Performance 如何在MATLAB中求两个向量之间的差作为时滞的函数

第一次在这里发帖！我很乐意接受任何我能得到的建议

我们有两个向量：

v1

和

v2

。假设

长度（v1）

>

长度（v2）

。我沿着向量

v1

移动一个大小为

length（v2）

的窗口。在每个滞后指数处，从

v1

I的窗口部分减去

v2

。然后，我对结果向量的项求和，并返回向量

v1

长度上每个滞后指数的和。为了简单起见，让我们忽略边缘情况

我已经用

for

循环完成了这项工作，但是向量的长度大约为10^9[或更大]，尽管计算很简单，但似乎要花很长时间才能遍历整个过程

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有什么想法吗？我怀疑有这样一个函数，但我没有找到它。

如果你允许我重新解释这个问题，你基本上想要一个向量的加窗和。然后从中减去其他向量的和

我的解决方案是在matlab中使用累积和函数（

cumsum

），如下所示：

l1 = length(v1);
l2 = length(v2);
windowSum = cumsum( [v1 zeros(1,l2)] ) - cumsum( [zeros(1,l2) v1] );
returnVal = windowSum - sum(v2);

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这假设

v1

和

v2

是行向量。它用右边的零填充

v1

，取累积和，然后用左边填充的零减去累积和。这导致向量

windowSum（i）

是

v1

之前索引

i

的

长度（v2）

元素之和。根据您希望如何处理边、希望向量的长度等，这应该可以解决您的问题。

我有点困惑您到底在做什么。你能举个简短的例子吗？如果你只是对所有元素求和，那么向量的对齐方式无关紧要；您只是在每一端省略了不同数量的元素。谢谢您指出这一点。我完全明白为什么我的解释不好。我对问题进行了编辑，以更好地反映我的实际意思（我希望它现在更有意义）。你真的在求向量之间的差，而不是差的某个范数？这正是我下一步要尝试的事情。我想最好先考虑一个更简单的操作，但看起来相同的技巧可能不起作用。。。在这种情况下，我是否一直在使用

for

循环？我不知道在这种情况下有任何内置函数可以工作。您可以研究mex函数，它是matlab的c扩展。对于像这样的简单操作，它们非常容易编写，并且比for-loop有更好的性能。如果不清楚，第一步是交换操作顺序：求和与减法。这是因为求和是线性的。这绝对是一个聪明的方法。艾萨克，你是一位绅士和学者。