提高matlab仿真程序執(zhí)行性能-全文預覽
【正文】 可以用變量接收下來，如 T=toc T(k)=toc。 ? A = zeros(1000, 1, 39。 ? y=cos(N)。 ? end ? toc Mean elapsed time is seconds. 影響仿真程序性能的因素 —— 內存分配 ? tic ? % A=zeros(1000000,1)。 ? end ? toc Mean elapsed time is seconds. 影響仿真程序性能的因素 —— 矩陣索引 ? tic ? A=zeros(1000000,1)。 ? end ? toc Mean elapsed time is seconds. 影響仿真程序性能的因素 —— 矩陣索引 ? tic ? A=zeros(1000000,1)。 ? end ? toc Mean elapsed time is seconds. 影響仿真程序性能的因素 —— 矩陣索引 ? tic ? A=zeros(1000000,1)。x39。 影響仿真程序性能的因素 —— 內聯函數 ? tic ? for i=1:1000000 ? funci(i)。 ? end ? toc Mean elapsed time is seconds. 影響仿真程序性能的因素 —— m函數 ? tic ? for i=1:1000000 ? func(i)。 ? 但是，在 Matlab中，同樣的算法、同樣的結構、同樣的流程，如果采用的語句不一樣，在效率上就會大大不同。所以，對于 C來說，程序的好壞一般由算法來決定。這曾令我對 Matlab的執(zhí)行速度失去信心； ? 然而這句話雖然是正確的，卻非常不全面，導致我們將速度慢的原因歸咎于工具語言本身； ? 實際上， Matlab通過借助混合編程的方法，其執(zhí)行效率與編譯型語言之間的差別已經不是很明顯； ? 大多數情況下，執(zhí)行效率的低下，是由于我們忽視了一些影響仿真程序性能的因素導致的 影響仿真程序性能的因素 ? For循環(huán) ? 函數調用 ? 內存分配 ? 矩陣索引 ? 其它 影響仿真程序性能的因素 —— For循環(huán) 傳統(tǒng)觀點認為 forloop是影響性能的致命環(huán)節(jié)，讓我們來對此驗證： ? tic ? toc Elapsed time is seconds. ? tic ? for i=1:1000000 ? end ? Toc Elapsed time is seconds. 影響仿真程序性能的因素 —— For循環(huán) 從上面的實驗結果可以得出以下結論： ? tic/toc語句的時間開銷可以忽略不計 ? forloop語句本身的時間開銷也非常小，關鍵的影響效率的地方不在于循環(huán)本身，而是在于循環(huán)的內部 接下來我們就借助 for循環(huán)，分析一下其他的各個影響效率的因素 影響仿真程序性能的因素 —— 函數調用 函數的分類： ? buildin function ? MEXfunction (MATLAB executable) ? mfunction ? anonymous function ? inl
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