
在命令窗口中，上下光标键可以将历史记录中的命令复制到输入位置，便于快速重新执行。如果输入命令的前几个字母如 [row, col] =，再使用光标键，则只会选择以这些字母开始的命令。
9. Tab补全
对名称记得不太清楚的命令，可以输入开头的几个字母，然后按Tab键，当只有一个以这些字母开头的命令时，将自动补全命令名，否则显示一个命令名列表，方便从中选择。当然，只在命令窗口中有效。
10. cell模式
在一个长长的脚本m文件中，可能需要对其中的一段反复修改，查看执行效果，这时，cell模式就非常有用了。cell模式相当于将其中的代码拷贝到命令窗口中运行。两个%后接一个空格(%% )开始一个cell。将输入光标放到一个cell中时，背景将变为浅黄色，Ctrl+Enter执行cell中的代码。
执行cell中代码时不需要保存m文件，该m文件可以不在路径列表中。
cell模式中，断点不起作用，当然，调用的子程序中的断点还是正常的。
11. 获取文件列表，批处理
MATLAB内置了一些文件操作命令，例如cd(切换工作目录)，dir(同ls，显示目录内文件列表)等。dir命令可以返回目录中的文件和文件夹列表，存在一个结构体数组中。如果需要对一些数据文件进行批处理，而文件名又没有一定的规律，你可能需要借助于这个命令。
Matlab注释技巧
1. m文件如果是函数，保存的文件名最好与函数名一致，这点都很清楚。不过容易疏忽的是，m文件名的命名尽量不要是简单的英文单词，最好是由大小写英文/数字 /下划线等组成。原因是简单的单词命名容易与matlab内部函数名同名，结果会出现一些莫名其妙的错误。例如，写个m文件，命名为spy，运行时就弹出一个怪怪的figure，呵呵，我当初还以为是什么bug。
2. 调试程序时，经常要屏蔽掉一整段程序进行，也就是将其标示注释符%。有两个办法：一种是选定后 ctrl+r和ctrl+t一种是在段首加 if 0 ，段尾加 end，中间都不执行，也就相当于注释掉了
3. 写m文件时，选中某段程序内容，ctrl+i让matlab帮你自动对齐程序。这样程序看起来很有层次，容易发现程序中的错误。
4. ctrl+F2作标签，ctrl+g跳至某一行，这些快捷键都很实用。
5 matlab7中有块注释符号%{和 %}
6 多行加标注时，也可以选中需要添加标注程序，然后在Edit中/或者右键选择Comment。或者Uncomment除掉标注
MATLAB内存管理
用 Matlab 进行大规模科学计算或仿真时，内存是一个需要时常注意的问题。在matlab里运行
>>system_dependent memstats
就可以看到内存的使用状况。当你写的 Matlab 程序跳出“Out of Memory”时，以下几点措施是需要优先考虑的解决方法：
1. 升级内存
2. 升级64位系统
3. 增加虚拟内存
4. 采用3GB开关启动系统
由于32位 Windows操作系统的限制，每个进程只能使用最多 2GB 的虚拟内存地址空间，因此 Matlab的可分配内存也受到相应的限制。Matlab 7.0.1 引进了新的内存管理机制，可以利用 Windows的 3GB 开关，使用 3GB开关启动的 Windows 每个进程可以在多分配 1 GB的虚拟地址空间。具体做法是：修改C盘根目录 boot.ini启动选项加上 /3G，例如：
multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS="Microsoft Windows XP Professional" /noexecute=optin /fastdetect /3G
5. 如果必有必要，不要启动java虚拟机，采用matlab -nojvm启动（在快捷方式属性里面的 "..../matlab.exe"）改为（"...../matlab.exe" - nojvm）
6. 关闭Matlab Server
7. Windows中字体、窗口等都是要占用系统资源的，所以在Matlab运行时尽量不要打开不用的窗口。
除此以外，更关键的是需要弄清楚以下几个问题：
问题一：Matlab是如何存储矩阵的？
Matlab中矩阵是以Block，也就是块的形式存储的。也就是说，当Matlab在为即将存储的矩阵划分块时，如果没有相应大小的连续内存，即使实际内存没有被完全使用，它还是会报告“Out of Memory”。
问题二：如何高效使用Memory？
Matlab 中数组必须占用连续分配的内存段，当无法为新建的数组分配连续的内存段的时候，”Out of Memory”就会出现。在使用的过程中，由于存储单元的不断的被分配和清除，反复分配和释放数组会使内存被分割成不连续的区域，可用的连续内存段减少，很容易造成“Out of Memory”。因此当Matlab 刚刚启动时其连续内存最多，此时往往可以新建非常大的数组，这一点可以用命令 feature(’memstats’)（在 7.0版本以上）看出。如果现实的最大连续内存段很小，但实际可用内存（非连续的）仍旧很多，则表明内存中碎片太多了。此时可以考虑用 pack命令，pack 命令的作用就是将所有内存中的数组写入硬盘，然后重新建立这些数组，以减少内存碎片。此外，在命令行或者程序中都可以使用 clear命令，随时减少不必要的内存。
因此，治本的方法如下：
1. 在命令行输入 pack整理内存空间
当内存被分为很多碎片以后，其实本身可能有很大的空间，只是没有作构的连续空间即大的Block而已。如果此时Out of Memory，此时使用pack命令可以很好的解决此问题。
2. 使用稀疏矩阵或将矩阵转化成稀疏形式 sparse
如果矩阵中有大量的0，最好存储成稀疏形式。稀疏形式的矩阵使用内存更少，执行时间更短。例如：
000×1000的矩阵X，它2/3的元素为0，使用两种存储方法的比较：
Name
Size
Bytes
Class
X
1000x1000
8000000
double array
Y
1000x1000
4004000
double array (sparse)
3. 尽量避免产生大的瞬时变量，把没必要的变量clear掉或当它们不用的时候应该及时clear。
4. 减少变量，尽量的重复使用变量（跟不用的clear掉一个意思）。
5. 把有用的变量先save，后clear掉，需要时再读出来。
下面介绍一下关于clear、save、load的特殊用法，这对在for或while等多重循环里出现out of memory非常有效。
for k = 1:N % N为循环次数
% ---------------------
var0 = k; % 获得变量var0
%----------------------
string = [sprintf('var_%d', k) ' = var0;' ];
eval(string); %等价于 var_k = var0;
save(sprintf('var_%d.mat', k), sprintf('var_%d')); %等价于 save var_k.mat var_k
clear(sprintf('var_%d')); %等价于 clear var_k
end
如果要读取刚才存取的变量var_k, (k = 1,2, ..., N). 那么，可以使用如下用法：
for k = 1:N
load(sprintf('var_%d.mat', k)); %等价于 load var_k.mat k = 1,2, ..., N
end
另外，还有一些非常有用的用法。如果用清除刚才读取的变量 var_k, k = 1, 2, ..., N
clear '-regexp' '^var_' % 清除所有以“ var_”开头的变量
还有很多关于save、clear、load等用法，具体help一下。
6. 使用单精度 single短整数替代双精度 double
Matlab 默认的数字类型是双精度浮点数 (double)，每个双浮点数占用 8个字节。对于一些整数操作来说，使用双浮点数显得很浪费。在 Matlab 中可以在预先分配数组时指定使用的数字类型如以下命令：zero(10, 10, ‘uint8′)。对于浮点数，在很多精度要求不高的情况下，可以使用4个字节的单浮点数 (single)，可以减少一半的内存。关于单、双浮点数的精度对照如下，以便根据需要选择使用：
single: 精度 (1.1921e-007)最大数 (3.4028e+038)
double: 精度 (2.2204e-016)最大数 (1.7977e+308)
Matlab与C/C++联合编程之从Matlab调用C/C++代码