提高Matlab仿真程序执行性能
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《MATLAB程序设计》课件
《MATLAB程序设计》 PPT课件
探索MATLAB程序设计的奇妙世界，为您展示MATLAB的功能和应用。让我 们一起开始这个令人兴奋的旅程吧！
一、介绍
课程简介
概述《MATLAB程序设计》课程的目标和教学内容，让您对该课程有一个全面的了解。
MATLAB概述
介绍MATLAB的基本概念和特点，为您提供一个关于MATLAB的整体认知。
2 学习资源
分享一些有用的学习资源，帮助您继续深入学习MATLAB程序设计。ห้องสมุดไป่ตู้
3 学习建议
提供一些建议和技巧，帮助您更好地学习和应用MATLAB程序设计。
四、应用实例
信号处理
展示如何使用MATLAB进行数字信号处理，如滤波、 频谱分析等。
图像处理
介绍使用MATLAB进行图像处理的技术和方法，如 图像增强、边缘检测等。
数字通信
探索MATLAB在数字通信领域的应用，包括编码解 码、信道建模等。
仿真实验
演示如何使用MATLAB进行仿真实验，模拟各种现 实场景和系统。
环境搭建
指导您如何正确地安装和配置MATLAB环境，确保您能顺利进行程序开发。
二、基础知识
MATLAB命令 行
掌握使用MATLAB命 令行进行交互式编程 的基本技巧和命令。
MATLAB数据 类型
介绍MATLAB支持的 不同数据类型，包括 矩阵、向量、字符串 等。
变量和运算符
学习如何声明和操作 变量，以及MATLAB 中常用的运算符和操 作。
五、高级主题
面向对象编程
介绍MATLAB中面向对象编程的概念和应用，深入了解面向对象编程的优势。
并行计算
探索MATLAB中的并行计算技术，提高程序的执行效率和性能。
探索MATLAB程序设计的奇妙世界，为您展示MATLAB的功能和应用。让我 们一起开始这个令人兴奋的旅程吧！
一、介绍
课程简介
概述《MATLAB程序设计》课程的目标和教学内容，让您对该课程有一个全面的了解。
MATLAB概述
介绍MATLAB的基本概念和特点，为您提供一个关于MATLAB的整体认知。
2 学习资源
分享一些有用的学习资源，帮助您继续深入学习MATLAB程序设计。ห้องสมุดไป่ตู้
3 学习建议
提供一些建议和技巧，帮助您更好地学习和应用MATLAB程序设计。
四、应用实例
信号处理
展示如何使用MATLAB进行数字信号处理，如滤波、 频谱分析等。
图像处理
介绍使用MATLAB进行图像处理的技术和方法，如 图像增强、边缘检测等。
数字通信
探索MATLAB在数字通信领域的应用，包括编码解 码、信道建模等。
仿真实验
演示如何使用MATLAB进行仿真实验，模拟各种现 实场景和系统。
环境搭建
指导您如何正确地安装和配置MATLAB环境，确保您能顺利进行程序开发。
二、基础知识
MATLAB命令 行
掌握使用MATLAB命 令行进行交互式编程 的基本技巧和命令。
MATLAB数据 类型
介绍MATLAB支持的 不同数据类型，包括 矩阵、向量、字符串 等。
变量和运算符
学习如何声明和操作 变量，以及MATLAB 中常用的运算符和操 作。
五、高级主题
面向对象编程
介绍MATLAB中面向对象编程的概念和应用，深入了解面向对象编程的优势。
并行计算
探索MATLAB中的并行计算技术，提高程序的执行效率和性能。
MATLAB7.0使用详解-第10章 SIMULINK高级仿真技术
10.3.1
使能子系统（Enable Subsystem）
• 使能子系统（Enable Subsystem）将控制信号分 为允许（enable）和禁止（disenable）两种。当 控制信号为正时，即控制信号为允许状态，系统 可以执行使能子系统中的模块；否则就禁止模块 功能。
10.3.2 触发子系统（Triggered Subsystem）
10.2 子系统的封装
• 使用子系统技术可以很好的优化系统模型得界面，是系统 模型的可读性更强。在对系统进行仿真时，首先要对系统 模块参数进行设置，对子系统也是如此，需要对子系统所 有模块进行合适的参数设置。 • 在第8章的例子中，子系统中模块的参数是逐一设置的，这 会给用户带来极大的不便。子系统的封装技术则是对子系 统的包装，使其成为一个真正意义上的SIMULINK模块，通 过封装，可以简化模型，用户使用一个动态设置的对话框 代替多个静态对话框，省去了对子系统内部结构的了解， 为用户的直接调用提供了方便。 • 一个已经创建的子系统的封装方法主要是通过使用下图所 示的封装编辑器来实现的，在封装编辑器中用户可以设置 封装参数设置、图标、初始以及文本。归纳起来，即设定 子系统初始值及特性、生成模块图标以及创建模块帮助文 档和描述信息。
10.4 SIMULINK的模型调试
• 如同诸多系统设置平台一样，SIMULINK也具有界 面友好、功能强大的调试功能。SIMULINK提供了 一个图形化的调试界面，简化了调试操作。 simulink调试器是一个定位和诊断模型错误的工 具．通过SIMULINK调试工具，用户可以采用多种 方式对模型进行调试，发现其中可能存在的问题 并加以修改，从而使得用户的模型设计、仿真、 分析更加快速、便捷。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
基于matlab的机械结构仿真程序
基于matlab的机械结构仿真程序基于Matlab的机械结构仿真程序是一种用于模拟和分析机械系统动态行为的工具。
通过使用Matlab编程语言和Simulink仿真环境，我们可以构建出具有各种结构和运动特性的机械系统，并对其进行仿真和优化。
以下是一个基于Matlab的机械结构仿真程序的探讨：1. 简介在介绍这个仿真程序之前，我们首先明确一下机械结构仿真的定义和意义。
机械结构仿真是指通过建立数学模型和运用仿真技术，对机械系统进行虚拟化，以便通过模拟和分析机械系统的行为，获得系统的性能指标和设计优化。
2. Matlab的仿真环境Matlab是一种强大的科学计算软件，具有丰富的工具箱和编程语言。
Simulink是Matlab的一个附属工具，用于建立、模拟和分析动态系统。
Simulink提供了一个直观的图形化界面，使得机械结构仿真程序的搭建更加便捷。
3. 机械结构建模在进行机械结构仿真前，我们需要首先建立机械系统的数学模型。
这包括建立机械结构的几何模型、物理模型和动力学模型。
通过使用Matlab的数学工具箱，可以方便地表示机械结构的运动学和动力学方程，从而实现仿真程序的搭建。
4. 动力学仿真一旦机械结构的数学模型建立完毕，我们可以使用Matlab的仿真工具对机械系统的动态行为进行仿真。
仿真可以模拟机械结构在不同工况下的运动和响应，例如负载变化、初始条件变化等。
通过对仿真数据的分析，我们可以获得机械系统的性能指标，如速度、加速度、力矩等。
5. 仿真结果分析仿真结果的分析是机械结构仿真程序中非常重要的一环。
通过使用Matlab的数据处理和可视化工具，我们可以对仿真结果进行综合分析。
通过绘制机械系统的运动轨迹图、动力学响应曲线和频谱图，我们可以更直观地理解系统的行为特性，并进一步对机械结构进行优化。
6. 优化设计基于仿真结果的分析，我们可以对机械结构的设计进行优化。
通过改变机械结构的几何参数、材料选择和工艺参数等，可以改善系统的性能和可靠性。
matlab 控制系统仿真
摘要MATLAB语言是一种十分有效的工具，能容易地解决在系统仿真及控制系统计算机辅助设计领域的教学与研究中遇到的问题，它可以将使用者从繁琐的底层编程中解放出来，把有限的宝贵时间更多地花在解决科学问题上。
MATLAB GUI 是MATLAB的人机交互界面。
由于GUI本身提供了windows基本控件的支持，并且具有良好的事件驱动机制，同时提供了MATLAB数学库的接口，所以GUI 对于控制系统仿真的平台设计显得十分合适。
GUI对于每个用户窗口生成.fig和.m 文件。
前者负责界面的设计信息，后者负责后台代码的设计。
本文所做的研究主要是基于MATLAB GUI平台，结合控制系统基础理论和MATLAB控制系统工具箱，实现了用于控制系统计算机辅助分析与设计的软件。
本软件主要功能：实现传递函数模型输入、状态方程模型输入、模型装换、控制系统稳定性分析、系统可观性可控性判断，绘制系统奈奎斯特图、波特图、根轨迹图以及零极点分布图。
在继续完善的基础上能够用于本科自动控制原理教程的教学实验和一般的科学研究。
关键词：控制系统；MATLAB GUI；计算机辅助设计AbstractMATLAB language is a very effective tool,and can be easily resolved in the system simulation and control system of teaching in the field of computer-aided design and research problems,it could be the bottom of the user from tedious programming liberate the limited spend more valuable time to solve scientific problems.The MATLAB GUI is the interactive interface.As the GUI itself provides the basic control windows support,and has a good mechanism for event-driven,while providing the MATLAB Math Library interface，the GUI for control system simulation platform for the design of it is suitable. GUI window generated for each user. Fig and.M file. The former is responsible for the design of the interface information,which is responsible for the design of the background code.Research done in this article is mainly based on MATLAB GUI platform,the basis of combination of control system theory and MATLAB Control System Toolbox,the realization of control systems for computer-aided analysis and design software. The main functions of the software: the realization of transfer function model input,the state equation model input,the model fitted for the control system stability analysis,system observability controllability judgments、rendering the system Nyquist diagram、Bode plots、root locus and Pole-zero distribution. While continuing to improve based on the principle of automatic control can be used for undergraduate teaching course experiments and scientific research in general.Key words:Control System;MATLAB GUI; Computer-assistant design目录第1章概述 (1)1.1 论文选题背景和意义 (1)1.2 计算机辅助分析与设计在控制系统仿真中的发展现状 (1)1.3 本文主要内容 (3)第2章控制系统与MATLAB语言 (4)2.1 控制系统理论基础 (4)2.2 MATLAB语言与控制系统工具箱 (5)第3章 MATLAB GUI简介及应用 (9)3.1 MATLAB GUI (9)3.2 软件设计步骤 (10)第4章仿真系统测试与演示 (16)4.1 控制系统的模型输入 (16)4.2 控制系统的稳定性分析 (19)4.3 控制系统可控可观性分析 (20)4.4 控制系统频率响应 (23)4.5 控制系统时域响应 (27)4.6 控制系统根轨迹绘制 (28)结论 (31)参考文献 (32)致谢 (33)第1章概述1.1 论文选题背景和意义自动控制原理是自动控制专业和自动化专业的主要课程之一，是研究自动控制技术的基础理论课，是必修的专业基础课程。
基于MATLAB的控制系统设计与仿真实践
基于MATLAB的控制系统设计与仿真实践控制系统设计是现代工程领域中至关重要的一部分，它涉及到对系统动态特性的分析、建模、控制器设计以及性能评估等方面。
MATLAB作为一种强大的工程计算软件，在控制系统设计与仿真方面有着广泛的应用。
本文将介绍基于MATLAB的控制系统设计与仿真实践，包括系统建模、控制器设计、性能评估等内容。
1. 控制系统设计概述控制系统是通过对被控对象施加某种影响，使其按照既定要求或规律运动的系统。
在控制系统设计中，首先需要对被控对象进行建模，以便进行后续的分析和设计。
MATLAB提供了丰富的工具和函数，可以帮助工程师快速准确地建立系统模型。
2. 系统建模与仿真在MATLAB中，可以利用Simulink工具进行系统建模和仿真。
Simulink是MATLAB中用于多域仿真和建模的工具，用户可以通过拖拽图形化组件来搭建整个系统模型。
同时，Simulink还提供了各种信号源、传感器、执行器等组件，方便用户快速搭建复杂的控制系统模型。
3. 控制器设计控制器是控制系统中至关重要的一部分，它根据系统反馈信息对输出信号进行调节，以使系统输出达到期望值。
在MATLAB中，可以利用Control System Toolbox进行各种类型的控制器设计，包括PID控制器、根轨迹设计、频域设计等。
工程师可以根据系统需求选择合适的控制器类型，并通过MATLAB进行参数调节和性能优化。
4. 性能评估与优化在控制系统设计过程中，性能评估是必不可少的一环。
MATLAB提供了丰富的工具和函数，可以帮助工程师对系统进行性能评估，并进行优化改进。
通过仿真实验和数据分析，工程师可以评估系统的稳定性、鲁棒性、响应速度等指标，并针对性地进行调整和改进。
5. 实例演示为了更好地说明基于MATLAB的控制系统设计与仿真实践，我们将以一个简单的直流电机速度控制系统为例进行演示。
首先我们将建立电机数学模型，并设计PID速度控制器；然后利用Simulink搭建整个闭环控制系统，并进行仿真实验；最后通过MATLAB对系统性能进行评估和优化。
jmag导出电磁力matlab程序-概述说明以及解释
jmag导出电磁力matlab程序-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在本文中，我们将讨论jmag导出电磁力的相关内容。
jmag是一种广泛用于电机设计和分析的软件工具。
它允许工程师模拟和优化电机的性能，并提供了一个强大的界面来实现这一点。
本文的主要目的是介绍如何使用jmag软件来导出电磁力，并使用MATLAB程序对其进行处理和分析。
通过此方法，我们可以更好地理解电机的性能和行为，并通过对导出的电磁力进行实验结果分析，来改进电机设计和优化其性能。
文章结构如下：首先，我们将简要介绍jmag软件以及它在电机设计中的重要性。
然后，我们将详细介绍如何使用jmag软件来导出电磁力。
这包括设置仿真模型、定义工作点和运行仿真等步骤。
接下来，我们将重点介绍如何使用MATLAB程序进行电磁力的处理和分析。
我们将讨论如何将导出的电磁力数据导入MATLAB，并通过绘图和计算等方法对数据进行分析。
通过这些分析，我们可以对电机的性能进行深入了解，并从中得出一些有价值的结论。
最后，我们将对整个文章进行总结，并对未来的研究方向进行展望。
我们希望通过本文的介绍和实验结果分析，能够为电机设计和优化提供一些有益的思路和方法。
在结束语中，我们将强调本文的重要性和可行性，并鼓励读者在实践中探索更多的应用和改进。
通过将jmag导出电磁力与MATLAB程序相结合，我们可以更好地理解电机的特性，并促进电机设计的进一步发展。
接下来，我们将开始介绍jmag软件及其在电机设计中的重要性。
文章结构部分主要介绍了整篇文章的组织架构和各个章节内容的概要。
文章结构如下：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 jmag导出电磁力2.2 MATLAB程序设计2.3 实验结果分析3. 结论3.1 总结3.2 展望3.3 结束语在引言部分，我们将主要介绍本篇文章的背景和研究内容，对进一步讨论的重要性进行概述，并明确文章的目的。
正文部分将详细展开介绍jmag导出电磁力的相关知识和原理，并结合实际情况设计并编写了MATLAB程序。
MATLAB仿真
第2章 MATLAB仿真 与其它高级语言相比较，MATLAB具有独特的优势： (1) MATLAB是一种跨平台的数学语言。采用MATLAB 编写的程序可以在目前所有的操作系统上运行 ( 只要这些系 统上安装了MATLAB平台)。MATLAB程序不依赖于计算机 类型和操作系统类型。
(2) MATLAB是一种超高级语言。MATLAB平台本身是 用C语言写成的，其中汇集了当前最新的数学算法库，是许 多专业数学家和工程学者多年的劳动结晶。 MATLAB 意味着站在巨人的肩膀上观察和处理问题，所 以在编程效率，程序的可读性、可靠性和可移植性上远远超 过了常规的高级语言。这使得 MATLAB 成为了进行科学研 究和数值计算的首选语言。
第2章 MATLAB仿真 MATLAB中可以方便地进行复数运算，例如计算
5
a b
2
，其中，a=15+j3，b=5e j2。
>>a=15+j*3,b=5*exp(j*2),(a.^2+b).^(1/5)［回车］ 6. MATLAB 提供了极为便利的数据可视化手段，可 以作出任意函数的图像。作为快速入门，在此以一个
二维作图为例，作出函数 y=e-x/10sinx 在 x∈［ -1,10 ］范
第2章 MATLAB仿真 (5) MATLAB具有强大的绘图功能。利用MATLAB的 绘图功能，可以轻易地获得高质量的(印刷级)曲线图。具 有多种形式来表达二维、三维图形，并具有强大的动画 功能，可以非常直观地表现抽象的数值结果。这也是 MATLAB广为流行的重要原因之一。 (6) MATLAB具有串口操作、声音输入输出等硬件操 控能力。随着版本的提高，这种能力还会不断加强，使 得人们利用计算机和实际硬件相连接的半实物仿真的梦 想得以轻易实现。 (7) MATLAB程序可以直接映射为DSP芯片可接受的 代码，大大提高了现代电子通信设备的研发效率。
卷积码编译码matlab仿真
一、概述卷积码是一种常用的编码技术，用于提高数字通信系统的可靠性和抗干扰能力。
而编码的解码过程则需要运用编译码技术，以恢复原始数据。
Matlab作为一种强大的工程仿真软件，可以用来对卷积码编译码进行仿真分析，帮助工程师们更好地理解和优化卷积码系统，提高通信系统的性能。
二、卷积码原理1. 卷积码的概念卷积码是一种线性块码，它采用移位寄存器和模2加法器进行编码，通过引入冗余比特来提高信号的可靠性。
卷积码的编码过程可以简单描述为：将输入信息数据与特定的生成多项式进行卷积运算，得到编码后的输出数据。
2. 卷积码的特点卷积码具有较高的编码效率和能够很好地控制码长、纠错能力等特性，因此在实际通信系统中得到广泛应用。
三、编译码原理1. Viterbi算法卷积码的译码过程通常采用Viterbi算法，它是一种最大似然译码算法，通过计算最小距离路径的方式来进行译码。
Viterbi算法能够有效地对卷积码进行解码，提高译码的准确性。
2. 编译码的实现在Matlab中，编译码的实现通常是通过编写一定的程序来模拟Viterbi算法的译码过程。
通过仿真分析，可以评估不同的编码方案对通信系统性能的影响。
四、Matlab仿真环境1. Matlab的特点Matlab作为一种强大的仿真软件，具有丰富的工具和函数库，能够方便地进行数字通信系统设计与仿真分析。
Matlab提供了直观的图形界面和强大的数据处理能力，可用于展示仿真结果和进行数据分析。
2. 使用Matlab进行卷积码编译码仿真在Matlab环境中，可以编写程序来实现卷积码的编码和Viterbi算法的译码过程。
通过调用Matlab中的工具函数和绘图函数，可以直观地展示通信系统的性能指标，并对比不同编码方式的性能差异。
五、仿真实例分析1. 卷积码编码仿真我们可以编写Matlab程序，实现对卷积码的编码过程。
通过模拟不同的编码率和约束长度，可以观察到编码后的效果，并评估编码的性能。
matlab各工具箱功能简介(部分)
Ｔoolbox工具箱序号工具箱备注一、数学、统计与优化1Symbolic Math Toolbox符号数学工具箱Symbolic Math Toolbox™提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。
您可以通过分析执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。
另外，还可以利用符号运算表达式为MATLAB®、Simulink®和Simscape™生成代码。
Symbolic Math Toolbox 包含MuPAD®语言，并已针对符号运算表达式的处理和执行进行优化。
该工具箱备有MuPAD 函数库，其中包括普通数学领域的微积分和线性代数，以及专业领域的数论和组合论。
此外，还可以使用MuPAD 语言编写自定义的符号函数和符号库。
MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和数学排版格式来记录符号运算推导。
您可以采用HTML 或PDF 的格式分享带注释的推导。
2Partial Differential Euqation Toolbox偏微分方程工具箱偏微分方程工具箱™提供了用于在2D，3D求解偏微分方程（PDE）以及一次使用有限元分析。
它可以让你指定和网格二维和三维几何形状和制定边界条件和公式。
你能解决静态，时域，频域和特征值问题在几何领域。
功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地探索解决方案。
你可以用偏微分方程工具箱，以解决从标准问题，如扩散，传热学，结构力学，静电，静磁学，和AC电源电磁学，以及自定义，偏微分方程的耦合系统偏微分方程。
3Statistics Toolbox统计学工具箱Statistics and Machine Learning Toolbox 提供运用统计与机器学习来描述、分析数据和对数据建模的函数和应用程序。
您可以使用用于探查数据分析的描述性统计和绘图，使用概率分布拟合数据，生成用于Monte Carlo 仿真的随机数，以及执行假设检验。
回归和分类算法用于依据数据执行推理并构建预测模型。
Matlab建模仿真
例：
求解Lorenz模型的状态方程，初值为 x1(0)=x2(0)=0,x3(0)=1e-10;
8/ 3， 10， 28
求解Lorenz模型的状态方程，
x 1(t ) x1(t ) x 2(t ) x3(t ) x 2(t ) x 2(t ) x3(t )
模块连接解释
0.5
Gain
×
Product 1
x´=∂x/∂t =bx－px²
－
＋
－
S
Sum
Integrator
Scope
Gain1
LOGO
微分方程的Simulink求解 及Matlab数字电路仿真
微分方程的Simulink建模与求解
建立起微分方程的 Simulink 模型 可以用 sim( ) 函数对其模型直接求解 得出微分方程的数值解
3.计算机仿真
计算机仿真是在研究系统过程中根据相似原理， 利用计算机来逼真模拟研究对象。研究对象可以 是实际的系统，也可以是设想中的系统。在没有 计算机以前，仿真都是利用实物或者它的物理模 型来进行研究的，即物理仿真。物理仿真的优点 是直接、形象、可信，缺点是模型受限、易破坏 、难以重用。
计算机作为一种最重要的仿真工具，已经推出了 模拟机、模拟数字机、数字通用机、仿真专用机 等各种机型并应用在不同的仿真领域。除了计算 机这种主要的仿真工具外还有两类专用仿真器： 一类是专用物理仿真器，如在飞行仿真中得到广 泛应用的转台，各种风洞、水洞等；另一类是用 于培训目的的各种训练仿真器，如培训原子能电 站、大型自动化工厂操作人员和训练飞行员、宇 航员的培训仿真器、仿真工作台和仿真机舱等
当然我们可以直接观察Matlab工具箱原有的 Lorenz
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附：for-loop中的循环变量
for i=1:1000 i end
for i=1:0.1:1000 i end
附：for-loop中的循环变量
for i=[2 7 11]; i end
i= 2
i= 7
i= 11
附：for-loop中的循环变量
N=[2 7 11]; for i=N i end
i= 2
i= 7
i= 11
附：for-loop中的循环变量
N=[2 7 11;1 5 13]; for i=N i end
i= 2 1
i= 7 5
i= 11 13
loop本身的60倍 匿名函数的调用时间开销约为m-函数的3倍，约为for-
loop本身的187倍 内联函数的调用时间开销过大，尽量不要在循环中使用 另外MEX-函数的调用时间开销，理应介于内联函数和m-
函数之间
影响仿真程序性能的因素——矩阵索引
tic A=zeros(1000000,1); for i=1:1000000 A(i)=i; end toc Mean elapsed time is 0.007592 seconds.
常用的预分配内存函数： zeros ones eye
执行速度测试方法
tic/toc语句 profile函数 profiler工具
执行速度测试方法——tic/toc语句
tic/toc语句，前面已经介绍了实例。 tic/toc不一定要成对出现，一个tic后面可
以有多个toc，但需要需要重新计时的时候， 要再次执行tic toc的结果可以用变量接收下来，如 T=toc T(k)=toc;
影响仿真程序性能的因素——内存分配
因此，如果不预先分配好内存，将会大大增加仿真时间， 拖慢执行效率；
所幸的是，由于这个现象的重要性，Matlab的编辑器能 够发现并提示这个问题，会用红的波浪线标记出来
影响仿真程序性能的因素——其它
关于Matlab还有很多细节及技巧，可以通过在程序中查 询产品帮助，获得设计师的建议，一点一点积累
影响仿真程序性能的因素——For循环
从上面的实验结果可以得出以下结论： tic/toc语句的时间开销可以忽略不计 for-loop语句本身的时间开销也非常小，关键的影响效
率的地方不在于循环本身，而是在于循环的内部
接下来我们就借助for循环，分析一下其他的各个影响效率 的因素
影响仿真程序性能的因素——函数调用
大多数情况下，执行效率的低下，是由于我们忽 视了一些影响仿真程序性能的因素导致的
影响仿真程序性能的因素
For-循环 函数调用 内存分配 矩阵索引 其它
影响仿真程序性能的因素——For循环
传统观点认为for-loop是影响性能的致命环节，让我 们来对此验证：
tic toc Elapsed time is 0.000001 seconds. tic for i=1:1000000 end Toc Elapsed time is 0.003144 seconds.
提高仿真程序性能的建议——向量化
Y=arrayfun(function, X);
向量化函数: accumarray arrayfun bsxfun cellfun spfun structfun
提高仿真程序性能的建议——函数化
尽量使用内建函数，内建函数的速度是最快的 m-函数的执行效率也很高 MEX-函数的执行效率仅次于内建函数，将耗时的代码写
函数的分类： build-in function MEX-function ("MATLAB executable") m-function anonymous function inline function 其它相关内容（不讲）： function handle feval
影响仿真程序性能的因素——内建函数
提高Matlab仿真程序执行性 能
正文结构
背景与意义 影响仿真程序性能的因素 提高仿真程序性能的建议 执行速度测试方法
背景与意义
Matlab与其他语言的差异： 例如对于C或者C++来说，只要算法的思想不变、采用的
数据结构相同，不同人写出来的语句在效率上一般不会产 生太大的差别。所以，对于C来说，程序的好坏一般由算 法来决定。 但是，在Matlab中，同样的算法、同样的结构、同样的 流程，如果采用的语句不一样，在效率上就会大大不同。 所以，了解有关Matlab执行效率的内容，对我们的接下 来的仿真实践会有很多帮助。
tic for i=1:1000000 funci(i); end toc Mean elapsed time is 19.5606 seconds.
funci=inline('','x');
影响仿真程序性能的因素——函数调用
影响仿真程序性能的因素——函数调用
从上面的实验结果可以得出以下结论： 内联函数的调用时间开销最小，约为for-loop本身的10倍 m-函数的调用时间开销约为内联函数的6倍，约为for-
影响仿真程序性能的因素
很多书上都说Matlab是解释性语言，执行效率不 如C/C++高。这曾令我对Matlab的执行速度失去 信心；
然而这句话虽然是正确的，却非常不全面，导致 我们将速度慢的原因归咎于工具语言本身；
实际上，Matlab通过借助混合编程的方法，其执 行效率与编译型语言之间的差别已经不是很明显；
影响仿真程序性能的因素——矩阵索引
tic A=zeros(1000000,1); for i=1:1000000 A(i,:)=i; end toc Mean elapsed time is 0.273345 seconds.
影响仿真程序性能的因素——矩阵索引
tic A=zeros(1000000,1); for i=1:1000000 A(i,1:1)=i; end toc Mean elapsed time is 0.730042 seconds.
影响仿真程序性能的因素——矩阵索引
tic A=zeros(1000000,1); for i=1:1000000 A(i,1)=i; end toc Mean elapsed time is 0.007954 seconds.
影响仿真程序性能的因素——矩阵索引
tic A=zeros(1000000,1); for i=1:1000000 A(i:i,1)=i; end toc Mean elapsed time is 0.663598 seconds.
免每次临时扩充维数 重用变量，避免生成大的中间变量，并删除不再需要的临
时变量 当程序需要生成大量数据时，可以考虑定期将变量写到磁
盘，然后清除这些变量。 当需要这些变量时，再重新从 磁盘加载 当矩阵中数据极少时，将全矩阵转换为稀疏矩阵 clear, save, load, whos, pack
下面列举一些编程的建议
提高仿真程序性能的建议
向量化 函数化 预分配内存 随时用测试工具检测执行效率
提高仿真程序性能的建议——向量化
N=0:0.1:1000; for i=0:10000 y(i)=cos(N(i))； end 向量化： N=0:0.1:1000; y=cos(N);
执行速度测试方法——profile函数
运行到断点 pro 单步执行 pro pro pro
对于在一大堆语句中单独调用的m文件，如果你仅仅需要用matlab 观察这个函数的耗时，那么用断点运行到你需要查看的函数之前，然 后按照上面仿真单个文件的方法，在命令行窗口执行pro，然后调用 函数, 接下来用pro查看报告，最后输入pro结束。
tic for i=1:1000000 cos(0); end toc Mean elapsed time is 0.032866 seconds.
影响仿真程序性能的因素——m-函数
tic for i=1:1000000 func(i); end toc Mean elapsed time is 0.185556 seconds.
function func( ~ ) end
影响仿真程序性能的因素——匿名函数
tic for i=1:1000000 funca(i); end toc Mean elapsed time is 0.561228 seconds.
funca=@(x)'';
影响仿真程序性能的因素——内联函数
执行速度测试方法——profile函数
pro script-name pro pro pro
对于单个m文件，你只需要简单的在Matlab 命令行窗口 （Command Window）输入pro，然后是m文件名，比如文件名为 calculation.m的文件，直接输入calculation，执行完毕以后，输入 pro，就可以观察每条语句的耗时。结束后别忘了pro。还可以使用iler工具
执行速度测试方法——profiler工具
执行速度测试方法——profiler工具
执行速度测试方法——profiler工具
执行速度测试方法——profiler工具
附：减少内存使用的建议
为变量定义合适的数据类型x=zeros(1,1000,’uint8’); 当使用大的矩阵变量时，预先指定维数并分配好内存，避
tic A=zeros(1000000,1); for i=1:1000000 A(i)=i; end toc Mean elapsed time is 0.009025 seconds.
影响仿真程序性能的因素——内存分配
tic % A=zeros(1000000,1); for i=1:1000000 A(i)=i; end toc Mean elapsed time > 20 minutes.