是否可以優化此功能？

Question

經過剖析后，我發現這種方法占用了大部分計算時間。 我真的沒有看到優化的方法，因為它是一個可怕的功能。 （它是......）也許有人能給我一些好主意嗎？

public static double perceivedLoudness(double L_G, double L_ETQ, double a0) {
  double t1 = 1d + 1 / 4d * Math.pow(10d, 0.1d * (L_G - a0 - L_ETQ));
  double t2 = Math.pow(t1, 0.25);
  return 0.064d * Math.pow(10, 0.025 * L_ETQ) * (t2 - 1);
 }

這是改進版本：

public static double perceivedLoudness(double L_G, double L_ETQ, double a0) {
  double x = L_G - a0 - L_ETQ;
  double t1 = 0.25 * Math.exp(0.230259 * x) + 1;
  double t2 = Math.sqrt(Math.sqrt(t1));
  return ltqFactors[(int)L_ETQ]  * (t2 - 1);
 }

對ltqFactors的查找就是這樣的。 ltqValues從給定的ltq函數中保持20個點，大約應該是足夠的。

for( int i = 0; i < etqValues.length; ++i) {
  ltqFactors[(int)etqValues[i]] = 0.064d * Math.exp(etqValues[i] * 0.05756462732485114210d);
  }

編輯：經過更多文件的測試運行后，我加速了~100％：

• 舊：6,2％，有7000000個電話
• 新增：3,2％8000000電話。

謝謝你到目前為止！

Edit2：我不知道接受哪個答案。 :(與其他一些改進（主要是查找表）9000聲音文件的處理時間從4：30min下降到3：28min。

我將保持這個問題，看看是否有其他想法，但接受一個答案。

編輯：我現在有點沮喪。 我使用JFace treeviewer讓用戶瀏覽結果，它需要更多的時間來更新計算本身。 ：/

Answer 1

你的函數似乎是解析的，我建議用插值方法完全替換它。 這樣，您就可以Math.Pow的昂貴調用減少到幾個算術運算。

在這種情況下，最好的應該是有理函數逼近。 你的函數可能在復平面上有極點，這通常會使多項式插值失效。

請注意，您有兩個變量： L_G - a0 - L_ETQ和L_ETQ 。 插值應僅在一個變量中執行。

我將t2有理函數逼近作為L_G - a0 - L_ETQ 。 看一下Numerical Recipes的實現技巧。

另外，對於最后一部分，替換

Math.pow(10, 0.025 * L_ETQ); 

通過

Math.exp(L_ETQ * 0.05756462732485114210d)

（為exp(L_ETQ * 0.025 * log(10)) ）。

所以你應該對一些算術運算和指數運算很好。

編輯： 查看t2的圖表作為L_G - a0 - L_ETQ 。

編輯：替換

double t1 = 1d + 1 / 4d * Math.pow(10d, 0.1d * (L_G - a0 - L_ETQ)); 
double t2 = Math.pow(t1, 0.25);

通過

double x = L_G - a0 - L_ETQ;
double t1 = 0.25 * Math.exp(0.230259 * x) + 1;
double t2 = Math.sqrt(Math.sqrt(t1));

而你應該獲得更多％。 在這一點上，理性近似可能是過度工程：你有兩個exp，兩個sqrt。

Answer 2

數學並不會立即看起來像是可以重新排序以避免任何重復計算，因此采用的方法取決於此函數的使用方式以及所需的准確結果。

最好的方法是避免重新計算同一組輸入值的值。 您的代碼可以保存相同輸入值的計算結果嗎？ 如果沒有，你可以有一個值的緩存，但要注意雙打可以有很多值，你可能想要將雙打折疊成一個已知的間隔（例如從0到1折疊成0到99之間的整數）。

Answer 3

我猜

double t2 = Math.sqrt(Math.sqrt(t1));

比...更快

double t2 = Math.pow(t1, 0.25);

Answer 4

看一下你引用的那篇論文，似乎L_ETQ和a0只是聲音頻率（Bark）的函數。

因此，至少你可以得到一個表格，列出給定頻率的各種計算結果。 例如，緩存結果：

.064 * Math.pow(10, 0.025 * L_ETQ)

按頻率。 [還可以緩存（a0 + L_ETQ）* .1]

此外，可能是微小的影響，如果有的話，但我會將1/4轉換為0.25。

Answer 5

為程序可以處理的輸入范圍預先生成查找表。

它沒有比這更快！ :)

Answer 6

根據輸入參數緩存輸出可能會有所幫助：

http://en.wikipedia.org/wiki/Memoization

Answer 7

這還沒有提到，所以我會。

您可能需要考慮從浮點數學轉換為整數。 操作速度要快得多。 由於添加和存儲浮點數，圖形傾向於使用整數數學而不是浮動。 你必須要進行轉換，但我相信你會獲得相當大的性能提升。 整數數學的唯一問題是你必須定義你願意接受多少精度。

Answer 8

1. 嘗試緩存一些值（我猜L_G和L_ETQ不是那個變量，對吧？）
2. 嘗試在體系結構相關代碼中實現並使用JNI。

Answer 9

我會采取一些反對意見 ，以消除猜測。 這樣我就可以確定在其他地方沒有采取時間，比如讀取數據並將其轉換為浮點數，或打開/關閉文件。 當我確定這個例程占用了大部分時間時，我很確定它幾乎會花費所有時間來調用Math函數，並將L_ETQ轉換為整數。 有可能記住那些數學函數。 然后，正如亞歷山大所說，你可以用插值來完成所有這些工作。

問題是，你可能有不止一件事要優化。 如果這需要180秒，如果50％，比如那個時間，這個例程在堆棧上，那么如果你將時間縮短一半，你將時間減少了45秒到135秒。 但是，現在這個例程只在堆棧上持續45/135秒或1/3。 這意味着其他一些東西正在使用其他2/3或90秒，我敢打賭，你可以優化一些東西。 如果你可以將那些減少到45秒，那么總數減少到90，並且數學例程所占的百分比回升到50％，所以也許你可以從中擠出更多。 就是這樣。 每次你削減它的一部分，其他部分的百分比增加，所以你可以一遍又一遍地追逐它們，直到你真的盡可能地擠壓它。