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提高MATLAB运行速度和节省空间的心得合集.docx

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提高 matlab 运行速度和节省空间的心得合集

首先推荐使用 matlab 2006a 版本，该版本优点很多，其中对于编程人

员来说比较突出的一个就是编辑窗口的自动语法检查功能。这可以在一

定程度上避免使用没有被定义或赋值的变量，另外，也可以帮助你优化

代码，【例 1】的【方案 3】就是因为我看到 matlab 编辑窗口的 warning

而得到的启发。顺便提一下，虽然 matlab 不像其他语言那样，对变量

采用“先定义，后使用”的规则，但是，我的经验是，在使用一个变量之

前，最好先对它进行“定义”，这里的“定义”是指为它分配空间，这样不

但可以提高运行的速度（这在 matlab 的帮助中也提到，详见

Preallocating Arrays 一节），而且还可以减少出错的几率，特别是在循

环赋值、且变量大小不固定的时候（对此可参阅这个帖子：

[url]http://vib.hit.edu.cn/forum/thread-23732-1-9.html[/url]）。

下面说说如何对 matlab 提速的问题，我会使用两个例子来说明。

【例 1】任务描述：根据 A 的取值使用 imshow 函数显示矩阵 B

A = randn(100, 100);

B = zeros(size(A));

【方案 1】

[X,Y] = find(A > 0.6);

For i = 1:length(X)

B(X(i),Y(i)) = 1;

End

【方案 2】

B = zeros(size(A));

X = find(A > 0.6);

B(X) = 1;

【方案 3】：

B = zeros(size(A));

X = logical(A > 0.6);

B(X) = 1;

事实上，【方案 1】到【方案 2】的改进在“再谈 Matlab 的多维数组问题”

一文中已经提及过，但是没想到自己在矩阵输入的时候注意到了，但是

在矩阵输出的时候就忘记了，看来程序是需要不断修改、优化的，技巧

也是需要不断巩固的。至于【方案 3】，是得益于 matlab 的 warning 提

示。

然而，这并不是表示所有类似的地方都可以用logical 代替 find，当遇到

循环次数与 X 有关时，用 find 会更有效，对此可以参考【例2】的【方

案 2】，这是用 logical 实现不到的。

【例 2】任务描述：有一个四维矩阵 A（大小为 61*73*61*210），其中

前三维表示一个包含大脑结构的立方体，最后一维表示大脑中每个点对

应的一个长度为 210 的时间序列。另外有一个三维矩阵 Mask（大小是

61*73*61），B 是二值的，其中 1 表示该点是前景点（大脑），0 表示该

点是背景点。任务是对A 中属于前景点的时间序列进行 EMD 处理，从

而判断该前景点是否属于激活区。

显然，这个问题要利用循环来完成。在本人写的“再谈 Matlab 的多维数

组问题”一文中已经提到可以把多维数组转化为一维数组来处理，在这

里，也要利用这个思想。而且，从下文可以看到，正是因为 “多维变一

维”的出现，才令程序得到更进一步的提速。

首先利用reshape函数把四维矩阵A变成二维矩阵B，把三维矩阵Mask

变成一维矩阵 C：

B = reshape(A, 61*73*61, 210);

C = Mask(:);

t = 1:210;

【方案 1】

iTotalVoxel = 61*73*61;

for k = 1:iTotalVoxel

if C(k) == 1

temp = B(k,: );

imf = emd(t, temp);

…

end

【方案 2】

D = find(C);

iTotalBrainVoxel = length(D);

for k = 1: iTotalBrainVoxel

temp = B(D(k),: );

imf = emd(t, temp);

…

end

【方案 1】明显是基于 C 语言的套路，而【方案 2】则充分避免了 matlab

的弱点――循环，经过改进以后（“多维转一维”为此提供了保证，多维

的话，恐怕要使用形如 A(X(k),Y(k),Z(k),:)的形式了），由于循环次数的

降低（大约降低为原来的 1/3），故运行时间大致上减少了一半。

由此可见，在 matlab 中，想加快运行速度，不但要减少循环的层数，

而且，还要减少循环的次数。

以下是对【例 2】（实现大脑激活区检测）的不同实现的结果比较：（核

心工作是对 73000 个前景点相应的时间序列进行 EMD 处理，生成 10

个左右的 imf，其中抽取每个 imf 时平均迭代大概 10 次左右）

版本 1：完全用 matlab 编写——运行时间大约是 200 分钟，也就是说，

要在 matlab 做 73000*100 次循环，最头痛的是迭代时的需要产生样条

包络，默认的 spline 函数耗时相当多；

版本 2：用 matcom 转换成 cpp 文件后在 Borland C++ Builder中运行，

完全脱离 matlab——由于 spline 函数耗时太多，因此转换前改用了折

线包络，而非样条包络，运行时间为 15 分钟左右，不过这个结果是对

仿真数据，非实际数据而言的，因为我仍未解决matrix.h 和 matlib.h 不

能共存的问题，故无法对实际数据进行测试，不过一般来说实际数据比

仿真数据运行速度更慢；

版本 3：把核心代码（基于样条包络的 EMD 算法）做成 dll 文件后在

matlab 中调用——整个程序，从数据输入到数据输出，只在一个地方使

用了一层 for 循环（就是【例 2】中【方案 2】的循环），且结合上述优

化方案，对于实际数据大概 5 分钟就能得出结果。

小结：要学好matlab，有效地使用matlab，一定要摆脱C＋＋的思想。

能不用循环的地方，尽量不要使用（例如求极值点等这些算法基本上可

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