Question

经过剖析后，我发现这种方法占用了大部分计算时间。我真的没有看到优化的方法，因为它是一个可怕的功能。（它是...）也许有人能给我一些好主意吗？

public static double perceivedLoudness(double L_G, double L_ETQ, double a0) {
  double t1 = 1d + 1 / 4d * Math.pow(10d, 0.1d * (L_G - a0 - L_ETQ));
  double t2 = Math.pow(t1, 0.25);
  return 0.064d * Math.pow(10, 0.025 * L_ETQ) * (t2 - 1);
 }

以下是改进版本：

public static double perceivedLoudness(double L_G, double L_ETQ, double a0) {
  double x = L_G - a0 - L_ETQ;
  double t1 = 0.25 * Math.exp(0.230259 * x) + 1;
  double t2 = Math.sqrt(Math.sqrt(t1));
  return ltqFactors[(int)L_ETQ]  * (t2 - 1);
 }

对ltqFactors的查找就是这样的。 ltqValues从给定的ltq函数中保持20点，大约应该是足够的。

for( int i = 0; i < etqValues.length; ++i) {
  ltqFactors[(int)etqValues[i]] = 0.064d * Math.exp(etqValues[i] * 0.05756462732485114210d);
  }

编辑：经过更多文件的测试运行后，我达到了~100％的速度：

旧：6,2％，7000000次通话
新：3,2％8000000来电。

到目前为止，谢谢！

Edit2：我不知道接受哪个答案。 :( 通过一些其他改进（主要是查找表），9000个声音文件的处理时间从4：30min降至3：28min。

我会保持这个问题，看看是否有其他想法，但接受一个答案。

编辑：我现在有点沮丧。我使用JFace treeviewer让用户浏览结果，它需要更多的时间来更新计算本身。：/

Answer 1

你的功能似乎是分析的，我建议用插值方法完全替换它。这样，您就可以将对Math.Pow的昂贵调用减少到一些算术运算。

这种情况下最好的应该是有理函数逼近。你的函数可能在复平面上有极点，这通常会使多项式插值失败。

请注意，您有两个变量：L_G - a0 - L_ETQ和L_ETQ。插值应仅在一个变量中执行。

我会将t2的有理函数逼近作为L_G - a0 - L_ETQ的函数。看看Numerical Recipes的实现技巧。

另外，对于最后一部分，请替换

Math.pow(10, 0.025 * L_ETQ);

通过

Math.exp(L_ETQ * 0.05756462732485114210d)

（exp(L_ETQ * 0.025 * log(10))）。

所以你应该对一些算术运算和指数运算很好。

编辑： See a graph of t2 as a function of L_G - a0 - L_ETQ.

编辑：取代

double t1 = 1d + 1 / 4d * Math.pow(10d, 0.1d * (L_G - a0 - L_ETQ)); 
double t2 = Math.pow(t1, 0.25);

通过

double x = L_G - a0 - L_ETQ;
double t1 = 0.25 * Math.exp(0.230259 * x) + 1;
double t2 = Math.sqrt(Math.sqrt(t1));

你应该获得更多％。在这一点上，理性近似可能是过度工程：你有两个exp，两个sqrt。

Answer 2

数学并不会立即看起来像是可以重新排序以避免任何重复计算，因此采用的方法取决于此函数的使用方式以及所需的准确结果。

最好的方法是避免重新计算同一组输入值的值。您的代码可以保存相同输入值的计算结果吗？如果没有，你可以有一个值的缓存，但要注意双打可以有很多值，你可能想要将双打折叠成一个已知的间隔（例如从0到1折叠成0到99之间的整数）。

Answer 3

我猜是

double t2 = Math.sqrt(Math.sqrt(t1));

比

快

double t2 = Math.pow(t1, 0.25);

Answer 4

在浏览你引用的那篇论文时，似乎L_ETQ和a0只是声音频率（Bark）的函数。

所以，至少你可以想出一个给定频率的各种计算结果表。例如，缓存以下结果：

.064 * Math.pow(10, 0.025 * L_ETQ)

按频率。 [也可以缓存（a0 + L_ETQ）* .1]

此外，可能是次要影响，如果有的话，但我会将1/4转换为0.25。

Answer 5

尝试缓存一些值（我猜L_G和L_ETQ不是那个变量，对吗？）
尝试在体系结构相关代码中实现并使用JNI。

Answer 6

我会take some stackshots against it，以消除猜测。这样我就可以确定在其他地方没有采取时间，比如读取数据并将其转换为浮点数，或打开/关闭文件。当我确定这个例程占用了大部分时间时，我很确定它几乎会花费所有时间来调用Math函数，并将L_ETQ转换为整数。有可能记住那些数学函数。然后，正如亚历山大所说，你可以通过插值来完成所有这些。

问题是，你可能有不止一件事要优化。如果这需要180秒，如果50％，比如那个时间，这个例程在堆栈上，那么如果你将时间缩短一半，你将时间减少了45秒到135秒。但是，现在这个例程只在堆栈上持续45/135秒或1/3。这意味着其他一些东西正在使用其他2/3或90秒，我敢打赌，你可以优化一些东西。如果你可以将那些减少到45秒，那么总数减少到90，并且数学例程所占的百分比回升到50％，所以也许你可以从中挤出更多。就是这样。每当你减少其中的一部分时，其他部分的百分比会增加，所以你可以一遍又一遍地追踪它们，直到你真的尽可能地挤压它。

是否可以优化此功能？

9 个答案: