帮我在原有的公式中在保持输出结果不变的情况下帮我优化且重构以下公式,需要简洁 =IFERROR(VLOOKUP(LOWER(AL$8),INDIRECT("B"&MATCH(":BEGIN",$B:$B,0)+$AK9*(COUNTA($B:$B)/IF(COUNTIF($B:$B,":BEGIN")=COUNTIF($B:$B,":END"),COUNTIF($B:$B,":BEGIN"),"原始数据错误"))-(COUNTA($B:$B)/IF(COUNTIF($B:$B,":BEGIN")=COUNTIF($B:$B,":END"),COUNTIF($B:$B,":BEGIN"),"原始数据错误"))&":C"&MATCH(":END",$B:$B,0)+$AK9*(COUNTA($B:$B)/IF(COUNTIF($B:$B,":BEGIN")=COUNTIF($B:$B,":END"),COUNTIF($B:$B,":BEGIN"),"原始数据错误"))),2,FALSE),"无数据")
时间: 2023-06-18 16:07:08 浏览: 64
以下是重构后的公式:
```
=IFERROR(VLOOKUP(LOWER(AL$8),INDIRECT("B"&MATCH(":BEGIN",$B:$B,0)+(AK9-1)*COUNTIF($B:$B,":BEGIN")+1&":C"&MATCH(":END",$B:$B,0)+(AK9-1)*COUNTIF($B:$B,":BEGIN")),2,FALSE),"无数据")
```
主要的优化和重构包括:
1. 使用 COUNTIF 函数来计算 ":" 开头的单元格数量,避免了使用 IF 函数计算的复杂性;
2. 使用乘法计算偏移量,避免了使用 IF 函数计算的复杂性;
3. 简化了字符串拼接的过程,将偏移量直接作为参数传递给 INDIRECT 函数;
4. 移除了重复的错误处理,避免了代码冗余。
相关问题
帮我写下MATLAB中小波变换地磁观测时间序列预测的代码,并在代码中加入自适应阈值去噪
以下是代码示例:
% 导入地磁观测时间序列数据
data = load('magnetic_data.txt');
% 对数据进行小波变换
[c,l] = wavedec(data, 5, 'db4');
% 提取小波系数
c5 = detcoef(c,l,5);
c4 = detcoef(c,l,4);
c3 = detcoef(c,l,3);
c2 = detcoef(c,l,2);
c1 = detcoef(c,l,1);
cA5 = appcoef(c,l,'db4',5);
% 对小波系数进行阈值去噪
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',c);
c5t = wthresh(c5,'h',thr);
c4t = wthresh(c4,'h',thr);
c3t = wthresh(c3,'h',thr);
c2t = wthresh(c2,'h',thr);
c1t = wthresh(c1,'h',thr);
cA5t = wthresh(cA5,'h',thr);
% 重构去噪后的小波系数
ct = [c5t,c4t,c3t,c2t,c1t,cA5t];
data_denoised = waverec(ct,l,'db4');
% 预测未来一段时间的地磁观测时间序列
future_data = predict(data_denoised);
% 显示预测结果
plot(data);
hold on;
plot(future_data);
legend('原始数据','预测数据');
xlabel('时间');
ylabel('地磁观测值');
title('地磁观测时间序列预测');
matlab中平常的稀疏重构算法非常慢,通过什么方法可以在保持原来信号重构准确度的情况下,加快速度呢
在Matlab中,可以使用以下方法来加快稀疏重构算法的速度:
1. 使用多线程或并行计算:可以使用Matlab的Parallel Computing Toolbox或GPU Computing Toolbox来实现。
2. 使用加速的稀疏求解器:比如可以使用MEX文件、cuSPARSE、Intel MKL等库函数。
3. 使用低秩矩阵重构方法:低秩矩阵重构方法可以有效地减小稀疏矩阵的维度,从而加快重构速度。
4. 使用特定的稀疏矩阵表达形式:比如可以使用哈达玛矩阵、置换矩阵等特殊形式的稀疏矩阵,可以减小运算量。
5. 优化算法参数:对于不同的算法,可以通过调整算法参数来提高算法的效率。
请注意,以上方法仅仅是一些常见的加速稀疏重构算法的方法,具体的应用还需要根据具体的问题进行分析和实践。
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