在 Matlab 中使用矢量化而不是“for 循环”

Question

我有一组来自传感器的 32 位二进制值。我必须形成这些值的所有可能组合，然后将它们转换为十进制值。

如果传入的行数超过 80000 - 90000，代码会非常慢。运行需要 120 分钟。

我想优化这段代码，因为 3 个 For 循环和最内层循环中的一个函数会降低我的算法速度。有没有机会我可以消除一些 For 循环并用矢量化代替它们以加快处理速度。

b1 = [0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1];
b2 = [0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1];
b3 = [0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1];
b4 = [0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1];
b5 = [0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1];

FullVector = [b1;b2;b3;b4;b5];

for Idx = 1:size(FullVector,1)
k = 1;
MinLength = 4;             
MaxLength = 8; 
StepSize = 2;          

    for StartByte = 1:8
        for StartBit = 1:8
            for SignalLength = MinLength:StepSize:MaxLength
                DecimalVals.s(Idx,k) = BitCombinations(FullVector,StartByte,StartBit,SignalLength);
                k = k+1;
            end
        end
    end
end

功能：

function decimal = BitCombinations(ByteArray,Sbyte,Sbit,lengthSignal)
%function extracts the required bits from a byte array and 
%returns the decimal equivalent of the bits.

%Inputs:
%Sbyte  - Starting byte
%Sbit   - Starting bit in the given byte
%length - length of bits to be extracted 

%Output:
%dec    - Returns the dec  

startbit_pos = ((Sbyte-1)*8+Sbit);
endbit_pos = ((Sbyte-1)*8+Sbit+lengthSignal-1);

if endbit_pos <= 64
    extractedbits = ByteArray(startbit_pos:endbit_pos);
    extractedbits = fliplr(extractedbits);
    decimal = bi2de(extractedbits);
else
    decimal = NaN;
end

end

Answer 1

您应该使用以下代码示例预先分配您的结果矩阵DecimalVals：

b1 = repmat([0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1],10000,1);
b2 = repmat([0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1],10000,1);
b3 = repmat([0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1],10000,1);
b4 = repmat([0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1],10000,1);
b5 = repmat([0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1],10000,1);

FullVector = [b1;b2;b3;b4;b5];

MinLength = 4;             
MaxLength = 8; 
StepSize = 2;  

% Preallocation of the result struct
noOfValues = (((MaxLength - MinLength) / 2) + 1) * MaxLength * MaxLength;
DecimalVals = zeros(size(FullVector,1),noOfValues);

for Idx = 1:size(FullVector,1)
    k = 1;

    for StartByte = 1:MaxLength
        for StartBit = 1:MaxLength
            for SignalLength = MinLength:StepSize:MaxLength
                DecimalVals(Idx,k) = BitCombinations(FullVector,StartByte,StartBit,SignalLength);
                k = k+1;
            end
        end
    end
end

结果（在我的机器上）：

没有预分配的时间消耗：560 秒

预分配时间消耗：300 秒

此外，请使用 MATLAB Profiler（使用“运行和时间”启动脚本）分别识别瓶颈，哪个函数花费的时间最多，并将函数/行添加到您的问题中。

不幸的是，我无法访问通信系统工具箱的功能，所以我使用了文件交换中的功能bi2de。在这个版本中，有一种错误检查，需要很长时间：~230 秒

Answer 2

除了预先分配数组之外，您还可以做的另一件事是不使用 Fliplr。看看这段代码sn-p

tic
N = 10000;
A = [1:N];
for i = 1:N/2
    b = A(N-i+1:-1:i);
end
toc

b = [];
tic
for i = 1:N/2
    b = fliplr(A(i:N-i+1));
end
toc

经过的时间是 0.060007 秒。 经过的时间是 0.118267 秒。

因此，使用 Fliplr 的速度大约慢 2 倍，而不是简单地使用“向后”索引。我敢肯定，通过制作针对您的问题的自己的 bi2de 函数，您也会有所收获。

我对此进行了尝试，但尚未检查其效率，但也许您可以将其用于您的目的

function values = myBi2Dec(byte,signalLengths)

persistent indexes
if isempty(indexes)
    % Find the matrix indexes for this 
    indexes = [];
    for iBit = 1:8
        for iSL = signalLengths
            if iBit+iSL-1<=8
                indexes = [indexes;sub2ind([8,8],iBit,iBit+iSL-1)];
            end
        end
    end
end
% Lets get the cumulative value
cumB2D = cumBi2Dec(byte);

% We already calculated their position, so simply return them
values = cumB2D(indexes);

function cumB2D = cumBi2Dec(byte)

persistent B2D
if isempty(B2D)
    B2D = zeros(8,8);
    tmp  = 2.^[0:7];
    for i = 1:8
        B2D(i,i:8) = tmp(1:8-(i-1));
    end
end

cumB2D = cumsum(repmat(fliplr(byte),8,1).*B2D,2);

然后尝试，例如 myBi2Dec([0,0,0,0,1,1,1,1],[4:2:8])