如何利用向量化技术提高MATLAB程序的效率



我有一个MATLAB代码片段如下。目前,我已经尝试了两个版本的实现,将函数standard_deviation_distance应用于数组中的每个元素。我想知道在运行时间优化方面,代码效率/性能是否有任何潜在的改进(即,我希望代码能够尽可能快地运行)。任何建议将非常感激!

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329;13352.4812097431;0.907240266770934;4758.38577827748;4444.87761412509;7467.54222100023;128.639685140205;1586.92957205472;7814.02766841496;324.928362415278;3034.40704471164;4664.40202445102;13703.2463495035;2264.43298524889;19944.0116066226;5.11143562777346;22.9148043483035;28945.3960583689;2598.06030132304;0.0815079742566257;8461.55444511546;224.426563730341;19738.3798678178;10694.0735860203;850.132332938910;6048.15016492004;3211.44466966277;19116.4127064279;597.678670047809;6535.73298467209;453.867652644002;7738.31913273873;41570.1636858018;8536.51169740335;712.449232972367;4117.29488823467;1810.37787851584;17284.9789062083;1733.98303891570;14998.6026817744;18.9958297310497;3392.16874113234;10130.4240020873;41.6241003843745;3603.50424257267;18537.2297231986;1208.20637792925;330.669560996489;8827.25576412733;14.0874026293559;35959.7073253270;45282.8512592518;13851.4852638119;9811.54079817312;13760.0484081438;29771.0105687787;830.754316719414;25414.2173396372;121.481947241264;6194.73953033198;0.0495857728748792;86.6924119968785;1430.02759448629;21983.2845030505;19.2006842280217;9231.85087403981;30214.9544575596;1850.77411022385;26481.7928863149;276.714882477516;1415.76035367308;515.065134303749;13199.9944923709;40979.2247357604;55673.5119876589;2600.71487497375;17466.9420228415;4046.59150015548;1010.29524598263;190.572432496169;5051.44346566919;6037.34480534988;3873.74196846237;4191.02009636779;1811.62328433019;10995.2161136718;4365.33853975802;62939.3932221131;11309.4640386926;13384.6771193779;28.0675614479710;16599.3849257246;1378.05214593698;5742.48588710953;3180.60939373089;3081.78820800924;3100.01812496317;8012.27525313197;1675.49183698139;258.845517115501;1675.54675956292;9075.15343008774;1006.90378242481;60.8713303582577;17539.9681794733;454.416562812155;180.845058414647;13720.7445217573;19189.5270145328;964.154159201088;622.447932920812;2537.58073690692;7968.44381257595;36424.1931512937;149.403441459153;10962.7866199096;514.927768612153;264.068810070305;4761.71621737160;3088.65588970407;12549.7126835980;23491.4787494832;12053.1363939620;20044.1409806352;35.4865502210510;1691.27323751107;1354.31899633341;18522.2063956908;6077.25375944456;1930.82124956869;80.3218959194340;10428.0883342746;7638.40105292208;1719.76333053788;1214.11269824186;1219.78647559111;5318.01577345097;1068.24548211454;2651.03095925034;8036.15700750726;14478.5432843848;10770.6130156016]
% Method I
tic
count1 = 0;
for i = 1 : length(nodetraffic)
if (standard_deviation_distance(nodetraffic, nodetraffic(i)) > 6)
count1 = count1 + 1;
end
end
count1
toc
%% Method II
tic
A = arrayfun(@(x) standard_deviation_distance(nodetraffic, x), nodetraffic);
count2 = length(A(A > 6))
toc
function dist = standard_deviation_distance(v, x)  
standard_deviation = std(v);
dist = (x - mean(v)) / standard_deviation;
end
count1 =
24
Elapsed time is 0.416022 seconds.
count2 =
24
Elapsed time is 0.493096 seconds.

如果我理解正确的话,你只需要

A = (nodetraffic-mean(nodetraffic))/std(nodetraffic);
count = sum(A>6);

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