matlab中的计时工具timeit.m

matlab的功能函数，属于计时工具， Copyright (c) 2010, The MathWorks, Inc. All rights reserved. Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification, are permitted provided that the following conditions are met: * Redistributions of source code must retain the above copyright

function [t measurement_overhead measurement_details] = timeit（f num_outputs）
%TIMEIT Measure time required to run function.
%   T = TIMEIT（F） measures the time （in seconds） required to run F which is a
%   function handle.  TIMEIT calls F with either no output arguments or one
%   output argument depending on nargout（F）.
%
%   T = TIMEIT（FN） calls F with N output arguments.  N can be 0 1 2 3 or 4.
%
%   TIMEIT handles automatically the usual benchmarking procedures of “warming
%   up“ F figuring out how many times to repeat F in a timing loop etc.
%   TIMEIT also compensates for the estimated time-measurement overhead
%   associated with tic/toc and with calling function handles.  TIMEIT returns
%   the median of several repeated measurements.
%
%   Examples
%   --------
%   How much time does it take to compute sum（A.‘ .* B 1） where A is
%   12000-by-400 and B is 400-by-12000?
%
%       A = rand（12000 400）;
%       B = rand（400 12000）;
%       f = @（） sum（A.‘ .* B 1）;
%       timeit（f）
%
%   How much time does it take to call svd with three output arguments?
%
%       X = [1 2; 3 4; 5 6; 7 8];
%       f = @（） svd（X）;
%       timeit（f 3）
%
%   How much time does it take to dilate the text.png image with
%   a 25-by-25 all-ones structuring element? （This example uses Image Processing
%   Toolbox functions.）
%
%       bw = imread（‘text.png‘）;
%       se = strel（ones（25 25））;
%       g = @（） imdilate（bw se）;
%       timeit（g）

%   Steve Eddins
%   Copyright 2008-2010 The MathWorks Inc.

if nargin < 2
    num_outputs = min（numOutputs（f） 1）;
else
    if num_outputs > 4
        warning（‘MATLAB:timeit:tooManyOutputs‘ ...
            ‘Too many function output arguments specified. timeit will call your function with 4 output arguments.‘）;
    end
end

t_rough = roughEstimate（f num_outputs）;

% Calculate the number of inner-loop repetitions so that the inner for-loop
% takes at least about 1ms to execute.
desired_inner_loop_time = 0.001;
num_inner_iterations = max（ceil（desired_inner_loop_time / t_rough） 1）;

% Run the outer loop enough times to give a reasonable set of inputs to median.
num_outer_iterations = 11;

% If the estimated running time for the timing loops is too long
% reduce the number of outer loop iterations.
estimated_running_time = num_outer_iterations * num_inner_iterations * t_rough;
long_time = 15;
min_outer_iterations = 3;
if estimated_running_time > long_time
    num_outer_iterations = ceil（long_time / （num_inner_iterations * t_rough））;
    num_outer_iterations = max（num_outer_iterations min_outer_iterations）;
end

times = zeros（num_outer_iterations 1）;

for k = 1:num_outer_iterations
    % Coding note: An earlier version of this code constructed an “outputs“ cell
    % array which was used in comma-separated form for the left-hand side of
    % the call to f（）.  It turned out though that the comma-separated output
    % argument