Question

是否有人能够帮助我提高下面代码的速度，这需要太长时间。问候。

limits(1) = 3.2;    
limits(3) = 3.6;
x = ones(426,1);   
y = ones(426,1);
BandWidth = 20;
height = 586;
width = 896;

dmap = zeros(height, width);
parfor  jj = 0 : width - 1
    myTemp = zeros(1, height);
    xi = limits(1) + jj;
    for ii = 0: height - 1
        yi = limits(3) + ii;
        myTemp(ii+1) = sum( exp(-((x - xi).^2 + (y - yi).^2)/(2*BandWidth^2)) );
    end
    dmap(:,jj+1) = myTemp';
end
dmap = (1/(sqrt(2*pi)*BandWidth))*dmap;

期待听到一些提示。

Answer 1

减小尺寸。 e.g：

身高= 128; width = 192

准确度相似但性能时间会更短。

Answer 2

这个实际上使用矢量化非常好地加速（注意使用bsxfun）。我使用exp(A+B)=exp(A)*exp(B)分别为exp(-(x-xi)^2/(2*BandWidth^2))和x计算y这一事实，然后通过正常矩阵乘法处理求和，这是另一个不错的技巧。您的原始代码在我的计算机上运行~5.5秒，此代码需要约0.07秒。对于x和y附近的3.2和3.6，您确实会失去一点精确度，但差异仍然低于1e-14。我的预感是由于exp(A+B)和exp(A)*exp(B)之间的舍入错误。

limits(1) = 3.2;    
limits(3) = 3.6;
x = ones(426,1);   
y = ones(426,1);
BandWidth = 20;
height = 586;
width = 896;
xi=limits(1)+(0:width-1);
yi=limits(3)+(0:height-1);
X=exp(-bsxfun(@minus,x,xi).^2/(2*BandWidth^2));
Y=exp(-bsxfun(@minus,y,yi).^2/(2*BandWidth^2));
dmap=Y.'*X/(sqrt(2*pi)*BandWidth);

增加Matlab代码速度

2 个答案: