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所以我一直在研究中值滤波器*(比较顺序与并行,因为我正在学习如何同时编码),但是并行版本对于大输入(大约 100k;它运行得更少)无限期地运行。
本质上,代码接收一个文件,根据给定的窗口大小对其进行过滤,然后将其写入一个新文件。并行编程新手,所以当谈到这里可能出现的问题时我有点迷失。
//import everything
public class SecondMedianFilter extends RecursiveAction {
float[] numbers;
static int filter;
int window;
int length;
int lo;
int hi;
static final int SEQUENTIAL_CUTOFF = 500;
float[] outArray;
public SecondMedianFilter(float[] numbers, int filter, int lo, int hi) {
this.numbers = numbers;
this.filter = filter;
this.lo = lo;
this.hi = hi;
length = numbers.length;
window = (filter - 1) / 2;
}
public float[] getRes() {
return result;
}
protected void compute() {
result = new float[length];
if ((hi - lo) < SEQUENTIAL_CUTOFF) {
for (int a = lo; a < hi; a++) {
for (int i = 0; i < length; i++) {
if (i < window || i >= length - window) {
result[i] = numbers[i];
} else {
float[] subArray = Arrays.copyOfRange(numbers, i - window, i + window + 1);
Arrays.sort(subArray);
float median = subArray[(subArray.length / 2)];
result[i] = median;
}
}
}
} else {
SecondMedianFilter left = new SecondMedianFilter(filtered, filter, lo, (hi + lo) / 2);
SecondMedianFilter right = new SecondMedianFilter(filtered, filter, (hi + lo) / 2, hi);
left.fork();
right.compute();
left.join();
}
}
public static void main(String[] args) {
//reads in a file, processes each line into an array of floats that
// I call inArray, which gets filtered into outIntArray
float[] outIntArray = new float[inArray.length];
if (window < 3 || window > 21 || window % 2 == 0) {
System.out.println("Window size error.");
} else {
SecondMedianFilter smf = new SecondMedianFilter(inArray, window, 0, inArray.length);
smf.compute();
outIntArray = smf.getRes();
// loops through outIntArray and writes to file.
}//end main
}
}
按顺序执行似乎可以工作(大约 1,000,000 个元素不到一秒),但我的并发版本仅需要 4 个小时才能执行 10,000 个元素。正如我所说,并行编程是全新的,所以我很迷失。有没有一种我缺少的并行中值滤波器的方法?
(* 中值过滤器 = 获取数组的某个窗口,对它们进行排序,并用排序后的子数组的中值替换该索引处的原始元素;例如:2, 80, 6, 3, 1 结果为 2, 6, 6, 3, 1。)
*例如:
Taking in this file:
5.0
13.2
-2.6
22.3
12.4
-0.21
23.1
-0.2454
它将把它读入数组 [5.0, 13.2, -2.6, 22.3, 12.4, -0.21, 23.1, -0.2454] 假设窗口大小为 3。为了适用于过滤,元素之前必须有 n 个元素,之后必须有 n 个元素,其中 n = (window - 1)/2;因此,在 window = 3 的情况下,元素的两侧必须有 1 个元素。如果不满足该条件,则按原样采用该元素。
因此 5.0 将保留,因为它前面没有元素。但 13.2 满足条件 - 因此,采用子数组 [5.0, 13.2, -2.6]。然后对该数组进行排序(使用 .sort(): [-2.6, 5.0, 13.2]),然后将中位数取为 5.0。随后,最终数组中的 13.2 被替换为 5.0,现在看起来像 [5.0, 5.0,...]。
接下来它移动到 -2.6 - 它前面有一个元素,后面有一个元素,因此对子数组 [-2.6, 22.3, 12.4] 进行排序,并将 12.4 的中位数添加到最终数组:[5.0, 5.0, 12.4,...]。它重复此过程,直到访问了原始数组中的所有元素。然后它将最终的数组写入文件,但这并不是特别相关(除非这可以以某种方式并行完成 - 我对此表示怀疑,但正如我所说:这里完全是菜鸟)。
最佳答案
您正在处理的是完全可并行化的。事实上,您可以为每个元素子集计算中值过滤器(因为您在计算中不会更改原始数组的内容)。所以,是的,你可以并行进行。
话虽如此,即使我不知道RecursiveAction的所有细节,我也会说你错过了整个线程部分。我检查了一下,任何递归操作都应该由 ForkJoinPool 类调用。然后这个线程处理线程并 fork /连接它们。
此外,将操作拆分为右侧和左侧(使用两个不同的调用)需要您稍后fork并join它们。
我希望这样的东西有一个工作配置:
public class SecondMedianFilter extends RecursiveAction {
...
protected void compute() {
result = new float[length];
if ((hi - lo) < SEQUENTIAL_CUTOFF) {
for (int a = lo; a < hi; a++) {
for (int i = 0; i < length; i++) {
if (i < window || i >= length - window) {
result[i] = numbers[i];
} else {
float[] subArray = Arrays.copyOfRange(numbers, i - window, i + window + 1);
Arrays.sort(subArray);
float median = subArray[(subArray.length / 2)];
result[i] = median;
}
}
}
} else {
SecondMedianFilter left = new SecondMedianFilter(filtered, filter, lo, (hi + lo) / 2);
SecondMedianFilter right = new SecondMedianFilter(filtered, filter, (hi + lo) / 2, hi);
left.fork();
//CODE CHANGES FROM HERE
right.fork();
//right.compute(); <- IS IMPLICIT IN THE FORK
left.join();
right.join();
//TO HERE
}
}
public static void main(String[] args) {
//reads in a file, processes each line into an array of floats that
// I call inArray, which gets filtered into outIntArray
float[] outIntArray = new float[inArray.length];
if (window < 3 || window > 21 || window % 2 == 0) {
System.out.println("Window size error.");
} else {
// CODE CHANGES FROM HERE
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); // WHO HANDLES THE THREADS
SecondMedianFilter smf = new SecondMedianFilter(inArray, window, 0, inArray.length);
//smf.compute(); <- DUTY OF THREAD POOL
pool.invoke(smf); // START OF PROCESSING
outIntArray = smf.getRes();
// loops through outIntArray and writes to file.
}//end main
}
}
我将向您提供两个链接,它们将足够详细地解释整个过程如何工作(其中一个显示并行方法和顺序方法)。
http://www.concretepage.com/java/jdk7/example-of-recursiveaction-in-java
http://www.logicbig.com/how-to/java/fork-and-join-recursive-action/
编辑我还没有检查你的算法是如何工作的(我希望它将数组分成两部分,直到涉及到绑定(bind)情况),所以我只是根据你所写的内容添加了代码片段。
关于java - 并行中值滤波器,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46018258/
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