matlab如何进行批量计算,什么是matlab中逐列相关的快速计算方法

手动计算可以获得x100的速度提升.

An=bsxfun(@minus,A,mean(A,1)); %%% zero-mean

Bn=bsxfun(@minus,B,mean(B,1)); %%% zero-mean

An=bsxfun(@times,An,1./sqrt(sum(An.^2,1))); %% L2-normalization

Bn=bsxfun(@times,Bn,1./sqrt(sum(Bn.^2,1))); %% L2-normalization

C=sum(An.*Bn,1); %% correlation

您可以使用该代码进行比较：

A=rand(60,25000);

B=rand(60,25000);

tic;

C=zeros(1,size(A,2));

for i = 1:size(A,2)

C(i)=corr(A(:,i), B(:,i));

end

toc;

tic

An=bsxfun(@minus,A,mean(A,1));

Bn=bsxfun(@minus,B,mean(B,1));

An=bsxfun(@times,An,1./sqrt(sum(An.^2,1)));

Bn=bsxfun(@times,Bn,1./sqrt(sum(Bn.^2,1)));

C2=sum(An.*Bn,1);

toc

mean(abs(C-C2)) %% difference between methods

以下是计算时间：

Elapsed time is 10.822766 seconds.

Elapsed time is 0.119731 seconds.

两个结果之间的差异非常小：

mean(abs(C-C2))

ans =

3.0968e-17

编辑：解释

bsxfun执行逐列操作(或逐行取决于输入).

An=bsxfun(@minus,A,mean(A,1));

该行将删除(@minus)每列的平均值(平均值(A,1))到A的每列.因此,基本上它使A的列为零均值.

An=bsxfun(@times,An,1./sqrt(sum(An.^2,1)));

该行乘以(@times)每列与其规范的倒数.所以它使它们L-2归一化.

一旦列为零均值和L2归一化,为了计算相关性,您只需要将A的每列的点积乘以B的每一列.因此,将元素乘以* Bn乘以你总和每列：sum(An.* Bn);.

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