[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★ . ]1 g; t( g/ U3 |发信人: fork (撒哈拉沙漠的沙), 信区: Matlab 2 c- Z0 ]4 J" L7 s, V0 T2 A标 题: 加速matlab运行的三重境界 : k' u) N; F: a发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004) . g- |" S+ h: K+ d% g" P' @ ! [& b. E( M# \: A" F加速matlab运行的三重境界 一、 遵守Performance Acceleration的规则 * U& \* y# B9 z1 T+ q二、 遵守三条规则 % @3 g4 f; ]3 g5 a( M: Y% D" u0 ^. Z三、 绝招

一、 遵守Performance Acceleration的规则 & t3 `% c" p1 ~- @4 w5 e0 R9 A+ j 5 r7 v& `2 E" T" S/ Y" W关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将 2 ^) l# Y ]& \) `9 Z/ H其规则总结如下7条： 6 G; E3 z# {# l; {0 \# Y1、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 5 F- X% M% }, D" d0 Jre,single, function handle,java classes,user classes,int64,uint64 2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。 3、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 - E8 Q6 l) a; ^来表示； b、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 c* J' G" t6 d: s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）。 4、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 % Y) {9 M0 r! n% H加速运行。 ' _* v8 m" N$ D$ c6 O2 `. b5、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; 6、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 # v3 [8 E* p( N度。 ; _& n( V. R1 _: f% N1 O7、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 h2 W }; B7 |6 h) R- P4 `7 _& _运行速度。 8 ~; G) z- a/ n! b! p/ H 3 P" |: G' c ~$ ~) a- ~* J二、 遵守三条规则 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 ( w# v7 T' v% B4 c5 X3 r 7 R% G$ {, Y$ [3 J/ R- E* W" G4 ~for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c ode by using vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati on means converting for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进 * Q# L s) p9 h6 G' }% Q这样的状况有两种方法： 3 `' h* V: k: a" s- r8 ca、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序： 6 T. Z4 ?% Z. x3 Q3 b i=0; ' Q# `! m N0 F. C P8 tfor t = 0:.01:10 " L9 \( r' V _i = i+1; y(i) = sin(t); 3 Q8 f: F. E* I/ f4 Dend 替换为： 7 A0 i4 F2 I# J! y, C$ w. ^t = 0:.01:10; y = sin(t); # q9 i' j' D% B5 \! d0 v u速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i 0 k8 G) l9 h. N6 E+ d3 O6 [7 c! [permute、permute、 ) `3 D3 }0 N G' m. yreshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums / F4 m6 k7 E7 ]# e0 Uum、ind2sub、 " ?/ O* p: @+ x: p lndgrid、repmat、sort、sum 等。 6 m' U( O& m! w5 S" V请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to 2 A) T2 E: t% W* @. W# M& N% m- Fvectorize your code, read the section on Performance Acceleration. You may be able to - D# N; O Y( ?5 X2 Ospeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera 5 q5 r, s0 t- a) q% i8 Ktor instead of * X- ]; C, l. m9 G& y. ivectorizing.”。何去何从，自己把握。 8 [/ ^/ S, x" p6 d$ t 4 H7 T1 Q9 w. h l, Hb、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 / e0 M8 f9 V. d' [( F行循环次数少的， 内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。 : \; B$ c! Q( b; |, p2 ?2 T 6 |6 b4 @5 S; T2 U: F2、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 + l A. Z# m* _3 M2 res、cell、struct、 repmat等。 : A- c( H& Z+ F8 v! Mb、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： A = repmat(int8(0), 100, 100); c、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。 ( V6 r7 V: p4 B" l. D- C, } 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。 " r( s2 [! U. P& v. C/ W) cb、使用Functions而不是Scripts 。 ! S+ y. C" z' Y8 F) a- X% v8 m 三、 绝招 3 @. V! J* _+ j4 `/ B 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。 % Y6 b& C; r( q1、改用更有效的算法 3 {. Z0 \/ `; D. X; v7 @2、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。 1 M& `$ @" u% C: ?- O* n' u# b ' k- _& w* m1 T$ o2 D0 T5 Q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++ : R! m/ ?/ } i g语言文件，VC编译”。

2 M7 ?/ H; N N5 v1 M6 }4 v# K9 B

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？？

! |- n. `/ ?; Y

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。