matlab中，如何加快数据运算速度？

Posted 2023-05-06

matlab中，如何加快数据运算速度？建议如下：
1、能用数组形式计算，尽可能使用数组点运算。
2、尽量减少循环运算，能不用循环过程尽量不用。
3、使用全局变量和临时变量，尽可能减少内存消耗。
。。。。。。
等等 参考技术A 1 尽量少用循环
2 大型矩阵预先定维
3 优先考虑内核函数
4采用有效的算法
5 采用mex技术 参考技术B 通过把耗时长的函数用c语言实现，并编译成mex函数可以加快执行速度。Matlab本身是不带c语言的编译器的，所以要求你的机器上已经安装有VC,BC或Watcom
C中的一种。如果你在安装Matlab时已经设置过编译器，那么现在你应该就可以使用mex命令来编译c语言的程序了。如果当时没有选，就在Matlab里键入mex
-setup，下面只要根据提示一步步设置就可以了。需要注意的是，较低版本的在设置编译器路径时，只能使用路径名称的8字符形式。比如我用的VC装在路径C:\PROGRAM
FILES\DEVSTUDIO下，那在设置路径时就要写成：“C:\PROGRA~1”这样设置完之后，mex就可以执行了。为了测试你的路径设置正确与否，把下面的程序存为hello.c。
/*hello.c*/
#include
"mex.h"
void
mexFunction(int
nlhs,
mxArray
*plhs[],
int
nrhs,
const
mxArray
*prhs[])

mexPrintf("hello,world!\n");

假设你把hello.c放在了C:\TEST\下，在Matlab里用CD
C:\TEST\
将当前目录改为C:\
TEST\（注意，仅将C:\TEST\加入搜索路径是没有用的）。现在敲：
mex
hello.c
如果一切顺利，编译应该在出现编译器提示信息后正常退出。如果你已将C:\TEST\加
入了搜索路径，现在键入hello，程序会在屏幕上打出一行：
hello,world!
看看C\TEST\目录下，你会发现多了一个文件：HELLO.DLL。这样，第一个mex函数就算完成了。分析hello.c，可以看到程序的结构是十分简单的，整个程序由一个接口子过程
mexFunction构成。
void
mexFunction(int
nlhs,
mxArray
*plhs[],
int
nrhs,
const
mxArray
*prhs[])
前面提到过，Matlab的mex函数有一定的接口规范，就是指这
nlhs：输出参数数目
plhs：指向输出参数的指针
nrhs：输入参数数目
例如，使用
[a,b]=test(c,d,e)
调用mex函数test时，传给test的这四个参数分别是
2，plhs，3，prhs
其中：
prhs[0]=c
prhs[1]=d
prhs[2]=e
当函数返回时，将会把你放在plhs[0]，plhs[1]里的地址赋给a和b，达到返回数据的目的。
细心的你也许已经注意到，prhs[i]和plhs[i]都是指向类型mxArray类型数据的指针。
这个类型是在mex.h中定义的，事实上，在Matlab里大多数数据都是以这种类型存在。当然还有其他的数据类型，可以参考Apiguide.pdf里的介绍。
为了让大家能更直观地了解参数传递的过程，我们把hello.c改写一下，使它能根据输
入参数的变化给出不同的屏幕输出：
//hello.c
2.0
#include
"mex.h"
void
mexFunction(int
nlhs,
mxArray
*plhs[],
int
nrhs,
const
mxArray
*prhs[])

int
i;
i=mxGetScalar(prhs[0]);
if(i==1)
mexPrintf("hello,world!\n");
else
mexPrintf("大家好！\n");

将这个程序编译通过后，执行hello(1),屏幕上会打出：
hello,world!
而hello(0)将会得到：
大家好！
现在，程序hello已经可以根据输入参数来给出相应的屏幕输出。在这个程序里，除了用到了屏幕输出函数mexPrintf（用法跟c里的printf函数几乎完全一样）外，还用到了一个函数：mxGetScalar，调用方式如下：
i=mxGetScalar(prhs[0]);
"Scalar"就是标量的意思。在Matlab里数据都是以数组的形式存在的，mxGetScalar的作用就是把通过prhs[0]传递进来的mxArray类型的指针指向的数据（标量）赋给C程序里的变量。这个变量本来应该是double类型的，通过强制类型转换赋给了整形变量i。既然有标量，显然还应该有矢量，否则矩阵就没法传了。看下面的程序：
//hello.c
2.1
#include
"mex.h"
void
mexFunction(int
nlhs,
mxArray
*plhs[],
int
nrhs,
const
mxArray
*prhs[])

int
*i;
i=mxGetPr(prhs[0]);
if(i[0]==1)
mexPrintf("hello,world!\n");
else
mexPrintf("大家好！\n");

这样，就通过mxGetPr函数从指向mxArray类型数据的prhs[0]获得了指向double类型的指针。
但是，还有个问题，如果输入的不是单个的数据，而是向量或矩阵，那该怎么处理呢
？通过mxGetPr只能得到指向这个矩阵的指针，如果我们不知道这个矩阵的确切大小，就
没法对它进行计算。
为了解决这个问题，Matlab提供了两个函数mxGetM和mxGetN来获得传进来参数的行数
和列数。下面例程的功能很简单，就是获得输入的矩阵，把它在屏幕上显示出来：
//show.c
1.0
#include
"mex.h"
#include
"mex.h"
void
mexFunction(int
nlhs,
mxArray
*plhs[],
int
nrhs,
const
mxArray
*prhs[])

double
*data;
int
M,N;
int
i,j;
data=mxGetPr(prhs[0]);
//获得指向矩阵的指针
M=mxGetM(prhs[0]);
//获得矩阵的行数
N=mxGetN(prhs[0]);
//获得矩阵的列数
for(i=0;i<M;i++)

for(j=0;j<N;j++)
mexPrintf("%4.3f
",data[j*M+i]);
mexPrintf("\n");


编译完成后，用下面的命令测试一下：
a=1:10;
b=[a;a+1];
show(a)
show(b)
需要注意的是，在Matlab里，矩阵第一行是从1开始的，而在C语言中，第一行的序数为零，Matlab里的矩阵元素b(i,j)在传递到C中的一维数组大data后对应于data[j*M+i]
。
输入数据是在函数调用之前已经在Matlab里申请了内存的，由于mex函数与Matlab共用同一个地址空间，因而在prhs[]里传递指针就可以达到参数传递的目的。但是，输出参数却需要在mex函数内申请到内存空间，才能将指针放在plhs[]中传递出去。由于返回指针类型必须是mxArray，所以Matlab专门提供了一个函数：mxCreateDoubleMatrix来实现内存的申请，函数原型如下：
mxArray
*mxCreateDoubleMatrix(int
m,
int
n,
mxComplexity
ComplexFlag)
m：待申请矩阵的行数
n：待申请矩阵的列数
为矩阵申请内存后，得到的是mxArray类型的指针，就可以放在plhs[]里传递回去了。但是对这个新矩阵的处理，却要在函数内完成，这时就需要用到前面介绍的mxGetPr。使用
mxGetPr获得指向这个矩阵中数据区的指针（double类型）后，就可以对这个矩阵进行各种操作和运算了。下面的程序是在上面的show.c的基础上稍作改变得到的，功能是将输
//reverse.c
1.0
#include
"mex.h"
void
mexFunction(int
nlhs,
mxArray
*plhs[],
int
nrhs,
const
mxArray
*prhs[])

double
*inData;
double
*outData;
int
M,N;
int
i,j;
inData=mxGetPr(prhs[0]);
M=mxGetM(prhs[0]);
N=mxGetN(prhs[0]);
plhs[0]=mxCreateDoubleMatrix(M,N,mxREAL);
outData=mxGetPr(plhs[0]);
for(i=0;i<M;i++)
for(j=0;j<N;j++)
outData[j*M+i]=inData[(N-1-j)*M+i];

当然，Matlab里使用到的并不是只有double类型这一种矩阵，还有字符串类型、稀疏矩阵、结构类型矩阵等等，并提供了相应的处理函数。本文用到编制mex程序中最经常遇到的一些函数，其余的详细情况清参考Apiref.pdf。
通过前面两部分的介绍，大家对参数的输入和输出方法应该有了基本的了解。具备了这些知识，就能够满足一般的编程需要了。但这些程序还有些小的缺陷，以前面介绍的re由于前面的例程中没有对输入、输出参数的数目及类型进行检查，导致程序的容错性很差，以下程序则容错性较好
#include
"mex.h"
void
mexFunction(int
nlhs,
mxArray
*plhs[],
int
nrhs,
const
mxArray
*prhs[])

double
*inData;
double
*outData;
int
M,N;
//异常处理
//异常处理
if(nrhs!=1)
mexErrMsgTxt("USAGE:
b=reverse(a)\n");
if(!mxIsDouble(prhs[0]))
mexErrMsgTxt("the
Input
Matrix
must
be
double!\n");
inData=mxGetPr(prhs[0]);
M=mxGetM(prhs[0]);
N=mxGetN(prhs[0]);
plhs[0]=mxCreateDoubleMatrix(M,N,mxREAL);
outData=mxGetPr(plhs[0]);
for(i=0;i<M;i++)
for(j=0;j<N;j++)
outData[j*M+i]=inData[(N-1-j)*M+i];

在上面的异常处理中，使用了两个新的函数：mexErrMsgTxt和mxIsDouble。MexErrMsgTxt在给出出错提示的同时退出当前程序的运行。MxIsDouble则用于判断mxArray中的数据是否double类型。当然Matlab还提供了许多用于判断其他数据类型的函数，这里不加详述。
需要说明的是，Matlab提供的API中，函数前缀有mex-和mx-两种。带mx-前缀的大多是对mxArray数据进行操作的函数，如mxIsDouble,mxCreateDoubleMatrix等等。而带mx前缀的则大多是与Matlab环境进行交互的函数，如mexPrintf，mxErrMsgTxt等等。了解了这一点，对在Apiref.pdf中查找所需的函数很有帮助。
至此为止，使用C编写mex函数的基本过程已经介绍完了。

R语言学习笔记（二十一五）：如何如何提升R语言运算的性能以及速度

在R中获得快速运行代码的方法

• 使用向量化运算
• R语言的并行计算可以用parallel和foreach包
• 加快R运行速度还可以使用cmpfun（）函数即字节码编译器
• 再者就是在R中调用C或C++
• 同时还可以利用Rprof()来寻找代码的瓶颈
• 利用分块或者R包来管理内存