[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★ 发信人: fork (撒哈拉沙漠的沙), 信区: Matlab 7 ~% y2 D6 h/ M标 题: 加速matlab运行的三重境界 ( ^( G" a- R0 L2 c w& u( Y+ \发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004) % |! \4 B; ?* Q; g7 p$ C0 t 7 @' B+ J% g: H加速matlab运行的三重境界 3 n7 M, R4 v$ |. e4 N一、 遵守Performance Acceleration的规则 二、 遵守三条规则 ' O, b# \* _! L* ^6 g/ ]三、 绝招

( S* k! `* X7 A+ h3 U0 Z

一、 遵守Performance Acceleration的规则 2 G8 R* [3 ~+ `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： ! h4 M0 j J4 ~logical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double ! m% `) P2 @8 H8 ]4 |' Z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 re,single, function handle,java classes,user classes,int64,uint64 0 h) r- m+ k& q1 M2 U1 {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 来表示； 3 i. N8 x3 ]! E7 M8 G6 Nb、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 : S0 m' G; U8 ?* q1 U3 u& \据类型，只使用 . l) P5 _ t1 P: ^8 ?5 }& X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 ' A. t, W A! f, `, v8 N0 q; r加速运行。 ! o4 b7 M6 X1 h9 I$ U5、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 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 运行速度。 9 K7 S, z% N$ s % e k1 `7 D6 e: c" ~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 1 Y/ `: @1 {7 O, M1 b' W! xh means it is designed + y) R7 P, f" t: r0 b* T9 j 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 ! g8 G' b+ K; \on means converting for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进 ; K+ H& I, S' y {6 B$ X这样的状况有两种方法： 7 r6 M5 d$ ~# p a、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序： 6 m4 R5 F, B$ y* |4 }6 a ( s! n- r% b( l- B7 `, T# Ti=0; O' ]' O( U L1 C: W- cfor t = 0:.01:10 i = i+1; y(i) = sin(t); end 替换为： # @( E) @9 a. e* v5 B( M3 G8 `t = 0:.01:10; y = sin(t); # M9 ?- R. ~2 h/ V$ \( f9 ^! I: 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、 3 ?7 f4 C$ }/ O5 T4 I0 T. preshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums um、ind2sub、 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 vectorize your code, read the section on Performance Acceleration. & {4 S3 O/ g$ i% e/ m. k: QYou may be able to ; N" k4 W4 G X* s5 _# qspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera 7 ?8 _6 n& Q' ttor instead of vectorizing.”。何去何从，自己把握。 ; w6 k; |* @- o$ K9 m; Ub、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， ! M" | a# m+ w6 `内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。 8 E* H, V$ I/ V; @+ @( w3 C2、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 9 ]: N7 }( `+ Aes、cell、struct、 , K k- M6 _' krepmat等。 b、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： o8 m! g, f8 _) A3 rA = int8(zeros(100)); ! O# B9 [; Z4 j# N5 y! [换成： 5 i8 O% a: G- n0 [& _/ n wA = repmat(int8(0), 100, 100); + H# ^& R# A( `c、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。 * x2 k, ?- b& t; ^; X 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。 ' X! l# s' u' M, ob、使用Functions而不是Scripts 。 8 w, P3 n$ s3 ~三、 绝招 ! Z3 C$ ?: O( e% ^ 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。 $ a8 m: T9 o/ B* a% N/ i) Q6 u! y. V1、改用更有效的算法 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。 0 T# {& O: q* C0 |. I$ r& ^' n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++ ! Q* c. A& @& S& `- D O3 I% W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。