Exponenta Banner
exponenta event banner

movmean

Скользящее среднее

свернуть все на странице

Синтаксис

M = movmean (A, k)
M = movmean (A, [kb kf])
M = movmean (___, тусклый)
M = movmean (___, нанфлаг)
M = movmean (___, имя, значение)

Описание

пример

M = movmean(A,k) возвращает массив локальных k- средние значения точек, где каждое среднее вычисляется по скользящему окну длины k через соседние элементы A. Когда k нечетное, окно центрировано относительно элемента в текущем положении. Когда k является четным, окно центрировано относительно текущего и предыдущего элементов. Размер окна автоматически усекается в конечных точках, когда не хватает элементов для заполнения окна. При усечении окна среднее значение принимает только те элементы, которые заполняют окно. M имеет тот же размер, что и A.

  • Если A является вектором, то movmean оперирует по длине вектора.

  • Если A является многомерным массивом, то movmean работает вдоль первого размера массива, размер которого не равен 1.

пример

M = movmean(A,[kb kf]) вычисляет среднее с окном длины kb+kf+1 который включает элемент в текущем положении, kb элементы назад, и kf элементы вперед.

пример

M = movmean(___,dim) возвращает массив скользящих средних по размерности dim для любого из предыдущих синтаксисов. Например, если A является матрицей, то movmean(A,k,2) работает вдоль колонн A, вычисление k- скользящее среднее для каждого ряда.

пример

M = movmean(___,nanflag) указывает, включать или пропускать NaN значения из вычисления для любого из предыдущих синтаксисов. movmean(A,k,'includenan') включает все NaN значения в вычислении при movmean(A,k,'omitnan') игнорирует их и вычисляет среднее значение по меньшему количеству точек.

пример

M = movmean(___,Name,Value) задает дополнительные параметры для скользящего среднего с использованием одного или нескольких аргументов пары имя-значение. Например, если x является вектором значений времени, то movmean(A,k,'SamplePoints',x) вычисляет скользящее среднее относительно времени в x.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Вычислите трехточечное центрированное скользящее среднее вектора строки. Если в конечных точках окна меньше трех элементов, возьмите среднее значение по доступным элементам.

A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movmean(A,3)
M = 1×10

    6.0000    6.0000    4.3333    1.0000   -2.0000   -2.0000   -0.3333    2.0000    4.0000    4.5000
Открыть сценарий в реальном времени

Вычислите трехточечное конечное скользящее среднее вектора строки. Если в конечных точках окна меньше трех элементов, возьмите среднее значение по доступным элементам.

A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movmean(A,[2 0])
M = 1×10

    4.0000    6.0000    6.0000    4.3333    1.0000   -2.0000   -2.0000   -0.3333    2.0000    4.0000
Открыть сценарий в реальном времени

Вычислите трехточечное центрированное скользящее среднее для каждой строки матрицы. Окно начинается с первой строки, перемещается горизонтально к концу строки, затем перемещается ко второй строке и т.д. Аргумент размерности равен двум, который скользит по столбцам A.

A = [4 8 6; -1 -2 -3; -1 3 4]
A = 3×3

     4     8     6
    -1    -2    -3
    -1     3     4


M = movmean(A,3,2)
M = 3×3

    6.0000    6.0000    7.0000
   -1.5000   -2.0000   -2.5000
    1.0000    2.0000    3.5000
Открыть сценарий в реальном времени

Вычисление трехточечного центрированного скользящего среднего вектора строки, содержащего два NaN элементы.

A = [4 8 NaN -1 -2 -3 NaN 3 4 5];
M = movmean(A,3)
M = 1×10

    6.0000       NaN       NaN       NaN   -2.0000       NaN       NaN       NaN    4.0000    4.5000

Пересчитать среднее значение, но опустить NaN значения. Когда movmean браки NaN элементы, оно принимает среднее значение по оставшимся элементам в окне.

M = movmean(A,3,'omitnan')
M = 1×10

    6.0000    6.0000    3.5000   -1.5000   -2.0000   -2.5000         0    3.5000    4.0000    4.5000
Открыть сценарий в реальном времени

Вычислите 3-часовое центрированное скользящее среднее данных в A в соответствии с вектором времени t. 

A = [4 8 6 -1 -2 -3];
k = hours(3);
t = datetime(2016,1,1,0,0,0) + hours(0:5)
t = 1x6 datetime
Columns 1 through 3

   01-Jan-2016 00:00:00   01-Jan-2016 01:00:00   01-Jan-2016 02:00:00

Columns 4 through 6

   01-Jan-2016 03:00:00   01-Jan-2016 04:00:00   01-Jan-2016 05:00:00


M = movmean(A,k,'SamplePoints',t)
M = 1×6

    6.0000    6.0000    4.3333    1.0000   -2.0000   -2.5000
Открыть сценарий в реальном времени

Вычислите трехточечное центрированное скользящее среднее вектора строки, но отмените все вычисления, использующие менее трех точек на выходе. Другими словами, возвращает только средние значения, вычисленные из полного трехэлементного окна, отбрасывая вычисления конечных точек.

A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movmean(A,3,'Endpoints','discard')
M = 1×8

    6.0000    4.3333    1.0000   -2.0000   -2.0000   -0.3333    2.0000    4.0000

Входные аргументы

свернуть все

Входной массив, заданный как вектор, матрица или многомерный массив.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical

Длина окна, заданная как числовой скаляр или скаляр длительности. Когда k является положительным целым скаляром, центрированное среднее включает элемент в текущей позиции плюс окружающие соседи. Например, трехточечное среднее, определенное окном длиной три, приводит к следующему вычислению для вектора A:

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | duration

Длина направленного окна, заданная как числовой вектор или вектор строки длительности, содержащий два элемента. Когда kb и kf положительные целочисленные скаляры, вычисление завершено kb+kf+1 элементы. Расчет включает элемент в текущей позиции, kb элементы перед текущим положением, и kf элементы после текущего положения. Например, среднее значение из четырех точек, определенное в окне направления [2 1] результаты в следующем вычислении для вектора A:

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | duration

Размерность для работы, заданная как целочисленный скаляр. Если значение не указано, то по умолчанию используется первый размер массива, размер которого не равен 1.

Измерение dim указывает измерение, которое movmean работает вдоль направления, в котором скользит указанное окно.

Рассмотрим двухмерный входной массив, A.

  • Если dim = 1, то movmean(A,k,1) начинается с первого столбца и скользит вертикально по каждой строке. Среднее вычисляется по k элементы за один раз. Затем он перемещается во второй столбец и повторяет вычисление. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будут исчерпаны все столбцы.

  • Если dim = 2, то movmean(A,k,2) начинается с первой строки и перемещается горизонтально по каждому столбцу. Среднее вычисляется по k элементы за один раз. Затем он перемещается во вторую строку и повторяет вычисления. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будут исчерпаны все строки.

Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

NaN условие, указанное как одно из следующих значений:

  • 'includenan' - Включить NaN значения из входных данных при вычислении среднего значения, что приводит к NaN выход.

  • 'omitnan' - Игнорировать все NaN значения на входе. Если окно содержит только NaN значения, затем movmean прибыль NaN.

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: M = movmean(A,k,'Endpoints','fill')

Метод обработки ведущего и заднего окон, определяемый как разделенная запятыми пара, состоящая из 'Endpoints' и одно из следующих:

'Endpoints' СтоимостьОписание
'shrink'Уменьшите размер окна рядом с конечными точками ввода, чтобы включить только существующие элементы.
'discard'Не выводите средние значения, если окно не полностью перекрывается с существующими элементами.
'fill'Заменить несуществующие элементы на NaN.
числовой или логический скалярЗаменить несуществующие элементы указанным числовым или логическим значением.

Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | string

Точки выборки для вычисления средних значений, указанные как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'SamplePoints' и вектор. Точки выборки представляют расположение данных в A. Выборочные точки не нуждаются в равномерной выборке. По умолчанию вектором точек выборки является [1 2 3 ... ].

Движущиеся окна определяются относительно точек образца, которые должны быть отсортированы и содержать уникальные элементы. Например, если t является вектором, умноженным на входные данные, то movmean(rand(1,10),3,'SamplePoints',t) имеет окно, представляющее временной интервал между t(i)-1.5 и t(i)+1.5.

Когда вектор точек выборки имеет тип данных datetime или duration, то длина движущегося окна должна иметь тип duration.

Если точки образца расположены неравномерно, и 'Endpoints' пара имя-значение указана, то ее значение должно быть 'shrink'.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | datetime | duration

Подробнее

свернуть все

Средний

Для вектора случайной величины A, составленного из N скалярных наблюдений, среднее значение определяется как

μ=1N∑i=1NAi.

Расширенные возможности

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

.

См. также

| | | | | |

Темы

Представлен в R2016a

Документация MATLAB

Поддержка