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13143747银虫 (小有名气)
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信号分析中有两个for循环太浪费时间了求帮助怎么减少程序运行时间
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我的想法：1：运用MATLAB GPU并行运算运算来把for循环放到gpu中计算； 2：将两个for循环改成矩阵运算。 但是没成功  close all;clear all; fs=20000;%采样频率 f=fs/10;%调制频率 N=2000;%采样点数 t=0:1/fs:N/fs-1/fs; fm=50;%模拟故障频率 b=fm*3000;%衰减率 Tm2=1/fm;%冲击周期 nn=Tm2*floor(t/Tm2); x1=0.1*exp(-b*(t-nn).^2).*sin(2*pi*f*t);%模拟故障信号，冲击信号 x11=abs(hilbert(x1));%包络解调信号，参考故障诊断里的共振解调方法 %原始信号及频谱 figure;subplot(211);plot(t,x1); subplot(212);hua_fft(x1,fs,2); %输入噪声 %load 2000noisebearing.mat; %% raw noise signal 含噪噪声及频谱 x33=x1+(0.15/0.6)*x2; figure;subplot(211);plot(t,x33); subplot(212);hua_fft(x33,fs,2); Wn=[(1000)/(fs/2) (3000)/(fs/2)]; %对含噪信号先进行带通滤波，再解调 [b, a]=butter(3,Wn); x333=filter(b,a,x33); x3=abs(hilbert(x333)); figure;subplot(211);plot(t,x3); subplot(212);hua_fft(x3,fs,2,0,1000); S2=x3;%随机共振输入信号 %% Parameters tuning of 2bistable potential %通过寻找信噪比最优来寻优 Max_SNR2=-50; index2=1; for h=5:5:1000 for r=0.001:0.001:0.06 % twosr为随机共振算法 s6=twosr(1,1,h/fs,r,S2); s6=s6-mean(s6); y=fft(s6,N); pyy=y.*conj(y)/N; P_S_1=pyy(round(fm*N/fs)+1); P_N_1=sum(pyy(1:N/2))-P_S_1; SNR_B2(int32(h/5),int32(r*1000))=10*log10(P_S_1/P_N_1); if 10*log10(P_S_1/P_N_1)>Max_SNR2 Max_SNR2=10*log10(P_S_1/P_N_1); Maxh=h; Maxr=r; end end end %得到SNR最优的随机共振输出信号 s8=twosr(1,1,Maxh/fs,Maxr,S2); figure;subplot(211);plot(t,s8); subplot(212);hua_fft(s8,fs,2,0,1500); |
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2015-10-08 21:43:45, 682 bytes
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告诉你，不要追求实效性，无意中，真想时效就和c++混合编程，matlab并行计算不行，数据集太少的时候还会更慢。还有就是并行计算很多要求，比如同层数据之间没有递归计算。 发自小木虫Android客户端 |
4楼2015-10-08 21:50:37