Круговой буфер в MATLAB, ** без ** копирования старых данных

Один из способов быстро реализовать круговой буфер - использовать модуль, чтобы вернуться к началу. Это немного изменит порядок данных по сравнению с тем, что вы указали, но может быть быстрее и эквивалентным, если вы просто замените самые старые данные самыми новыми, поэтому вместо

[B2 B3 B4 B5 B6]

Ты получаешь

[B6 B2 B3 B4 B5]

Используя такой код:

bufferSize = 5;

data = nan(bufferSize,1)';

for ind = 1:bufferSize+2  

    data(mod(ind-1, bufferSize)+1) = ind

end

и это работает для данных произвольного размера.

Если вы не знакомы с модулем, функция mod фактически возвращает остаток от операции деления. Итак, mod(3,5) возвращает3, mod(6,5) возвращает 1, mod(7,5) возвращает 2 и так далее, пока вы не дойдете до mod(10,5), что снова равно 0. Это позволяет нам «обернуть» вектор, возвращаясь к началу каждый раз, когда мы достигаем конца. +1 и -1 в коде связаны с тем, что MATLAB начинает свои векторные индексы с 1, а не с 0, поэтому, чтобы математика работала правильно, вам нужно удалить 1 перед выполнением mod, а затем добавить его обратно, чтобы получить правильный индекс. В результате, когда вы пытаетесь записать 6-й элемент в свой вектор, он идет и записывает его в 1-ю позицию в векторе.

Моя идея состояла бы в том, чтобы использовать массив ячеек с 5 записями и использовать переменную для индексации подмассива, который должен быть перезаписан на следующем шаге. Например. что-то типа

 a = {ones(10),2*ones(10),3*ones(10),4*ones(10),5*ones(10)};
 index = 1;

на следующем шаге вы можете записать в подмассив:

 a{index} = 6*ones(10);

и увеличиваем индекс как

index = index+1

Очевидно какое-то ограничение:

if(index > 5) % FIXED TYPO!!
   index = 1;
end

Это было бы для вас?

РЕДАКТИРОВАТЬ: Еще одна вещь, на которую следует обратить внимание, - это сортировка записей, которая, следовательно, всегда будет смещена некоторыми записями, но в зависимости от того, как вы продолжаете использовать данные, вы могли бы, например, изменить использование данных в зависимости от переменной index.

EDIT2: у меня есть другая идея: как насчет использования классов в MATLAB. Вы можете использовать класс-дескриптор для хранения ваших данных, используя буфер только для ссылки на данные. Это может сделать его немного быстрее, в зависимости от того, какие данные (размер наборов данных и т. Д.) Вы храните и сколько сдвигов будет в вашем коде. См., Например, здесь: Matlab - обрабатывать объекты

Вы можете использовать простой класс дескриптора:

classdef Foo < handle   
    properties (SetAccess = public, GetAccess = public)
        x
    end

    methods
        function obj = foo(x)
            % constructor
            obj.x = x;
        end 
    end       
end

Храните данные в нем:

data = [1 2 3 4];
foo = Foo(data);  % handle object

а затем сохраните только ссылку на объект в кольцевом буфере. В опубликованной ссылке ответ показывает, что назначение bar = foo не копирует объект, а на самом деле содержит только ссылку:

foo.x = [3 4]
disp(bar.x)      % would be [3 4]

но, как уже говорилось, я не знаю, будет ли это быстрее из-за накладных расходов ООП. Это может быть в зависимости от ваших данных ... И вот еще немного информации об этом: http://www.matlabtips.com/how-to-point-at-in-matlab/

Я только что загрузил свое решение для быстрого кольцевого буфера, в который не копируются старые данные

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/47025-circvbuf-m

Основная идея этого кольцевого буфера - постоянная и быстрая производительность и отказ от операций копирования при использовании буфера в программе:

% create a circular vector buffer
    bufferSz = 1000;
    vectorLen= 7;
    cvbuf = circVBuf(int64(bufferSz),int64(vectorLen));

% fill buffer with 99 vectors
    vecs = zeros(99,vectorLen,'double');
    cvbuf.append(vecs);

% loop over lastly appended vectors of the circVBuf:
    new = cvbuf.new;
    lst = cvbuf.lst;
    for ix=new:lst
       vec(:) = cvbuf.raw(:,ix);
    end

% or direct array operation on lastly appended vectors in the buffer (no copy => fast)
    new = cvbuf.new;
    lst = cvbuf.lst;
    mean = mean(cvbuf.raw(3:7,new:lst));

Посмотрите на снимок экрана, чтобы увидеть, что этот кольцевой буфер имеет преимущества, если буфер большой, но размер данных, добавляемых каждый раз, невелик, поскольку производительность circVBuf НЕ зависит от размера буфера по сравнению с простым буфером копирования.

Двойная буферизация гарантирует прогнозируемое время для добавления в зависимости от данных, которые нужно добавить в любой ситуации. В будущем этот класс предоставит вам возможность выбора двойной буферизации: да или нет - работа ускорится, если вам не понадобится гарантированное время.