Question

我有一个功能，可以根据信号的其余部分查找和调整峰值。我遇到的问题是，如果信号有8000点，它可以很好地运行并且非常快，并且在大约1分钟内完成，但如果它有200000点则需要一个小时+。任何想法如何加快这个功能？

%example [peaks_found,peak_sig_adj]= rtadjpeak (signal, 3,3)
function [peaks_found,peak_sig_adj] =rtadjpeak (signal, T_multi_lower, T_multi_upper)

    Af=signal;

    % Thresholds
    T_lower = -mean(abs(signal))*T_multi_lower
    T_upper =mean(abs(signal))*T_multi_upper


    % initialisation
    [peaks_r,peaks_c] = find( Af < T_lower | Af > T_upper);
    peaks = find( Af < T_lower | Af > T_upper);
    %find the mean of all the peaks

    counter = 0;

    while ~isempty(peaks)
            peaks = find( Af < T_lower | Af > T_upper);
            try
                    Af(peaks) = ( Af(peaks-1) + Af(peaks+1) ) / 2;
            catch
                    if peaks(1) == 1
                            Af(1) = 0;
                    else
                            Af(end) = 0;
                    end
            end   
            counter=counter+1;
    end
    peaks_found=counter
    peak_sig_adj=Af;
end

PS：我使用八度音阶3.8.1

我像推荐的人一样做了探查器，但我仍然迷失了如何提高此功能的速度

profile on;
rtadjpeak(z_sig_combined_L1, 3, 3);
profile off;

>>>T_lower = -0.50551
>>>T_upper =  0.50551
>>>peaks_found =  1013

profshow (profile ("info"));

   #  Function Attr     Time (s)        Calls
---------------------------------------------
  14      find             0.043         1017
   5  binary <             0.023         1017
   1 rtadjpeak             0.023            1
   6  binary >             0.022         1019
  20  binary |             0.018         1015
  23  binary +             0.002         3036
  22  binary -             0.002         1013
  17  binary /             0.001         1013
  21   isempty             0.000         1014
   8  prefix !             0.000         1016
   2       abs             0.000            2
   3      mean             0.000            2
  16       sum             0.000            2
  25   profile             0.000            1
   9     false             0.000            3
   4    nargin             0.000            7
  13      size             0.000            2
   7 isnumeric             0.000            2
  10 binary ==             0.000            4
  11      true             0.000            2

Answer 1

我认为对{200}元素的逻辑数组的find的连续调用有点浪费资源。这里的实现（在MATLAB中测试）应该比原始实现快得多，即使它使用循环：它只传递一次的值数组， no find调用，并动态调整的峰值：

    function [peaks_found,peak_sig_adj] =rtadjpeak_fast (signal, T_multi_lower, T_multi_upper)

            %// Thresholds
            T_lower = - mean(abs(signal))*T_multi_lower;
            T_upper =   mean(abs(signal))*T_multi_upper;

            %// Initial conditioning for signal
            Af = signal;

            if Af(1) > T_upper
                    Af(1) = T_upper;
            elseif Af(1) < T_lower
                    Af(1) = T_lower;
            end;
            if Af(end) > T_upper
                    Af(end) = T_upper;
            elseif Af(end) < T_lower
                    Af(end) = T_lower;
            end;

            %// Logical array of peaks
            peaks = (Af < T_lower) | (Af > T_upper);

            %// Find continuous peaks, in signal and replace values with average in
            %// the normal range.
            n_max   = numel(peaks);
            in_peak = false;
            counter = 0;
            for k = 1:n_max
                    if ~in_peak && (peaks(k))
                            % Begin of peak
                            n_begin = k;
                            in_peak = true;

                    elseif in_peak && ~(peaks(k))
                            % End of peak, a sample ago
                            n_end   = k-1;
                            in_peak = false;
                            counter = counter + 1;

                            % Calculate average in between
                            n_length = n_end - n_begin + 1;
                            Af_span  = Af(n_end+1) - Af(n_begin-1);
                            Af(n_begin:n_end) = ...
                                  Af(n_begin-1) ...
                                + (Af_span / (n_length + 1)) * (1:n_length);
                    end;
            end;

            %// Set output
            peaks_found  = counter;
            peak_sig_adj = Af;
    end

请注意%//只是在StackOverflow代码格式化程序上正确显示注释的技巧。否则我会使用正常评论%。

Answer 2

如果您先排序Af并保存索引，以便以后返回peak_sig_adj以匹配原始Af形状，我认为您可以实现更快的运行时间（）然后可以改为： Faster version of find for sorted vectors (MATLAB)

我还没有完成分析，但我认为find()时间随着输入的大小线性增加。因此，您希望使用不会如此快速增加的查找函数（例如二进制搜索）。

Answer 3

如果您只更改了峰值，那么除了第一次以外，您不需要find整个矩阵。我无法确定你的信号的一部分原本没有峰值可以获得一个。

所以我们这样做了一次：

peaks = find( Af < T_lower | Af > T_upper);

Then inside the loop:

new_peaks = find( Af(peaks) < T_lower | Af(peaks) > T_upper);
peaks = peaks(new_peaks); %making sure indexes match up.

peaks的大小因此随着迭代而减小。通过对更简单的代码的粗略检查，这应该更快（多少取决于peaks与完整信号的实际大小的比率）。

调整matlab / octave信号中的峰值 - 速度问题

3 个答案: