用过Matlab的人都知道,Matlab是一种解释性语言,存在计算速度慢的问题,为了提高程序的运行效率,matlab提供了多种实用工具及编码技巧。 lTd+{TF.
kv[OW"8t
1. 循环矢量化 CcbWW4 )
R2 'C s
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: b<48#Qy~l
#0xm3rFy4
i=0; s'_$j$1
V}p*HB@:
for n = 0:0.1:1000 C3^X1F0
$d5&~I
i=i+1; 69[w/\
o(vZ*^\
y(i)=cos(n); if\k[O 1T6
A/r;;S)%2
end T9,lblUQ
Di]Iy
那么我们可以矢量化为: ZD
iW72&Q
!<JG&9ODP
n= 0:0.1:1000; \0xzBs1!
^S>!kt7io
y=cos(n); ^2(";.m
>!CH7wX
我们可以用tic和toc函数来查看上述各代码运行的时间,采用for循环的程序0.39秒(具体时间和计算机配置有关),而矢量化后几乎耗时为0。 ZzSJm+&'
)3d:S*ly
2. 给数组或矩阵预分配内存 T749@! v`z
`V$cz88b
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。 c1=;W$T(s
=W97|BIW,
3. 用函数代替脚本文件 jCdZ}M($
GhaAvyN
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。 e{d_p%(
\L&qfMjW"Z
4. 用Mex文件编写循环代码 ,5%aP%
4p0IBfVG
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。