1. 循环矢量化
Matlab是为矢量和矩阵操作而设计的，因此，可以通过矢量化方法加速M文件的运行。矢量化是指将for循环和while循环转换为等价的矢量或矩阵操作。下面给出一个循环的例子：
i=0;
for n = 0:0.1:1000
i=i+1;
y(i)=cos(n)；
end
那么我们可以矢量化为：
n= 0:0.1:1000;
y=cos(n);
我们可以用tic和toc函数来查看上述各代码运行的时间，采用for循环的程序0.39秒（具体时间和计算机配置有关），而矢量化后几乎耗时为0。
2. 给数组或矩阵预分配内存
特别是使用大型数组或矩阵时，Matlab进行动态内存分配和取消时，可能会产生内存碎片，这将导致大量闲置内存产生，预分配可通过提前给大型数据结构预约足够空间来避免这个问题。
3. 用函数代替脚本文件
因为每次调用MATLAB的脚本文件都需要将不必要的中间变量加载到内存中，每执行一次，就加载一次。函数在调用时被编译成了伪代码，只需要加载到内存一次。当多次调用同一个函数时会运行快一些。因此尽量多使用函数文件而少使用脚本文件，也是提高执行效率的一种方法。
4. 用Mex文件编写循环代码
Matlab提供了与C和C++的接口，那么我们可以在用C或C++语言编写耗时的循环代码，然后通过接口程序在Matlab中转换成dll文件，这就是我们所要的Mex文件，通过这种方法可以极大地提高计算速率。