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We have implemented a faster 1D convolutional operator. It is extremely fast for VERY large input arrays with comparable dimensions.
If the dimensions of the two vectors are quite different the best way to work is to compare execution times (in general the speed improvement depends by their sizes).
For smaller input vectors MATLAB implementation results more efficient.
Example
a=floor(10000*rand(200000,1));
b=floor(10000*rand(200000,1));
Matlab conv(a,b) -----> requires 1616 secs.
Our mcgo_conv(a,b) -->requires 639 secs.
Cita come
Luigi Rosa (2026). A Faster Convolutional 1D Operator (https://it.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/4056-a-faster-convolutional-1d-operator), MATLAB Central File Exchange. Recuperato .
Informazioni generali
- Versione 1.0.0.0 (3,69 KB)
Compatibilità della release di MATLAB
- Compatibile con qualsiasi release
Compatibilità della piattaforma
- Windows
- macOS
- Linux
| Versione | Pubblicato | Note della release | Action |
|---|---|---|---|
| 1.0.0.0 | A faster implementation optimizing memory management. |
