matlab运行速度优化

当我们需要处理较大数据量，或者程序中有一些较为复杂的逻辑。这个时候就需要对程序进行一定的优化，以下是一些小技巧与例子的展示。

硬件方面

1.提升电脑的配置

2.在Matlab软件中设置，分配更多的运行内存

代码方面：

1. 数据格式double转成single

   A_length = length(A);
   numbers = 50;
   for k = 1:numbers
       for i = 1:A_length
           for j = 1:A_length
               A(i,j) = A(i,j)*rand; 
           end
       end
   end
   
   
   矩阵维度：1000*1000
   double:时间已过 1.700172 秒
   single:时间已过 1.546184 秒。
   
   矩阵维度：5000*5000
   double:时间已过 50.057981 秒。
   single:时间已过 45.139951 秒。

2. 避免for循环

   code1:

   y =[];
   number = 100000;
   for i =1:number
      y = [y sin(i)]; 
   end
   
   % 时间已过 2.749184 秒。

   code2:

   y =[];
   number = 100000;
   y = sin([1:1:number]); 
   时间已过 0.001548 秒。

3. 预先声明变量长度

   number = 1000; %5000
   %%新建一个矩阵
   %这一句就是原先声明变量的长度
   A = zeros([number number]);
   
   for i =1:number
      for j =1:number
         if rand >0.5
          A(i,j) = 1;
         end
      end
   end
   
   
   1000*1000
   未声明：时间已过 0.237895 秒。
   已声明：时间已过 0.041581 秒。
   
   5000*5000
   未声明：时间已过 41.466290 秒。
   已声明：时间已过 0.962321 秒。

经过测试，可以看到预先分配数组的大小和避免使用for循环对运行速度的提升效果是非常好的，特别是当数据量越大的时候，效果也就越好。

希望对大家有所帮助。