问通用Matlab代码优化

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矢量环

在Matlab中，您可以通过使用向量环获得加速比。MATLAB是专为对向量和矩阵进行操作而设计的fi，因此通常对向量或矩阵执行操作比使用循环更快。例如：

index=0;
for time=0:0.001:60;
    index=index+1;
    waveForm(index)=cos(time);
end;

如果以下列方式替换，运行速度将大大加快：

time=0:0.001:60;
waveForm=cos(time);

在使用向量操作代替循环时可能有用的函数包括：

• any() -如果任何元素为非零，则返回true。
• size() -返回一个向量，该向量包含数组中沿每个维度的元素数。
• find() -返回任何非零元素的索引。要获得非零值本身，可以使用类似于a(find(a));的东西。
• cumsum() -返回一个向量，其中包含其参数向量中元素的累积和，例如cumsum([0:5])返回[0 1 3 6 10 15]。
• sum() -返回向量中所有元素的和，例如sum([0:5])返回15。

除了用矩阵操作替换for-loops之外，还可以通过优化内存访问来最大化代码性能：

1.在循环中访问数组之前预先分配数组

在循环中创建或重复修改数组时，始终要事先分配数组。在所有三种技术中，这种熟悉的技术可以带来最大的性能改进。

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代码段2的执行时间比机器A上的段1短99.8% (580倍)，在99.7%的时间(比机器B上的段1快475倍)内执行。

2.在列中存储和访问数据

当处理2-D或and数组时，访问列中的数据并将其存储起来，这样就可以方便地被列访问。

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代码段2的执行时间比机器A上的段1少33%，比机器B上的段1少55%。

3.避免创建不必要的变量

在创建作为现有数据集函数的新变量或变量时，请确保这些变量或变量对于算法至关重要，特别是在数据集较大时。

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代码段2的执行时间比机器A上的代码段1短40%，在机器B上的执行时间少96%。

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代码段4的执行时间比机器A上的代码段3少40%，在机器B上执行的时间少59%。

参考资料：

• fi程序的Pro ling、优化和加速
• 编程模式:通过优化内存访问来最大化代码性能
• 编写快速MATLAB代码
• 工程师计算机概论