Arrays Matlab：设置复数数组值很慢

我是Matlab新手。我目前正在试验傅立叶变换，并尝试实现一个频率滤波器（删除所有频率，但k_min和k_max之间的频率除外）

为了实现这一点，我删除了傅里叶变换图像中的各个像素。我正在使用以下代码：

% Example values
kmin = 0;
kmax = 300;

for i = 1:w
    for j = 1:h
        if norm([w/2, h/2] - [i,j]) < kmin || norm([w/2, h/2] - [i,j]) > kmax
            Fs(j,i) = 0.0;
        end
    end
end

%示例值
kmin=0；
kmax=300；
对于i=1:w
对于j=1:h
如果范数（[w/2，h/2]-[i，j]）kmax
Fs（j，i）=0.0；
结束
结束
结束

我的图像大约是1000x600。因此，Fs是一个1000x600的复数数组。现在我的问题是：为什么这么慢？如果我将很少的像素设置为零（例如，kmin=10，kmax=infinite），那么代码运行速度很快，但是如果我必须将几乎所有像素设置为0.0（例如，kmin=0，kmax=10），则需要花费大量的时间来完成

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我所做的就是将一些数组条目设置为零（最坏的情况是少于1000000个条目，可能是因子2，因为它们是复数）。为什么这需要几分钟的时间？：）

循环在Matlab中的速度往往较慢（尽管在最新版本中这一点有所改进）。更好，这意味着“同时”处理所有值，而不使用循环。在这种情况下，您可以使用和：

[ii jj]=ndgrid（1:w，1:h）；%//创建所有组合
aux=sqrt（（w/2-ii（：）.^2+（h/2-jj（：）.^2）；%//计算范数
ind=（auxkmax）；%//逻辑索引
Fs（ind）=0；

计算截止频率对应的指数，而不是根据指数计算频率并查看其是否属于回传

一旦您计算了

n_-cutoff\u low

和

n_-cutoff\u high

，将所有元素从

1:n_-cutoff\u low

和从

n_-cutoff\u high:end

设置为零既简单又快速

基本上，您可以使用fftshift从

norm([w/2, h/2] - [i,j]) < kmin

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关于使用matlab在傅里叶域中屏蔽频率的一些细节：这对于OP的坏方法是一个很好的加速，但它仍然是一个坏方法。

norm([w/2, h/2] - [i,j]) < kmin

norm([i,j]) < kmin

i^2 + j^2 < kmin^2

j^2 < kmin^2 - i^2

j_cutoff = floor(sqrt(kmin^2 - i^2));
Fs(i,-j_cutoff:j_cutoff) = 0;