在 Matlab 中快速加载大块二进制文件

我有一些相当大的 int16 格式的数据文件（256 个通道，大约 75-1 亿个样本 = 每个文件约 40-50 GB 左右）。它以平面二进制格式编写，因此结构类似于：CH1S1，CH2S1，CH3S1 ... CH256S1，CH1S2，CH2S2，...

我需要分别读取每个通道，进行过滤和偏移校正，然后保存。我当前的瓶颈是加载每个通道，这大约需要 7-8 分钟……扩大到 256 倍，光是加载数据就需要近 30 个小时！我正在尝试智能地使用 fread，在读取每个通道时跳过字节；我在所有 256 个通道上循环使用以下代码来执行此操作：

offset = i - 1;
fseek(fid,offset*2,'bof');
dat = fread(fid,[1,nSampsTotal],'*int16',(nChan-1)*2);

仔细阅读，这通常是加载大型二进制文件的某些部分的最快方法，但是文件是否太大而无法更快地完成此操作？

我没有加载那么多数据...我正在使用的测试文件是 37GB，对于 256 个通道之一，我只为整个跟踪加载 149MB...也许是 fread 的“跳过”功能是次优的吗？

系统详细信息：MATLAB 2017a、Windows 7、64 位、32GB RAM

@CrisLuengo 的想法要快得多：本质上，对数据进行分块，加载每个块，然后将其拆分为单独的通道文件以节省 RAM。

下面是一些加载部分的代码，速度很快，不到 1 分钟：

% fake raw data
disp('building... ');
nChan = 256;
nSampsTotal = 10e6;
tic; DATA = rand(nChan,nSampsTotal); toc;
fid = fopen('rawData.dat','w');
disp('writing flat binary file... ');
tic; fwrite(fid,DATA(:),'int16'); toc;
fclose(fid);

% compute the number of samples and chunks
chunkSize = 1e6;
nChunksTotal = ceil(nSampsTotal/chunkSize);


%% load by chunks
t1 = tic;
fid = fopen('rawData.dat','r');
dat = zeros(nChan,chunkSize,'int16');
chunkCnt = 1;
while 1
    tic
    if chunkCnt <= nChunksTotal
        % load the data
        fprintf('Chunk %02d/%02d: loading... ',chunkCnt,nChunksTotal);
        dat = fread(fid,[nChan,chunkSize],'*int16');
    else
        break;
    end
    toc;
    chunkCnt = chunkCnt + 1;
end
t = toc(t1); fprintf('Total time: %4.2f secs.\n\n\n',t);
% Total time: 55.07 secs.
fclose(fid);

另一方面，通过跳过文件按通道加载大约需要 20 倍的时间，略多于 20 分钟：

%% load by channels (slow)
t1 = tic;
fid = fopen('rawData.dat','r');
dat = zeros(1,nSampsTotal);
for i = 1:nChan
    tic;
    fprintf('Channel %03d/%03d: loading... ');
    offset = i-1;
    fseek(fid,offset*2,'bof');
    dat = fread(fid,[1,nSampsTotal],'*int16',(nChan-1)*2);
    toc;
end
t = toc(t1); fprintf('Total time: %4.2f secs.\n\n\n',t);
% Total time: 1133.48 secs.
fclose(fid);

我还要感谢 Matlab 论坛上的 OCDER 提供的帮助：link https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/415545-loading-large-binary-files-in-matlab-quickly