Verfasst am: 27.04.2009, 15:40
Titel: C Programmieren in Matlab --- HILFEEE!!! ---
Hallo ihr lieben Matlab Nutzer!!
Vorweg, ich bin ziemlich neu im Bereich Matlab und vor allem im Bereich Programmieren von C Funktionen.
Mein Problem ist, dass ich mehrere Matlab Funktionen geschrieben habe, die auch prinzipiell gut laufen. Der Nachteil daran ist, dass sie deutlich zu langsam arbeiten, da ich recht große Datenmengen verarbeiten muß. Ich hab die Funktionen auch schon soweit es möglich war mit Hilfe des Profilers beschleunigt, was aber leider nicht allzuviel gebracht hat.
Durch Internetrecherche kam ich dann auf die Nutzung von C-mex Funktionen. Allerdings hab ich da keinen Schimmer, wie das funktioniert und das Internetangebot an Tutorials war auch eher dürftig (vielleicht hab ich auch nach dem falschen gesucht?!?).
Deshalb eine Frage vorweg, bevor ich euch mit den absoluten Neulingsproblemen nerve:
Gibt es irgendwo ein nettes Einsteiger Tutorial, ein gutes Buch zum Thema oder sonstige Literatur, die mir den Einstieg erleichtern könnte???
sorry, ich kenne leider keins. Auch ist das Thema zwar keine Hexerei, aber der erste Anfang ist nicht ganz leicht, zugegeben.
Allerdings: meistens allerdings, wenn User sich aus Performance-Gründen an eine C-MEX-Lösung, war es doch vielversprechender, sich den MATLAB Code nochmal genau anzuschauen (wie gesagt meistens, es gibt (wenige) Probleme, die sich deutlich schneller in C behandeln lassen, aber das ist meiner Erfahrung nach eher die Ausnahme...).
Danke schonmal für die Antwort!!! Mir wäre es natürlich deutlich lieber, wenn ich mir die C Programmiererei nicht unbedingt noch in der Kürze der Zeit aneignen müsste. Allerdings bin ich mit meinem Latein, was die Schnelligkeit der Scripte angeht, auch schon ziemlich am Ende. Ich werde nochmal den Profiler laufen lassen, und dann mal die langsamsten Funktionszeilen posten.
Vielleicht hat dann ja noch jemand ne Idee, wie man den Matlab Code selber beschleunigen kann...
Du hast Matlab-Funktionen, die Dir zu langsam laufen und willst die durch C-Funktionen ersetzen?
Da würde ich zuerst versuchen, die Matlab-Funktionen zu beschleunigen. Gerade, wenn Du Anfänger bist, gibt es da ziemlich wahrscheinlich einen ganz entscheidenden Punkt, wo Du noch viel rausholen kannst: Schleifen.
Matlab kann wunderbar schnell mit Vektoren und Matrizen rechnen und was man in C kompliziert mit Doppel- und Dreifachschleifen schreiben muss, ist in Matlab oftmals ein Einzeiler.
Obendrauf gibt es viele, spezialisierte Funktionen, die einem viel Arbeit abnehmen und dabei noch schneller sind. Die muss man aber natürlich erstmal finden - da ist dann die Online-Dokumentation echt hilfreich.
Dass beide Funktionen nicht durch Schleifen ersetzt wurden (bzw. andersrum), ist doch schonmal ein gutes Zeichen.
Bei großen Matrizen, die erst nach und nach wachsen, kann es auch helfen, wenn man die Matrizen vorher schon in der richtigen Größe initialisiert und dann nur noch mit Werten füllt. Ansonsten muss das alte Array immer ein das neue, größere umkopiert werden. Initialisieren geht zum Beispiel mit der Funktion zeros().
Wenn Dein Code nicht zu lang ist und Du dich nicht daran störst, dass ihn andere lesen können, kannst Du ihn ja mal posten. Unwichtige Dinge am besten rauskürzen, aber Grobstruktur sollte erkennbar sein...
Okay, also zum besseren Verständnis mal ein Beispiel bzw kurz die Vorgeschichte.
Es geht um Abstandsberechnungen einer Punktwolke zu einem triangulierten Bauteil. Die Punktwolke soll später iterativ an das Bauteil angepasst werden, das aber nur zum Verständnis.
Die Berechnung der Annäherung geschieht über den Abstand der Punkte der Wolke zu den Flächen des Bauteils, sprich ich brauche ein script, dass die aktuell minimalen Abstände für jeden Punkt zur Bauteiloberfläche berechnet.
Die Anzahl der Bauteilpunkte bzw -flächen und die der Punktwolke variieren hierbei von Fall zu Fall...
Hier der code:
Code:
lengthp=length(p(:,1)); %Anzahl der Punkte in der Punktwolke
lengthmf=length(m.f(:,1)); %Anzahl der Modellflächen
lengthmv=length(m.v(:,1)); %Anzahl der Modellpunkte
mindist=zeros(lengthp,1); %Preallocation der Ausgangsfunktion
for i=1:lengthp
d0=m.v-repmat(p(i,:),lengthmv,1); %Abstandsberechnung des akt. Punktes zu allen Punkten des Modells
d0=sum(d0.*d0,2);
[mindistp2p,nearpoint]=min(d0); %Finden des Punktes mit minimalem Abstand
[row,col]=find(m.f==nearpoint); %Finden der zugehörigen Flächenstücke des Modells
lengthrow=length(row(:,1));
dist=zeros(lengthrow,1); %Wieder Preallocation
for n=1:lengthrow
A=m.f(row(n,:),1); %Bestimmen Punkt A (erster Dreieckspunkt)
B=m.f(row(n,:),2); %Bestimmen Punkt B (zweiter Dreieckspunkt)
C=m.f(row(n,:),3); %Bestimmen Punkt C (dritter Dreieckspunkt)
P=p(i,:)'; %P (Punkt zu dem Abstand berechnet werde soll)
Q=m.v(A,:)'; %nächster Punkt des Modells zu P
u=m.v(B,:)'-m.v(A,:)'; %Vektor zw A und B
v=m.v(C,:)'-m.v(A,:)'; %Vektor zwischen A und C
dist(n,1)=(abs(det([P-Q,u,v])/(norm(cross(u,v))))); %Berechnen des Abstandes
end
%Hier kommt jetzt nur noch ein Runden um sehr kleine Abweichungen auf null zu setzen
mindist(i,:)=abs(min(dist));
if mindist(i,:)<1e-005
mindist(i,:)=0;
end end
Also soviel mal zum Code. Die Eingangsdaten sind patches der 3D Daten mit Punkten-, Flächen- und Normalenmatrizen des Modells und der Punktwolke.
Bin mit meinem vektorisieren bei meinem noch sehr verhaltenen MATLAB Wissen hier nicht wirklich weiter gekommen. Vielleicht hat ja einer von euch noch ne schicke Idee mit Indexing oder so etwas...
Ich würde zum Beispiel mal an dem Punkt ansetzen, wo Du den Abstand zu allen Punkten berechnest. Da kommst ja ganz schnell an millionen von Kombinationen, die da durchgegangen werden müssen.
Am elegantesten wäre es natürlich, wenn Du die Indizes deines Modells direkt den Indizes deines Originals zuordnen könntest.
Wenn das nicht geht, könntest Du versuchen, nur den Abstand zu den Punkten zu berechnen, die in einem bestimmten Umkreis zu deinem aktuellen Punkt liegen. Diese Punkte könntest Du zum Beispiel mit find() finden. x-, y- und z-Koordinaten sind ja bekannt.
Da bleibt dann eine sehr übersichtliche Menge an Punkten übrig, die Du weiter analysieren kannst. Du kannst das epsilon auch in einer Schleife dynamisch anpassen, wenn es Punkte mit sehr großer Abweichung geben sollte und das Ergebnis der Punkt-in-der-Nähe-Suche kein Ergebnis liefern sollte.
Code:
mindist(i,:)=abs(min(dist));
if mindist(i,:)<1e-005
mindist(i,:)=0;
end
ersetzen, aber wenn die Schleife sowieso schon da ist, ist es egal. Aber dafür extra eine Schleife aufmachen, wäre Verschwendung ;)
Denke, dass Du mit einer Einschränkung auf die relevanten Punkte am meisten rausholen könntest.
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