加速matlab运行的三重境界

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一、 遵守PeRFormance Acceleration的规则

关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。我只简要的将
其规则总结如下7条：
$ W' q% Q, C/ V0 }  C. ?1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速：
: F+ L( z/ r* K1 k3 d9 R5 Hlogical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double
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,structu
re,single,

function handle,java classes,user classes,int64,uint64
( l$ f, S- x( X! U7 `2、matlab不会对超过三维的数组进行加速。
3、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
% {. ?0 q; V3 u8 P- G0 d4 b4 z来表示；
2 J5 r. ]7 W# b, e* ^  Gb、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
* ~9 R* N  v% S$ x# z3 N2 G据类型，只使用
7 d4 ^7 \1 U8 }0 S三维以下的数组；c、循环内只调用了内建函数（build-in function）。
! {7 r$ h9 P2 A* i. L# [" B4、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
加速运行。
5、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：
5 W) i4 e6 h# y% z, V: cx = a.name; for k=1:10000, sin(A(k)), end;
) v5 @# f- f! T) l6、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
! l& E, G9 Y% \' h度。
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
/ I4 d7 Y) |) p3 X: _运行速度。

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二、 遵守三条规则

1、尽量避免使用循环,MATLAB的文档中写到“MATLAB is a matrix language, whic
h means it is designed

for vector and matrix operations. You can often speed up your M-file c
( @: u+ m3 v# T9 Bode by using
vectorizing algorithms that take advantage of this design. Vectorizati
on means converting
8 |" f  K/ X7 Q; t  ^- w- Kfor and while loops to equivalent vector or matrix operations.”。改进
6 b' P, E8 Z5 ]2 ]8 X这样的状况有两种方法：

a、尽量用向量化的运算来代替循环操作。如将下面的程序：

i=0;
$ I# h0 K( R$ r; r) g$ J& F8 Rfor t = 0:.01:10
- R  [! `9 j- b$ b* A4 t3 gi = i+1;
, p" H; \  h: `. ?+ by(i) = sin(t);
end
替换为：
t = 0:.01:10;
y = sin(t);
速度将会大大加快。最常用的使用vectorizing技术的函数有：All、diff、i
0 }3 M6 b* H5 u5 G$ bpermute、permute、
reshape、squeeze、any、find、logical、prod、shiftdim、sub2ind、cums
2 m, z1 E! k. wum、ind2sub、
ndgrid、repmat、sort、sum 等。

请注意matlan文档中还有这样一句补充：“Before taking the time to

vectorize your code, read the section on Performance Acceleration.
You may be able to
! j; T' k* G* h- ~8 p0 mspeed up your program by just as much using the MATLAB JIT Accelera
! L2 p% ^* U' r4 G2 P1 {' O) Utor instead of
" R* ^4 w8 F! ]! xvectorizing.”。何去何从，自己把握。

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
行循环次数少的，
内环执行循环次数多的。这样可以显著提高速度。

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
es、cell、struct、
repmat等。
6 k8 I5 c- U5 L2 o$ [- cb、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：

A = int8(zeros(100));
( z2 ]6 ~7 u& C! i/ f! ~换成：
  [' o+ H; b% @) `9 uA = repmat(int8(0), 100, 100);
c、当需要扩充一个变量的大小、维数时使用repmat函数。

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。
b、使用Functions而不是Scripts 。

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三、 绝招

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。
+ g0 [% y- C$ R. i  Y4 g1、改用更有效的算法
! t8 X( W* |3 A$ q0 y; o) V2、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。
. @! @3 n( b0 ?3 u$ C0 O- \3、如果循环比较大的话，将循环部分改成dll调用会快50到100倍，大家试试吧

6 m! f) Q) n8 N, ?

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