matlab簡單的矢量化實現

Question

我是matlab新手。通過一個簡單的例子，我想了解矢量化。我如何矢量化下面的代碼片段。

for i = 1:z 
    binno = binno + f*floor(clip(:,:,i)*bins/256); 
    f=f*bins; 
end 

這是一個非常簡單的代碼，但我也需要了解我怎麼能向量化它properly.Problem爲f在每個循環後重新計算。 編輯：Binno是一個2d矩陣，Clip是3d，f和bin是標量。

Answer 1

可以分三個步驟做到這一點：

1. 創造的因素的載體;使1 * 1通過-Z

   fact = f .* bins.^(0:z-1); 
   fact = reshape(fact,1,1,[]); 
   

2. 因素

   tmp = bsxfun(@times,floor(clip*bins/256),fact); 
   

3. 總和一切

   binno = sum(tmp,3); 
   

Answer 2

有時它有助於記下前幾個循環的值，然後找到該模式。向量F（每次迭代一次）從第一個f開始（我們稱之爲f0）。然後第二項是f0*bins。然後f0*bins^2等，所以F是f0*[1 bins bins^2 bins^3]... ，自垃圾箱^ 0爲1

即使在此之前可以被計算爲

F = f0 * bins .^ (0:z-1); 

，你能夠計算整個floor操作一次：floor(clip*bins/256)。現在您只需要弄清楚如何將P元素矢量F乘以該3D矩陣MxNxP。 bsxfun會做這樣的事情，但尺寸需要匹配，或者完全是1.因此，F必須是1x1xP而不是P.然後，將整個事物沿第三維進行求和。

binno = sum(bsxfun(@times, floor(clip*bins/256), reshape(F, [1 1 length(F)])), 3);

只是注意...這個問題會更容易地與至少由大小定義了輸入回答。更好的是幾行生成正確尺寸的樣本數據。由於沒有，我無法測試上述代碼，所以您有責任將其適用於您的數據。