加速MATLAB运行效率的知识和体会

    这几天了，看了几本MATLAB书，想加快自己编写程序的效率和速度。通过阅读，发现还是有很多方法的，下面就讲述一些有关知识和体会。
     想了解自己编写程序的执行效率和速度怎么样，在MATLAB中提供了几种方法，最简单的就是检查程序运行时间：  执行 tic; 要检验的程序名;toc 就可以给出程序运行花费的时间。如果要想获得有关程序更详细的运行资料，就需要使用Profiler工具，在“Start”菜单的“MATLAB”子菜单中单击“Profiler”选项，就可以弹出Profiler工具界面，它会帮你监测运行时间，哪个命令或函数费时最多、调用最多，等等。具体看帮助，有本书也介绍的不错：《MATLAB高级编程》（苏金明等电子工业出版社，2005）。
     想要提高编程效率的一个基本思路就是进行矢量化编程。因为MATLAB是矩阵语言为矢量和矩阵操作设计的。要尽可能把要进行的计算编写成用矢量和矩阵运算的形式。多用MATLAB中经过矢量化处理的函数，如
all  diff  ipermute permute reshape squeeze any find logical prod shiftdim  sub2ind cumsum ind2sub ndgrid repmat sort sum
      对内存的操作。因为我们用MATLAB计算，一般都是大数据量的计算。为计算用的大型数组变量预先分配内存（避免动态的分配内存操作）会极大提高程序的运行效率，而且还有助于减少内存碎片。特别是给非double矩阵预分配内存时，使用repmat会有很好的效果。
    在MATLAB计算中，要大量使用内存，如何有效使用内存是很关键的，这需要我们能合理使用一些内存管理函数，主要有这么一些：
whos pack sparse clear save load quit
     由于MATLAB是解释语言，执行效率再怎么提高也是有限，但是MATLAB提供了MEX技术，可以把我们编写的m函数编译成dll文件，可以极大提高程序运行速度，特别是对有多重循环语句的函数来说更有必要。
    对于设定的变量的赋值，注意不要在程序中更改它的数据类型和SIZE，这会增加不必要的开销。我们实际运算中多用到的是实数，MATLAB为此特意设计了一些操作实数的函数，如：reallog realpow realsqrt。要善加利用。一般情况下不要重载MATLAB的内部函数。
    我在实际编程中运用上述的一些方法，在程序运行效率上得到不小的收获。例如我编写的一个ds-uwb调制信号产生的程序，开始我使用的多重循环的方法；后来为简化程序，改用矢量convolution的方法，比起循环方法有一些提高；再后来我又使用repmat加矢量赋值的方法，比前两种方法运行快了将近10倍。