提高matlab运行效率

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1、提高MATLAB运行效率用过Matlab的人都知道，Matlab是一种解释性语言，存在计算速度慢的问题，为了提高程序的运行效率，matlab提供了多种实用工具及编码技巧。1.循环矢量化Matlab是为矢量和矩阵操作而设计的，因此，可以通过矢量化方法加速M文件的运行。矢量化是指将for循环和while循环转换为等价的矢量或矩阵操作。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=cos(n);我们可以用tic和toc函数来查看上述各代码

2、运行的时间，采用for循环的程序0.39秒（具体时间和计算机配置有关），而矢量化后几乎耗时为0。2.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。3.用函数代替脚本文件因为每次调用MATLAB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

3、执行效率的一种方法。4.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，通过这种方法可以极大地提高计算速率。1.尽量避免使用循环结构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。因此编程时应尽量把数组和矩阵看作一个整体来进行编程，而不是像其他的程序设计语言那样，使用循环结构对矩阵的元素循环进行处理。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

4、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=0:0.1:100i=i+1;y(i)=cos(n)end上述程序段把数组中的每个元素都进行函数值计算，这样会耗费大量的运算时间，我们可以把数组看作一个整体来处理，计算函数值，可以修改这个程序段如下。n=0:0.1:100;y=cos(n)通过使用MATLAB专门提供的测试程序运行时间的函数，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

5、程序执行速度。2.在使用数组或矩阵之前先定义维数MATLAB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。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

6、素的平均值的表达式为mean(A(:,j))。4.尽量多使用函数文件少使用脚本文件因为每次调用MATLAB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。5.在必须使用循环时，可以考虑转换为C-MEX当必须使用耗时的循环时，可以考虑将循环体中的语句转换为C-MEX。C-MEX是将M文件通过MATLAB的编译器转换为可执行文件，是按照MEX技术要求的格式编写相应的程

7、序，通过编译连接，生成扩展名为.dll的动态链接库文件，可以在MATLAB环境下直接执行。这样，循环体中的语句在执行时不必每次都解释(interpret)。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。编写C-MEX不同于M文件，需要了解MATLABC-MEX规范。幸运的是MATLAB提供了将M文件转换为C-MEX的工具。6.内存优化MATLAB在进行复杂的运算时需要占用大量的内存。合理使用内存和提高内存的使用效率，可以加快运行速度，减少系统资源的占用。7.内存管理函数和命令（1）Clearvariablena

8、me：从内存中删除名称为variablename的变量。（2）Clearall：从内存中删除所有的变量。（3）Save：将指令的变量存入磁盘。（4）Load：将save命令存入的