Question

所以，我正在尝试优化我制作的程序，并且我在探查器的帮助下找到了两个明显的低效率：

    if (min(image_arr(j,i,:)) > 0.1)
      image_arr(j,i,:) = image_arr(j,i,:) - min(image_arr(j,i,:));
    end
    %"Grounds" the data, making sure the points start close to 0

被称为4990464次，共计58.126次，占总编译时间的21.8％。

    [max_mag , max_index] = max(image_arr(j, i, :));
    %finds the maximum value and its index in the set

被称为4990464次，总计50.900s，占总编译时间的19.1％。

我可以在这里使用max和min的替代方案，那会更有效吗？没有办法减少这些行被调用的次数。

Answer 1

根据呼叫计数，这些可能在循环内。 min和max都是矢量化的（它们适用于矢量矢量）。

由于您希望沿第三维找到极值，您可以使用：

image_arr = bsxfun(@minus, image_arr, min(image_arr, [], 3));

和

[max_mag , max_index] = max(image_arr, [], 3);

Answer 2

似乎：

   if (min(image_arr(j,i,:)) > 0.1)
      image_arr(j,i,:) = image_arr(j,i,:) - min(image_arr(j,i,:));
    end

可以像这样重写：

data = image_arr(j,i,:);
mn = min(data);
if (mn > 0.1)
  image_arr(j,i,:) = data - mn;
end

这似乎是可以写成的内部循环：

minarr = min(image_arr)
[a,b] = find(minarr > 0.1);
image_arr(a,b,:) = image_arr(a,b,:) - minarr(a,b)

Answer 3

重命名您的i和j。

这些名称对MATLAB有意义，每次看到它们都必须检查你是否有自己的定义，或者它们是sqrt(-1)。

Answer 4

第一部分可以使用bsxfun进行无循环。

m = min(image_arr,[],3);
image_arr = bsxfun(@minus, image_arr, m.*(m>0.1));

Max和Min的更有效的替代方案

4 个答案: