movmean

Скользящее среднее значение

Описание

пример

M = movmean(A,k) возвращает массив локальных k- средние значения точек, где каждое среднее вычисляется в скользящем окне длины k через соседние элементы A. Когда k является нечетным, окно центрировано вокруг элемента в текущем положении. Когда k является четным, окно центрировано вокруг текущего и предыдущего элементов. Размер окна автоматически обрезается в конечных точках, когда недостаточно элементов для заполнения окна. Когда окно усечено, среднее значение принимается только за элементы, которые заполняют окно. M - тот же размер, что и A.

  • Если A является вектором, тогда movmean действует вдоль длины вектора.

  • Если A является многомерным массивом, затем movmean действует вдоль первого измерения массива, размер которого не равен 1.

пример

M = movmean(A,[kb kf]) вычисляет среднее значение 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 значений по размерности dim для любого из предыдущих синтаксисов. Для примера, если A является матрицей, тогда movmean(A,k,2) действует вдоль столбцов A, вычисление k-элементное скользящее среднее для каждой строки.

пример

M = movmean(___,nanflag) определяет, включать или опускать 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 для меньшего количества точек.

пример

M = movmean(___,Name,Value) задает дополнительные параметры для скользящего среднего значения, используя один или несколько аргументы пары "имя-значение". Для примера, если x является вектором значений времени, затем movmean(A,k,'SamplePoints',x) вычисляет скользящее среднее значение относительно времени в x.

Примеры

свернуть все

Вычислите трехточечную центрированное среднее значение вектора-строки. Когда в окнах окон меньше трех элементов, берите 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

Вычислите трехточечное конечное среднее значение вектора-строки. Когда в окнах окон меньше трех элементов, берите 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

Вычислите центрированное скользящее среднее значение с тремя точками для каждой строки матрицы. Окно начинается с первой строки, скользит по горизонтали к концу строки, затем переходит ко второй строке и так далее. Аргумент размерности - два, который скользит по окну через столбцы 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

Вычислите трехточечную центрированное среднее значение вектора-строки, содержащую 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

Пересчитайте среднее значение, но опускайте NaN значения. Когда movmean отбрасывает NaN элементы, это 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

Вычислите 3-часовое центрированное скользящее среднее значение данных в A согласно временному вектору 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

Вычислите трехточечную центрированное среднее значение вектора-строки, но отмените любое вычисление, в котором используется менее трех точек из выхода. Другими словами, возвращайте только средние значения, вычисленные из полного трехэлементного окна, отбрасывая вычисления конечной точки.

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 параметры

свернуть все

Входной массив, заданный как векторный, матричный или многомерный массив.

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

Длина окна, заданная в виде числа или скаляра длительности. Когда k является положительным целочисленным скаляром, центрированное среднее значение включает элемент в текущем положении плюс окружающие соседи. Например, трехточечное среднее, заданное окном длины три, приводит к следующему вычислению для вектора A:

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

Длина окна по направлению, заданная как число или длительность вектора-строки содержащая два элемента. Когда kb и kf положительны целочисленные скаляры, вычисление окончено kb+kf+1 элементы. Расчет включает элемент в текущем положении, kb элементы перед текущей позицией и kf элементы после текущего положения. Например, среднее значение в четырех точках, заданное направленным окном [2 1] приводит к следующему вычислению для вектора A:

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

Размерность для работы, заданная как положительный целочисленный скаляр Если значение не задано, то по умолчанию это первое измерение массива, не равный 1.

Размерность dim указывает на размерность, которая movmean действует в направлении, в котором скользит указанное окно.

Рассмотрим двумерный входной массив, A.

  • Если dim = 1, затем movmean(A,k,1) начинается с первого столбца и скользит по вертикали по каждой строке. Среднее значение вычисляется по k элементы за раз. Затем он переходит ко второму столбцу и повторяет расчеты. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будут исчерпаны все столбцы.

  • Если dim = 2, затем movmean(A,k,2) начинается с первой строки и скользит по горизонтали по каждому столбцу. Среднее значение вычисляется по k элементы за раз. Затем он переходит ко второй строке и повторяет расчеты. Этот процесс продолжается до тех пор, пока все строки не будут исчерпаны.

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

NaN условие, заданное как одно из следующих значений:

  • 'includenan' - Включить NaN значения от входа при вычислении среднего, что приводит к NaN выход.

  • 'omitnan' - Игнорировать все NaN значений во входе. Если окно содержит только NaN значения, затем movmean возвращает NaN.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

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

Метод обработки начальных и конечных окон, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Endpoints' и одно из следующих:

'Endpoints' ЗначениеОписание
'shrink'Уменьшите размер окна рядом с конечными точками входов, чтобы включать только существующие элементы.
'discard'Не выводите средние значения, когда окно не полностью перекрывается с существующими элементами.
'fill'Замените несуществующие элементы NaN.
числовой или логический скалярЗамените несуществующие элементы заданным числом или логическим значением.

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

Точки выборки для вычисления средних значений, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'SamplePoints' и вектор. Точки выборки представляют расположение данных в A. Точки выборки не нужно равномерно отбирать. По умолчанию вектор точек выборки является [1 2 3 ... ].

Движущиеся окна заданы относительно точек выборки, которая должна быть отсортирована и содержать уникальные элементы. Для примера, если t - это вектор раза, соответствующий входным данным, затем movmean(rand(1,10),3,'SamplePoints',t) имеет окно, которое представляет временной интервал между t(i)-1.5 и t(i)+1.5.

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

Если точки выборки неоднородны, и 'Endpoints' задается пара имя-значение, тогда ее значение должно быть 'shrink'.

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

Подробнее о

свернуть все

Средний

Для случайного переменного вектора A состоящей из N скалярных наблюдений, среднее значение определяется как

μ=1Ni=1NAi.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C + +
Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

.
Введенный в R2016a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте