[转帖]加速Matlab运行的三重境界

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helen

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发表于 2005-2-1 19:34 |只看该作者 |倒序浏览

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非常实用的Matlab编程技巧。可以试一试。

CTerm下载文章: 紫丁香★ , s0 t) N, z$ p. U7 P5 ?8 e/ \* W# @9 e9 g+ I7 h* S* b$ H$ _' W 发信人: fork (撒哈拉沙漠的沙), 信区: Matlab3 Y, C3 h' W6 }7 X$ h+ N% o/ p 标题: 加速matlab运行的三重境界 3 G( |. `: R7 a& h6 L/ E0 W# i发信站: BBS 哈工大紫丁香站 (Thu Jul 1 14:27:30 2004)& r5 s% u' r/ b0 Q4 H. H F 8 X3 J5 y6 H) `3 K8 F加速matlab运行的三重境界 % V+ H8 e4 V+ I) p/ j- O一、遵守Performance Acceleration的规则, h; o# \2 R0 U4 M 二、遵守三条规则- b; w% _0 N2 e" h 三、绝招

一、遵守Performance Acceleration的规则 # W2 i( C8 k2 o& j Z6 e' U ; S3 b9 l9 ~) q: T7 E! Z; W% _关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将 % H1 w* l( W; w3 B0 }+ W; T! c其规则总结如下7条：; e$ |. E6 J( V7 ] 1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速： 6 Y8 V7 C/ m9 s- nlogical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double " i0 ?+ K3 q& E: S% Y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,structu0 J' ]9 A3 I0 i, p re,single," F5 {; q! H. M 5 \# Z' a# Z( X; efunction handle,java classes,user classes,int64,uint64 4 v; G' C% A/ g* _0 b2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。 3 H! V$ Z0 s* l; I! R L$ B3、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( n/ V( |6 S* N0 G+ V P 来表示；8 a, W/ E* q- K6 d9 D$ v% ?6 ` 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, n. g, } \4 m4 E$ k" X+ n 据类型，只使用; ?# c W' n0 {' S! j 三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。& ^: M% ~7 f# B 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' g- L. }$ }- F C4 h% A 加速运行。 - z( E' y" E: K! h5、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： ; S5 V0 l) Z! j3 J; W* R- A$ bx = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end;9 k1 V, w" x% J- w* w 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 & Y+ r( ^0 R T+ d( i, W7 a度。; v8 J8 u5 q) `6 W/ A- V5 z 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 1 N& T7 K' n. ^; ]+ s6 m8 }运行速度。 ' z$ ^+ T. y) H, |6 Q. N% a$ U2 P& l% @; j! L , l L7 T. b) U4 o& \! v0 K" {二、遵守三条规则: i8 B( s& V% a- U ]& v( b8 ^2 v 0 b& d. W# ] c4 Q3 n @4 z2 d6 p1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic/ [6 e& _* c# ~* \" F) a h means it is designed + g2 n: {$ R- J% j1 r. W! n. Y; [/ d' c9 Z for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c 7 V$ o9 f5 u+ s( Code by using % M s( L+ \/ Svectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati % d, i5 z e# ]0 d9 v- i& V- mon means converting" Z% r- S' I- I for and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进 4 ]9 I" Z( F p1 Y* K这样的状况有两种方法：% a; ] [+ Q3 c* B7 @! f1 N3 K / b1 e+ P7 f8 J3 U: Q; g5 K0 s1 @a、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：4 o" |- i0 S% L q! X( `% L+ H 6 l3 z; e& v3 h! V( v8 W- y i=0;) R3 i x6 E; Y( @- | for t = 0:.01:10 . F B8 i% J9 ?! C+ I2 yi = i+1;: y* W* m# M8 p4 ^ y(i) = sin(t);- g1 s9 t# l% A7 m# x$ \ end `5 Y; ~) r% E5 c* { 替换为： , f6 M/ `# b: z; }6 |! Yt = 0:.01:10; 0 z* q" a' _- S& m* {% my = sin(t);0 E1 Y* M# \1 z0 g( S 速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i9 G) y, P0 _, z permute、permute、* S$ t" a( D$ e reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums! l: T) L( A" P' M# J2 Q um、ind2sub、' n( M z( C) O8 l1 W$ P( O+ R ndgrid、repmat、sort、sum 等。 : m+ P' y [( r7 ~0 N" f/ ^. [) y; O- t6 j& ` 请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to * b! w, A& m# S) n5 g- _# D& s2 @0 M+ `: ~- T$ r vectorize your code, read the section on Performance Acceleration.; [! o( g$ E4 W& i You may be able to 5 |2 `- i7 L0 B2 M g! l5 N/ Tspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera ) [' m: G6 T3 r" T; ctor instead of! d9 x/ H+ H( Z. }# k$ \) E vectorizing.”。何去何从，自己把握。) O; H, y# c$ F: }. J! H * A8 X( I# o7 D6 W" g b、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3 Y+ t l) l% U5 B& Y 行循环次数少的，; W) x |3 e$ G6 `8 u6 ~ 内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。 & I( {, {: k! d1 p) V E" E' G6 m4 t2 B5 T4 r% F9 L- I 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 8 t& [' x8 k( p& ~% y Yes、cell、struct、 ; n2 m0 {2 G) } orepmat等。2 i) e9 u& b% t' h8 D 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： / P3 O. n) @6 L5 `, Y5 s- O% u& ?3 N8 n9 P A = int8(zeros(100)); 3 A6 e# q" I, y8 D, I k' E, ]换成：0 I n2 j% L4 X% c A = repmat(int8(0), 100, 100); j; B: N) n9 q5 ?! B4 z% H; U c、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。6 m) K/ U! f5 p% u/ x9 G J1 H8 C + f- O) k" w; ?' D5 `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。) G2 \$ @! F: e! R b、使用Functions而不是Scripts 。- X! v P) R3 W 5 Z9 J8 U% Z1 t4 A+ v) T 1 [4 C% k r1 G; C; i% [/ ]: _ 三、绝招 + r% S/ @. r( ^' [! _& t 1 h+ z' p7 }- P$ l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。 % Y3 J/ n! |5 r" b1 b( L1、改用更有效的算法/ X& U5 G D' Y4 W9 `! Q 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。 5 f$ ]" \' n9 N( _: p 3 N/ C8 \1 a! t/ o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++ * x9 H& d, g9 v. A+ `语言文件，VC编译”。