我是靠谱客的博主 香蕉黄豆,这篇文章主要介绍【MatLab】矩阵for循环与矩阵乘法运算速度对比,现在分享给大家,希望可以做个参考。

在使用matlab进行图像处理的相关操作时,由于图像的维度较大,在对图像中每个元素进行处理时,由于for循环维度较深,我们往往使用矩阵运算来代替for循环进行处理,为了验证for循环与矩阵运算的运算时间,我们通过以下代码进行对比,我们队一个图像中所有元素乘以一个角度(这个角度可以是常值),首先使用for循环进行运算,具体代码如下:

tic
for i=1:1492
    for j=1:217
        MatrixHht(i,j)=MatrixHht(i,j)*actAngle(j);
    end
end
toc    

运行时间如下:

                                      

 矩阵乘法运算代码以及输出时间如下:

tic
MatrixHht=MatrixHht*diag(actAngle);  %%%注意:需要注意.*和直接*的区别。直接*表示矩阵乘法运算
toc 

运行时间如下:

                             

上图显示通过矩阵运算,算法的运算速度提升了4-5倍。因此在实际运算中尽量使用矩阵运算来代替for循环。

 

 

 

 

 

 

最后

以上就是香蕉黄豆最近收集整理的关于【MatLab】矩阵for循环与矩阵乘法运算速度对比的全部内容,更多相关【MatLab】矩阵for循环与矩阵乘法运算速度对比内容请搜索靠谱客的其他文章。

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