[转帖]加速Matlab运行的三重境界

helen

非常实用的Matlab编程技巧。可以试一试。

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CTerm下载文章: 紫丁香★ / i* A1 A, I) s; g$ N: C. X' c * m, N$ L: S, p A4 f7 V5 `发信人: fork (撒哈拉沙漠的沙), 信区: Matlab 标 题: 加速matlab运行的三重境界 发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004) : }& T, y' T/ ~" k. Q9 C/ u2 L8 f ) X* H, b9 a. H: w9 C+ O加速matlab运行的三重境界 , r( ^( \" e3 P% }/ _ p一、 遵守Performance Acceleration的规则 9 H" [3 Y- M7 y. J. a% w二、 遵守三条规则 三、 绝招

一、 遵守Performance Acceleration的规则 # o- x+ f' d! y" T8 n9 k关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将 其规则总结如下7条： 1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速： logical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double 而语句中如果使用了非以上的数据类型则不会加速，如：numeric,cell,structu 6 H7 q# u- i" e( |! g! Yre,single, 3 F$ |: H6 V N, I& Nfunction handle,java classes,user classes,int64,uint64 6 @; ?. x! f: {2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。 8 q" M8 f4 ]0 @# z5 t+ w" d( C1 q3、当使用for循环时，只有遵守以下规则才会被加速：a、for循环的范围只用标量值 3 {1 w; Y6 C& T% u' g来表示； ; @* K+ d6 o- q% {; Y$ X, Ub、for循环内部的每一条语句都要满足上面的两条规则，即只使用支持加速的数 据类型，只使用 三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。 ! v% L# Y$ U1 a! D4、当使用if、elseif、while和switch时，其条件测试语句中只使用了标量值时，将 6 s2 I6 [( x* K0 T- a加速运行。 $ X: Y+ Q+ I M" `; ^% k8 C' X5、不要在一行中写入多条操作，这样会减慢运行速度。即不要有这样的语句： x = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end; 9 }/ h: B* ^2 u F6、当某条操作改变了原来变量的数据类型或形状（大小，维数）时将会减慢运行速 4 d! | N6 G( L6 O# _度。 7、应该这样使用复常量x = 7 + 2i，而不应该这样使用：x = 7 + 2*i,后者会降低 ' G8 w) J; G, u5 L& Q7 e0 V; G运行速度。 ! c; R, w/ L0 n, @ 二、 遵守三条规则 + _5 P1 v) {0 D7 I; o 1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic h means it is designed v4 w/ X+ R( `# e # {1 j: \) N5 \# W+ G6 p ufor vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c ode by using & ~) q- w' Q, B2 Mvectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati on means converting ( S/ {' T. M# ?* _6 ^for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进 这样的状况有两种方法： 9 k! j) X- o M* d1 l# v: I5 j + U+ D1 I$ G7 O+ ?a、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序： . W/ v( G# |7 g! ] # |$ p" h: c) {/ o; h% O7 ui=0; ; t- v- D* p9 Q: z! _8 d+ }for t = 0:.01:10 0 @4 G3 m3 l3 M- V5 c3 [i = i+1; y(i) = sin(t); end 替换为： $ a$ r: f5 G* Bt = 0:.01:10; & P |: G% m- J8 L) ]y = sin(t); 速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i permute、permute、 , `! Q' N# |% @4 n8 |reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums * S8 E6 r3 {, _$ ]3 Vum、ind2sub、 % S3 }6 v, l" A$ X7 g3 v3 e. ~& ^ndgrid、repmat、sort、sum 等。 请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to 7 T: T0 O2 ~; l6 z$ \ vectorize your code, read the section on Performance Acceleration. 7 e5 n1 S6 F/ R& k: R3 R4 o7 q# {You may be able to 0 Z( p5 D* Y2 }( G7 G5 uspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera + w' e4 `8 y$ p# otor instead of vectorizing.”。何去何从，自己把握。 ! i) d" J: X0 P+ w% R . V/ r- r3 e$ P" S0 }6 bb、在必须使用多重循环时下，如果两个循环执行的次数不同，则在循环的外环执 行循环次数少的， . u3 V$ k8 g% R5 [内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。 . G) y, F, A, |0 M 2、a、预分配矩阵空间，即事先确定变量的大小，维数。这一类的函数有zeros、on 5 h" t+ P( a* l \3 `es、cell、struct、 8 s+ T; k& x B7 Erepmat等。 : F' F* p3 [8 v# C; I' L& J9 xb、当要预分配一个非double型变量时使用repmat函数以加速，如将以下代码： A = int8(zeros(100)); 换成： % q2 K% r2 k6 y8 DA = repmat(int8(0), 100, 100); " G. m9 a2 o. o$ Vc、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。 3、a、优先使用matlab内建函数，将耗时的循环编写进MEX-File中以获得加速。 b、使用Functions而不是Scripts 。 8 m- q' {7 W1 h& ~+ M. h ( u1 b) ^' B8 w! Z三、 绝招 你也许觉得下面两条是屁话，但有时候它真的是解决问题的最好方法。 1、改用更有效的算法 ; D" B! T$ i( V2 H+ e2、采用Mex技术，或者利用matlab提供的工具将程序转化为C语言、Fortran语言。 , e4 q" L+ o" n) V3 a$ T 关于如何将M文件转化为C语言程序运行，可以参阅本版帖子：“总结：m文件转化为c/c++ 9 M- q3 p7 `6 ]; V5 \: @语言文件，VC编译”。

aftermath

屁话的几招是够经典 呵呵

nightgril

哇,我要试试看，新手上路，请多指教！

damutou

谢谢

ghc_lwd

学习学习

ethuo

MATLAB编程是不是很慢阿？？

比不上现在的那些高级程序语言啊？

txj66

好啊啊

yirongshu

顶

英雄本色

谢谢了，

zzm

转化成C语言最实用。