Discussion :

[asnat]

bonjour
jai un probleme. dans mon code je travaille avec une grosse matrice de dimension 256*190*1000. le temps d'execution est hyper hyper lent. Que puis je faire svp pour reduire le temps d'execution. merci
mon code est le suivant

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for  h=1:100
 
      for m = 1:256
         for n = 1:190
    y=squeeze(Frame(m,n,(h-1)*10+1:h*10));
 
  logSI=log(y);
  sexpfit=polyfit(TE,logSI',1);
  if( -1/sexpfit(1) > 0 && -1/sexpfit(1) < 500 )
    counter0=counter0+1;
    M0(:,counter0)=exp(sexpfit(2));
    T2StarSExpFit(:,counter0)=-1/sexpfit(1);
    curMeanT2Star=-1/sexpfit(1);
  else
      continue;
  end

[Jerome Briot]

Pourrais-tu faire attention à poster un code complet fonctionnel ?

Sinon dans ton cas, c'est la fonction POLYFIT qui prend du temps :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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function test
 
Frame = rand(20,10,100);
TE = 1:10;
counter0 = 0;
 
for  h=1:10
 
    for m = 1:20
        for n = 1:10
            y=squeeze(Frame(m,n,(h-1)*10+1:h*10));
 
            logSI=log(y);
            sexpfit=polyfit(TE,logSI',1);
            if( -1/sexpfit(1) > 0 && -1/sexpfit(1) < 500 )
                counter0=counter0+1;
                M0(:,counter0)=exp(sexpfit(2));
                T2StarSExpFit(:,counter0)=-1/sexpfit(1);
                curMeanT2Star=-1/sexpfit(1);
            else
                continue;
            end
 
        end
 
    end
 
end

Puis un script pour évaluer le temps d'exécution :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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profile on
profile -history
 
test
 
profile viewer

(voir l'image attachée pour le résultat)

Tu devrais la remplacer par une fonction MATLAB (à trouver sur le FEX ou à faire toi même) plus spécifique à ton problème (régression linéaire) voire par un fichier MEX.

Pour l'exemple, on peut légèrement optimiser le code comme ceci :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for  h = 1:10
    for m = 1:20
        for n = 1:10
            y = Frame(m,n,(h-1)*10+1:h*10);
            sexpfit = polyfit(TE,log(y(:)),1);
            if( -1/sexpfit(1) > 0 && -1/sexpfit(1) < 500 )
                counter0 = counter0+1;
                M0(counter0) = exp(sexpfit(2));
                T2StarSExpFit(counter0) = -1/sexpfit(1);
%                 curMeanT2Star = -1/sexpfit(1);
            end     
        end 
    end 
end

On peut aussi pré-allouer la mémoire pour M0 et T2StarSExpFit en leur donnant une taille maximale (et en supprimant les termes inutiles à la fin du processus) :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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M0 = nan(numel(Frame),1);
T2StarSExpFit = nan(numel(Frame),1);

Mais cela ne changera rien dans ton cas, puisque c'est la fonction POLYFIT qui prend le plus de temps.

[FR119492]

Salut!

une grosse matrice de dimension 256*190*1000

Une matrice à 3 dimensions, ça n'existe pas. Dans ton cas, ça doit plutôt être un tableau.
Jean-Marc Blanc