movmean

Скользящее среднее значение

Описание

пример

M = movmean(A,k) возвращает массив локального k- укажите средние значения, где каждое среднее значение вычисляется по раздвижному окну длины k через соседние элементы A. Когда k является нечетным, окно сосредоточено об элементе в текущем положении. Когда k является четным, окно сосредоточено о текущих и предыдущих элементах. Размер окна является автоматически усеченным в конечных точках, когда существует недостаточно элементов, чтобы заполнить окно. Когда окно является усеченным, среднее значение взято только по элементам, которые заполняют окно. M одного размера с A.

  • Если A вектор, затем movmean действует вдоль вектора.

  • Если A многомерный массив, затем movmean действует вдоль первого измерения массива, размер которого не равняется 1.

пример

M = movmean(A,[kb kf]) вычисляет среднее значение с окном длины kb+kf+1 это включает элемент в текущее положение, kb элементы назад и kf элементы вперед.

пример

M = movmean(___,dim) возвращает массив скользящих средних значений по измерению dim для любого из предыдущих синтаксисов. Например, если A матрица, затем movmean(A,k,2) действует вдоль столбцов A, вычисление k- скольжение элемента означает для каждой строки.

пример

M = movmean(___,nanflag) задает, включать ли или не использовать NaN значения от вычисления для любого из предыдущих синтаксисов. movmean(A,k,'includenan') включает весь NaN значения в вычислении, в то время как 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 значения с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Например, если x вектор из временных стоимостей, затем movmean(A,k,'SamplePoints',x) вычисляет скользящее среднее значение относительно времен в x.

Примеры

свернуть все

Вычислите скользящее среднее значение в центре с тремя точками вектора-строки. Когда существует меньше чем три элемента в окне в конечных точках, берут среднее значение по элементам, которые доступны.

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 запаздывающее скользящее среднее значение с тремя точками вектора-строки. Когда существует меньше чем три элемента в окне в конечных точках, берут среднее значение по элементам, которые доступны.

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 скользящее среднее значение в центре с тремя точками для каждой строки матрицы. Окно запускается на первой строке, скользит горизонтально в конец строки, затем перемещается во вторую строку и так далее. Аргумент размерности равняется двум, которые двигают окно 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 скользящее среднее значение в центре с тремя точками 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

Повторно вычислите среднее значение, но не используйте NaN значения. Когда movmean отбрасывания NaN элементы, это берет среднее значение по остающимся 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 скользящее среднее значение в центре 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 скользящее среднее значение в центре с тремя точками вектора-строки, но отбросьте любое вычисление, которое использует меньше чем три точки от выхода. Другими словами, возвратите только средние значения, вычисленные из полного трехэлементного окна, отбросив 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 в виде числового скаляра или скаляра длительности. Когда k положительный целочисленный скаляр, среднее значение в центре включает элемент в текущее положение плюс окружение соседей. Например, среднее значение с тремя точками, заданное окном длины три результата в следующем вычислении для векторного A:

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

Направленная длина окна в виде числового вектора-строки или вектора-строки длительности, содержащего два элемента. Когда kb и kf положительные целочисленные скаляры, вычисление по kb+kf+1 элементы. Вычисление включает элемент в текущее положение, kb элементы перед текущим положением и kf элементы после текущего положения. Например, среднее значение с четырьмя точками задано направленным окном [2 1] результаты в следующем вычислении для векторного A:

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

Величина для работы, заданная как положительный целый скаляр. Если значение не задано, то по умолчанию это первый размер массива, не равный 1.

Размерность dim указывает на размерность что movmean действует вперед, то есть, направление, в котором скользит заданное окно.

Рассмотрите двумерный входной массив, A.

  • Если dim = 1, затем movmean(A,k,1) запускается с первого столбца и скользит вертикально по каждой строке. Среднее значение вычисляется по k элементы за один раз. Затем это перемещается во второй столбец и повторяет расчет. Этот процесс продолжается, пока все столбцы не исчерпываются.

  • Если dim = 2, затем movmean(A,k,2) запускается с первой строки и скользит горизонтально по каждому столбцу. Среднее значение вычисляется по k элементы за один раз. Затем это перемещается во вторую строку и повторяет расчет. Этот процесс продолжается, пока все строки не исчерпываются.

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

NaN условие в виде одного из этих значений:

  • 'includenan' — Включайте NaN значения от входа при вычислении среднего значения, приведении к NaN вывод .

  • 'omitnan' — Проигнорируйте весь NaN значения во входе. Если окно содержит только NaN значения, затем movmean возвращает NaN.

Аргументы name-value

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

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

Метод, чтобы обработать начальные и конечные окна в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Endpoints' и одно из следующего:

'Endpoints' ЗначениеОписание
'shrink'Уменьшите размер окна около конечных точек входа, чтобы включать только существующие элементы.
'discard'Не выводите средние значения, когда окно не полностью перекроется с существующими элементами.
'fill'Замените несуществующими элементами с NaN.
числовой или логический скалярЗамените несуществующими элементами с заданным числовым или логическим значением.

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

Точки выборки для вычислительных средних значений в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'SamplePoints' и вектор. Точки выборки представляют местоположение данных в A. Точки выборки не должны быть однородно произведены. По умолчанию вектором точек выборки является [1 2 3 ... ].

Движущиеся окна заданы относительно точек выборки, которые должны быть отсортированы и содержать уникальные элементы. Например, если t векторные времена, соответствуя 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, затем движущаяся длина окна должна иметь, вводят duration.

Если точки выборки расположены с неоднородными интервалами и 'Endpoints' пара "имя-значение" задана, затем ее значением должен быть 'shrink'.

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

Больше о

свернуть все

Среднее значение

Для вектора случайной переменной A составил из скалярных наблюдений N, среднее значение задано как

μ=1Ni=1NAi.

Расширенные возможности

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

Введенный в R2016a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте