MATLAB代码优化
MATLAB使用矩阵运算，因此使用矩阵运算速度要远超普通计算。
实验f(x,y)=Asin(u0*x+v0y)运算速度
代码：
function [t, f, g] = TASK(A, u0, v0, M, N) % M,N为像素点
tic
for x = 1:M %采用for循环计算
for y = 1:N
f(x, y) = A * sin(u0 * (x-1) + v0 * (y-1));
end
end
t1 = toc; %for循环运算时间为t1
tic
x = 0:M-1;
y = 0:N-1;
[X, Y] = meshgrid(x, y); % 生成二维网格
g = A * sin(u0 * X + v0 * Y);
t2 = toc; % 矩阵运算时间为t2
t = t1/(t2+eps); % 两种算法的时间速度比较，eps为极小的数值，保证分母不为0
运行结果：
从上图可以看出，使用for循环计算是矩阵运算消耗时间的十几倍。
上图是f(x,y)=Asin(u0*x+v0y)的可视图像。
因此在使用MATLAB时，尽量使用矩阵运算，这样可以加快运算速度。