提高matlab代码运行效率

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1、提高matlab代码运行效率Matlab是一种解释性语言，追求的是方便性、灵活性以及交互性，因此在快速性上要比C语言这种性能强劲著称的稍逊一筹。然而，通过一些手段，我们也能让MATLAB语言快起来，甚至和C差不多了!1可行方法1.1循环矢量化MATLAB变量的基本类型是矩阵，当对矩阵的每个元素循环处理时，运算速度很慢。利用MATLAB提供的用于矢量化操作的函数，把循环矢量化，这样既可以提高编程效率，也可以提高程序的执行效率。下面给出一个循环的例子：i=0;forn=0:0.1:1000I=i+1; y(i)=cos(n)；end那么我们可以矢量化为：n=0:0.1:1000;y=c

2、os(n);我们可以用tic和toc函数来查看上述各代码运行的时间，可以发现，把数组看作一个整体，进行操作后，执行效率提高约300倍。另外，在必须使用多重循环的情况下，建议在循环的外环执行循环次数少的，内环执行循环次数多的，这样也可以显著提高程序执行速度。下面再举一个例子n=100;A(1:1000,1:1000)=13;C(1:1000,1)=15;D(1:1000,1)=0;fork=1:n    D(:)=0;    tic    fori=1:1000        forj=1:1000            D(i)=D(i)+A(i,j)*C(j);        e

3、nd    end    t1(k)=toc;    %------------------    D(:)=0;    tic    D=A*C;    t2(k)=toc;endu=t1./t2;u(u<0)=[];plot(u)p=mean(u)t1、t2分别代表用for循环编程和矩阵化编程计算矩阵乘向量所用时间，u代表时间的比值。u(u<0)=[];是认为t1不可能小于t2，所以去掉不可能出现的情况。然后画出图形计算平均值。经多次试验结果大致相同，其中一次结果如下：p= 9.6196------------t1时间是t2的十倍左右。1.2在使用数组或矩阵之前先定义维数MAT

4、LAB中的变量在使用之前不需要明确地定义和指定维数。但当未预定义数组或矩阵的维数时，当需赋值的元素下标超出现有的维数时，MATLAB就为该数组或矩阵扩维一次，这样就会大大降低程序的执行效率。因此，在使用数组或矩阵之前，预定义维数可以提高程序的执行效率。1.3对矩阵元素使用下标或者索引操作在MATLAB中，矩阵元素的引用可用两个下标来表示。例如：A(i,j)表示矩阵的第i行第j列的元素；A(1:k,j)表示矩阵A的第j列的前k个元素；A(:,j)表示矩阵的第j列的所有元素。求矩阵A的第j列元素的平均值的表达式为mean(A(:,j))。1.4用函数代替脚本文件因为每次调用MATLAB

5、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。1.5用Mex文件编写循环代码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，可以在MATLAB环境下直接执行。通过这种方法可以极大地提高计算速率。一般来说，C-MEX文件的执行速度是相同功能的M文件执行速率的20~40倍。1.6尽可能利用m

6、atlab内部提供的函数因为matlab内部提供的函数绝对是各种问题的最优算法，那写程序都是他们大师级人物写出来的，程序应该说相当高效，有现成的为什么不用那！这个原则就不用实际的程序测试了。1.7给数组或矩阵预分配内存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。这一点原则是极其重要的，以至于在编写m程序时编辑器会给出提示“'ver'mightbegrowinginsidealoop.Considerprealloactingforspeed.”clearn=

7、50;m=1000;fork=1:n    A=[];    tic    A(1:m,1:m)=3;    fori=1:m        A(i,i)=i;    end    t1(k)=toc;    %------------    A=[];    tic    forj=1:m        A(j,j)=j;    end    t2(k)=toc;endt2(t1>10^9)=[];t1(t1>10^9)=[];plot([t1;t2]')t1、t2