Matlab большой массив минус - PullRequest
Новая
       5

Matlab большой массив минус

0 голосов
/ 10 сентября 2018

Я пытаюсь оптимизировать код Matlab для статистического расчета для большого массива данных (значения 1e6). Я пробовал несколько методов, с циклами или забавными функциями, с использованием различий или базовой математики. Для меня этот код работает примерно за 8 секунд. Хотя использование дополнительного цикла for прекрасно работает в режиме 'run section', но оно нестабильно при запуске скрипта.

Есть ли способ улучшить время для этого кода. Я пробовал разные методы для parfor, но я не мог установить его в своем цикле. Кто-нибудь здесь достаточно опытен с parfor, чтобы сказать мне, как мне выйти из проблем с широковещательной переменной? 

%% Matlab Question
L=400000;
t_clk = rand(1, L);
t_clk = t_clk-0.5;
plot (t_clk)
%
disp(' ')
tic
N = 1000; %2000
M = length(t_clk)-N;
temp_Pkp = zeros(1, N);
temp_Pkn = zeros(1, N);
temp_Std = zeros(1, N);
myMat = zeros(1,M);
% Time to execute: 'run section' / 'run' / 'run and time'
%parfor xx = 1 :1  : N  %2.3 -> broadcast variable issues
for xx = 1 :1  : N  %2.3

    myMat =  bsxfun(@minus,t_clk(xx+1 : xx+M) , t_clk(1:M)); %% Time to execute: 8.1s / 8.2s / 7.76s
    %myMat =  t_clk(xx+1 : xx+M) - t_clk(1:M); %% Time to execute: 8.1s / 8s / 86s
    %myMat = zeros(1,M); % not used
    %for yy = 1:1:M %% Time to execute: 4.6s / 4.6s / 23.6s ('run and time' execution time is very high)
    %    myMat(yy) =t_clk(xx+yy) - t_clk(yy);
    %end
    temp_Mean= mean(myMat) ;
    temp_Pkp(xx) = max(myMat(:)) - temp_Mean  ; % max - min
    temp_Pkn(xx) = temp_Mean  - min(myMat(:))  ; % max - min
    temp_Std(xx) = sqrt(sum(sum((myMat-temp_Mean).^2))/M);
end
toc
plot(temp_Std)

1 Ответ

0 голосов
/ 11 сентября 2018

Я немного поиграл, и кажется, что вы несколько раз индексируете переменную, а это вам дорого стоит. Эта переменная t_clk, и вы каждый раз индексируете по 1:M. Если вы создадите временную переменную с этим индексированием, вы можете значительно ускорить время выполнения. 

%% Matlab Question
L=400000;
t_clk = rand(1, L);
t_clk = t_clk-0.5;
plot (t_clk)
%
disp(' ')
tic
N = 1000; %2000
M = length(t_clk)-N;
temp_Pkp = zeros(1, N);
temp_Pkn = zeros(1, N);
temp_Std = zeros(1, N);
myMat = zeros(1,M);
% Time to execute: 'run section' / 'run' / 'run and time'
%parfor xx = 1 :1  : N  %2.3 -> broadcast variable issues
t_clk_t = t_clk(1:M);
idx = 1:M;
for xx = 1 :1  : N  %2.3

    myMat =  bsxfun(@minus,t_clk(xx+1 : xx+M) , t_clk(1:M)); %% Time to execute: 3.043

    myMat =  bsxfun(@minus,t_clk(xx+1 : xx+M) , t_clk_t); % Time to execute 1.740

%     myMat = t_clk(xx+1 : xx+M) - t_clk(1:M);
    %myMat =  t_clk(xx+1 : xx+M) - t_clk(1:M); %% Time to execute: 8.1s / 8s / 86s
    %myMat = zeros(1,M); % not used
    %for yy = 1:1:M %% Time to execute: 4.6s / 4.6s / 23.6s ('run and time' execution time is very high)
    %    myMat(yy) =t_clk(xx+yy) - t_clk(yy);
    %end
    temp_Mean= mean(myMat) ;
    temp_Pkp(xx) = max(myMat(:)) - temp_Mean  ; % max - min
    temp_Pkn(xx) = temp_Mean  - min(myMat(:))  ; % max - min
    temp_Std(xx) = sqrt(sum(sum((myMat-temp_Mean).^2))/M);
end
toc
plot(temp_Std)
...