我一直在疯狂地想办法加快速度。现在我当前的代码在 77000 个事件上循环约 200 秒。我希望有人能够帮助我加快速度,因为我必须完成其中大约 500 次。
问题:我有数组(均为 200000x1),对应于超过 77000 个事件的能量和位置。我将每个事件的范围分成两个数组,event_start 和 event_end。我首先要做的是在特定范围内寻找位置,然后将相应的能量放入自己的数组中。为了从这些信息中获得我需要的信息,我循环遍历每个事件及其相应的开始/结束,以总结每个事件的所有能量。我的代码如下:
indx_pos = find(pos>0.7 & pos<2.0);
energy = HitEnergy(indx_pos);
for i=1:n_events
Etotal(i) = sum(energy(find(indx_pos>=event_start(i) …
& indx_pos<=event_end(i))));
end
示例输入和输出:
% Sample input
% pos and energy same length
n_events = 3;
event_start = [1 3 7]';
event_end = [2 6 8]';
pos = [0.75 0.8 2.1 3.6 1.9 0.5 21.0 3.1]';
HitEnergy = [0.002 0.004 0.01 0.0005 0.08 0.1 1.7 0.007]';
% Sample Output
Etotal = 0.0060
0.0800
0
方法 #1:一般情况
一种方法 bsxfun
和矩阵乘法
-
mask = bsxfun(@ge,indx_pos,event_start.') & bsxfun(@le,indx_pos,event_end.')
Etotal = energy.'*mask
如果 indx_pos
中有很多元素,这可能有点内存消耗
。
方法 #2:开始/结束范围不重叠的情况
可以使用 accumarray
对于像这样的特殊情况 -
%// Setup ID array for use in accumarray later on
loc(numel(pos))=0; %// Fast pre-allocation scheme
valids = event_end+1<=numel(pos);
loc(event_end(valids)+1) = -1*(1:sum(valids));
loc(event_start) = loc(event_start)+(1:numel(event_end));
id = cumsum(loc);
%// Set elements as zeros in HitEnergy that do not satisfy the criteria:
%// pos>0.7 & pos<2.0
HitEnergy_select = (pos>0.7 & pos<2.0).*HitEnergy(:);
%// Discard elments in HitEnergy_select & id that have IDs as zeros
HitEnergy_select = HitEnergy_select(id~=0);
id = id(id~=0);
%// Accumulate summations as done inside the loop in the original code
Etotal = accumarray(id(:),HitEnergy_select);
我是一名优秀的程序员,十分优秀!