- 1、本文档共18页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
Matlab代码的分析优化和加速
Matlab代码的分析、优化和加速
/yilinghl
Profile(分析)
在加速你的matlab程序之前,你需要知道你的代码哪一部分运行最慢。matlab提供个简单的机制,让你能够知道你的代码的某一部分运行所占用CPU时间。通过在代码段开始添加tic,及在结束添加toc;matlab就能计算出这一代码段的运行时间。
Tic和toc方法存在两个问题:
(1)显示的时间是运行时间“wall clock”。这个时间受你在运行你的代码时,你的计算机是否同时运行其它别的程序。
(2)你需要不断地压缩计时范围来查找你代码运行最慢的位置。
一个最好的方法是利用matlab 内嵌的代码分析器。在你的程序前面通过添加命令profile on;及在程序结束添加profile viewer;并运行你的程序。当程序正常运行结束时,代码分析器窗口将弹出,并显示分析结果。它包含的信息有:
Function Name :函数名;
Calls :函数被调用次数;
Total Time :执行该函数的CPU总用时,包含任何其它被它调用的函数的CPU时间。
Self Time :执行该函数的CUP总用时,不包含任何其它被它调用的函数的CUP时间。
Total Time Plot :时间用时的曲线图。
以上信息可进行各种排序和详细查看。
注意:当你完成你的代码分析后,请删除profile on和profile viewer,因为嵌入代码分析器会使用的程序运行变慢。
标准提示
有问题找帮助文档。学会使用帮助文档,学会针对待解决的问题检索文档资料。
性能
查看MATLAB-Programming-Improving Performace and Memory Usage;或MATLAB-Programming Fundamentals-Performace-Techniques for Improveing Performace。
多线程
如果你使用的是多核心的计算机,那么你就可以让Matlab同时运行多个线程,Matlab程序中一些底层的函数(Low-level function)就有可能采用并行计算的方法。打开多线程的方法:File-Preferences选择General-Multithreading。扣选Enable multihread computation box。如果不限制使用核心的数目,可以保留使用Automatic。
注意:Matlab R2008a之前的版本在AMD处理器上是不支持多线程的。
向量化循环
Matlab的运算是针对向量(矢量)和矩阵进行设计的,因此它在向量和矩阵上的运算速度比采用循环的方式更快。
例如:
index=0;
for time=0:0.001:60;
index=index+1;
waveForm(index)=cos(time);
end;
采用以下代码可加快速度。
Time=0:0.01:60;
waveForm=cos(time);
一些有用的,可用于代替循环的函数:
any();size();find();cumsum();sum();
向量预分配
Matlab采用内存中一块连续的空间来存储向量和矩阵数据,而不是用链表。这就意味着你每给向量或矩阵增加一元素,Matlab需要寻找一块足够大的内存区域来存储这个扩大后的向量或矩阵,然后复制现有的数据到新的内存区域。在循环中增加向量或矩阵元素的元数是允许的,但并不是明智之举,而应该是一次性分配向量或矩阵的大小,或一次性重定义尺寸。
Results=0;
for index=2:1000;
results(index)=results(index-1)+index;
end
上述代码将比以下代码速度慢:
results=zeros(1,1000);
for index=2:1000;
results(kindex)=results(kindex-1)+index;
end;
注意:当你需要用zeros()来创建一个指定数据类型的向量或矩阵时,你可以使用创建参数来指定类型,而不是“重铸”。results=int8(zeros(1,1000));将创建一个有1000个元素的double型零向量,然后把它转换成int8类型。如果我们使用results=zeros(1,1000,int8); Matlab将支持建立1000个int8类型的向量,在创建可实现性及速度上将更具有优势。
不要改变数据类型
Matlab为了能够支持宽松的数据类型(例如一个变量能够存储不同类型的数据,而不是指定它为特定的数据类型),则Matlab除了存储单纯的数据之外,还需要伴随数据存储一定数量的头信息(header),这就意味着需要内存空间支存储数据类型,同时意味需要在数据类型转换上支付额外的计算机
文档评论(0)