Matlab向量化再探

本文通过实例展示了在Matlab中,直接for循环、预定义数组for循环以及直接向量化计算所需的时间,强调了向量化操作在提升代码运行效率方面的优势。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一个向量化例子

之前的观点是Matlab的向量化的计算效率比for循环高。
今天考察一个例子,计算10000个随机数相加, 平台是Matlab 2018b。
先说结论:进行预定义矩阵尺寸的for循环并且减少循环中的重复计算的情况下,效率比自带函数的效率要高。
从此看出,提高效率的关键在于定义矩阵尺寸,而向量化不能有效的提高计算速度。

计算结果
直接for循环: 0.002595 seconds
预定义数组for循环时间: 0.001345 seconds
预定义数组for循环,计算好变量时间: 0.000789 seconds
直接向量化时间: 0.000987 seconds

%% 简单for循环
tic;
dt = 1/n;
w(1) = 0;
for i=1:n
    w(i+1) = 
### 地雷达在MATLAB中的实现 地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)是一种利用高频电磁波来测地下物体的技术。为了模拟GPR的工作原理并处理其数据,在MATLAB环境中可以构建相应的模型。 #### 创建基本的GPR信号发射与接收仿真框架 通过定义天线参数、介质属性以及目标特性,可以在MATLAB中创建一个简单的GPR系统仿真实验室。下面是一个基础的例子: ```matlab % 定义频率范围 (GHz) frequencies = linspace(0.8e9, 4e9, 100); % 频率从800 MHz到4 GHz % 设置传播速度(对于干燥土壤约为0.1c) speed_of_light = physconst('LightSpeed'); % 获取光速 vp = speed_of_light * 0.1; % 计算波数 k k = 2*pi*frequencies/vp; % 假设简单的目标反射系数 r_target 和路径长度 d_path r_target = -0.5; d_path = 3; %[m] % 构建回波信号 e(t),这里假设单频连续波形式 t = linspace(-1e-7, 1e-7, length(frequencies)); % 时间向量 [-100ns ~ +100ns] echo_signal = real(r_target .* exp(1i*2*k*d_path))./abs(t); figure(); plot(t*1e6, abs(echo_signal)); xlabel('时间 (\mus)'); ylabel('|E|'); title('接收到的时间域内振幅响应'); grid on; ``` 此代码片段展示了如何基于给定条件生成理论上的GPR回波信号,并绘制出该信号随时间变化的关系图[^1]。 #### 数据预处理与图像重建算法 实际应用中还需要考虑噪声去除、滤波增强等前处理步骤;之后采用诸如合成孔径(SAR)成像或其他高级技术来进行最终的地层结构可视化。这部分涉及更复杂的数学运算和物理概念,具体实现取决于应用场景的要求。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值