Matlab中提取32位二进制数内嵌多个数值的最快方法是什么

位提取性能优化方案 #

你最初用位移位、位与的思路本身就是性能最优的方向，只要修正代码错误、调整几个细节就能大幅提升运行速度，完全不需要先尝试字符串、位遍历类的方案：

1. 先修正你现有代码的两处明显问题：
   • Var3=bitand(Var2_temp,511)属于笔误，应该使用Var3_temp做计算
   • 直接写掩码常数，不要用2^12-1这类幂运算，Matlab的幂运算每次都会实时计算，直接写4095能省掉不必要的运算开销
2. 消除类型转换开销：显式将输入和掩码都转为uint32类型，避免Matlab默认把数值当做双精度处理产生的跨类型运算开销
3. 去掉不必要的临时变量，减少赋值操作的开销

优化后的代码如下：

% 确保输入为uint32类型
fourbytes = uint32(fourbytes);
Var1 = bitshift(fourbytes, -30);
Var2 = bitand(bitshift(fourbytes, -22), uint32(511));
Var3 = bitand(bitshift(fourbytes, -13), uint32(511));
Var4 = bitand(fourbytes, uint32(4095));

如果是批量处理大量uint32数据，直接用上述代码做向量化运算即可，不需要写循环，向量化处理的速度会比单条循环处理高几十倍。

什么时候需要用C实现？ #

只有当你处理超大规模数据、上述向量化Matlab代码的速度仍达不到要求时，再考虑用C写MEX函数：

• 单条/少量数据处理场景下，优化后的Matlab位运算和C语言的性能差距不到20%，完全没必要换C实现
• 千万级以上数据批量处理场景下，C写的MEX函数大概能比向量化Matlab代码快2~5倍，可以根据你的性能需求选择

你之前尝试的bitget+bin2dec/bi2de方案慢是必然的，这类都是高层封装函数，涉及字符串操作、数组遍历，开销是原生位运算的数百上千倍，不适合做高性能位提取。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tom Mozdzen