MATLAB中movmean函数用法
目录
语法
说明
示例
向量的中心移动平均值
向量的尾部移动平均值
矩阵的移动平均值
包含缺失值的向量的移动平均值
基于样本点计算移动平均值
仅返回满窗口平均值
movmean函数的功能是对数据进行移动求平均值。
语法
M = movmean(A,k)
M = movmean(A,[kb kf])
M = movmean(___,dim)
M = movmean(___,nanflag)
M = movmean(___,Name,Value)
说明
M = movmean(A,k) 返回由局部 k 个数据点的均值组成的数组,其中每个均值是基于 A 的相邻元素的长度为 k 的滑动窗计算得出。当 k 为奇数时,窗以当前位置的元素为中心。当 k 为偶数时,窗以当前元素及其前一个元素为中心。当没有足够的元素填满窗时,窗将自动在端点处截断。当窗口被截断时,只根据窗口内的元素计算平均值。M 与 A 的大小相同。
-
如果 A 是向量,movmean 将沿向量 A 的长度运算。
-
如果 A 是多维数组,则 movmean 沿 A 的大小不等于 1 的第一个维度进行运算。
M = movmean(A,[kb kf]) 通过长度为 kb+kf+1 的窗口计算均值,其中包括当前位置的元素、前面的 kb 个元素和后面的 kf 个元素。
M = movmean(___,dim) 为上述任一语法指定 A 的运算维度。例如,如果 A 是矩阵,则 movmean(A,k,2) 沿 A 的列运算,计算每行的 k 元素移动均值。
M = movmean(___,nanflag) 指定包含还是省略 A 中的 NaN 值。例如,movmean(A,k,"omitnan") 在计算每个均值时会忽略 NaN 值。默认情况下,movmean 包括 NaN 值。
M = movmean(___,Name,Value) 使用一个或多个名称-值参数指定移动平均值的其他参数。例如,如果 x 是时间值向量,则 movmean(A,k,"SamplePoints",x) 相对于 x 中的时间计算移动平均值。
示例
向量的中心移动平均值
计算行向量的三点中心移动平均值。当端点处的窗口中少于三个元素时,将根据可用元素计算平均值。
A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movmean(A,3)
M = 1×106.0000 6.0000 4.3333 1.0000 -2.0000 -2.0000 -0.3333 2.0000 4.0000 4.5000
向量的尾部移动平均值
计算行向量的三点尾部移动平均值。当端点处的窗口中少于三个元素时,将根据可用元素计算平均值。
A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movmean(A,[2 0])
M = 1×104.0000 6.0000 6.0000 4.3333 1.0000 -2.0000 -2.0000 -0.3333 2.0000 4.0000
矩阵的移动平均值
计算矩阵中每行的三点中心移动平均值。窗从第一行开始,沿水平方向移动到该行的末尾,然后移到第二行,依此类推。维度参数为 2,即跨 A
的列移动窗。
A = [4 8 6; -1 -2 -3; -1 3 4]
A = 3×34 8 6-1 -2 -3-1 3 4M = movmean(A,3,2)
M = 3×36.0000 6.0000 7.0000-1.5000 -2.0000 -2.50001.0000 2.0000 3.5000
包含缺失值的向量的移动平均值
计算包含两个 NaN
元素的行向量的三点中心移动平均值。
A = [4 8 NaN -1 -2 -3 NaN 3 4 5];
M = movmean(A,3)
M = 1×106.0000 NaN NaN NaN -2.0000 NaN NaN NaN 4.0000 4.5000
重新计算平均值,但忽略 NaN 值。当 movmean 忽略 NaN 元素时,它将根据窗中的剩余元素计算平均值。
M = movmean(A,3,"omitnan")
M = 1×106.0000 6.0000 3.5000 -1.5000 -2.0000 -2.5000 0 3.5000 4.0000 4.5000
基于样本点计算移动平均值
根据时间向量 t
,计算 A
中数据的 3 小时中心移动平均值。
A = [4 8 6 -1 -2 -3];
k = hours(3);
t = datetime(2016,1,1,0,0,0) + hours(0:5)
t = 1x6 datetime01-Jan-2016 00:00:00 01-Jan-2016 01:00:00 01-Jan-2016 02:00:00 01-Jan-2016 03:00:00 01-Jan-2016 04:00:00 01-Jan-2016 05:00:00M = movmean(A,k,"SamplePoints",t)
M = 1×66.0000 6.0000 4.3333 1.0000 -2.0000 -2.5000
仅返回满窗口平均值
计算行向量的三点中心移动平均值,但在输出中舍弃使用的点数少于三个的计算。也就是说,只返回从满的三元素窗口计算的平均值,而舍弃端点计算。
A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movmean(A,3,"Endpoints","discard")
M = 1×86.0000 4.3333 1.0000 -2.0000 -2.0000 -0.3333 2.0000 4.0000
参数说明
A:输入数组,指定为向量、矩阵或多维数组。
k:窗长度,指定为数值或持续时间标量。当 k
是正整数标量时,中心平均值包括当前位置的元素以及周围的相邻元素。
例如,movmean(A,3)
计算一个由局部三点均值组成的数组。
[kb kf]:定向窗长度,指定为包含两个元素的数值或持续时间行向量。当 kb 和 kf 为正整数标量时,将基于 kb+kf+1 个元素进行计算。该计算包括当前位置的元素、当前位置前面的 kb 个元素以及当前位置后面的 kf 个元素。
例如,movmean(A,[2 1]) 计算一个由局部四点均值组成的数组。
dim:沿其运算的维度,指定为正整数标量。如果不指定维度,则默认为第一个大于 1 的数组维度。
维度 dim 表示 movmean 运算所沿的维度,即指定窗的移动方向。
以一个 m×n 输入矩阵 A 为例:
·movmean(A,k,1) 为 A 的每列计算包含 k 个元素的移动均值,并返回一个 m×n 矩阵。
·movmean(A,k,2) 为 A 的每行计算包含 k 个元素的移动均值,并返回一个 m×n 矩阵。
nanflag:缺失值条件,指定为下列值之一:
-
"includemissing" 或 "includenan" - 在计算每个均值时包括 A 中的 NaN 值。如果窗中的任一元素是 NaN,则 M 中的对应元素是 NaN。"includemissing" 和 "includenan" 具有相同的行为。
-
"omitmissing" 或 "omitnan" - 忽略 A 中的 NaN 值,并基于较少的点计算每个均值。如果窗中的所有元素都是 NaN,则 M 中的对应元素是 NaN。"omitmissing" 和 "omitnan" 具有相同的行为。
相关文章:

MATLAB中movmean函数用法
目录 语法 说明 示例 向量的中心移动平均值 向量的尾部移动平均值 矩阵的移动平均值 包含缺失值的向量的移动平均值 基于样本点计算移动平均值 仅返回满窗口平均值 movmean函数的功能是对数据进行移动求平均值。 语法 M movmean(A,k) M movmean(A,[kb kf]) M mov…...

IIS短文件名泄露漏洞复现
IIS短文件名泄露漏洞复现 前言一、漏洞描述二、漏洞原理1.什么是短文件2.短文件特征 三、漏洞验证三、漏洞防御总结 前言 IIS短文件名泄露漏洞比较老了,而且只适合于windowsiisasp的网络结构,所有如下的复现步骤看下就行了,关键是要弄懂原理…...

万字解读 Android 车机核心 :CarService 的构成和链路~
前言 关于 Android 车机,之前分析过方控上自定义按键的输入机制和中控上旋钮输入的原理,但都局限于 Car Service 内 Input 相关模块。 一文了解 Android 车机如何处理中控的旋钮输入从实体按键看 Android 车载的自定义事件机制 本文将结合 Android 系…...
C#使用Panel
using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System...
Jabbi的Rust学习日记(一)
Rust环境安装 Windows:Install Rust - Rust Programming Language (rust-lang.org) 访问网页,下载64bit | 32bit 版本 下载完成后打开,直接enter即可 Linux:输入指令 curl https://sh.rustup.rs-sSf | sh 我会报错,好像是链接不到这个网址&a…...

电脑磁盘分区形式是什么?如何更改?
磁盘分区形式介绍 在了解为什么以及如何更改分区形式之前,让我们对磁盘分区形式有一个基本的了解。一般来说,分区形式是指主引导记录(MBR)和 GUID 分区表(GPT)。 MBR和GPT是Windows系统中常用…...

Outlook无需API开发连接钉钉群机器人,实现新增会议日程自动发送群消息通知
Outlook用户使用场景: 在企业中,会议和活动的顺利举行对于业务运转和团队协作至关重要。然而,计划的变动总是无法避免,这可能会导致其他人的计划受到影响,打乱原有的安排。为了解决这个问题,许多企业开始使…...

elasticsearch分析插件 安装analysis-ik
首先下载安装es 和 插件 ,注意 两者的版本要保持一致,如果要用到kibana 则三者保持一致 ik:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases es/kibana:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/ 然后在 es— elast…...

2023年股票大宗减持研究报告
第一章 股票大宗减持概述 1.1 概念 大宗减持是指通过大宗交易的方式进行减持,即达到规定的最低限额的证券单笔买卖申报,买卖双方经过协议达成一致并经交易所确定成交的证券交易,其中A股单笔交易数量在30万股(含)以上…...

VS编译.cu文件源文件无法打开matrix.h和mex.h问题
配置好cu和VS相关库文件后CUDA程序仍然报错:无法打开matrix.h和mex.h,解决办法: (1)这两个头文件是matlab中的,可能无法直接在VS中调用,可以通过添加外部依赖项的方法将matlab中的头文件的文件路…...
小bugs搜集和解决方法,亲测有效(2022-2023)
有些小bugs几行指令就能解决,写太多不好,这里就进行一个2022-2023这段时间的bugs collection和solution。 Deep Learning How to make really empty tensor? a nn.Torch([]) b torch.empty(2,3) for i in rang(3):a torch.cat(a, b, dim0)Mismatc…...

归并排序和快速排序的两种实现
在此之前我们已经介绍过归并排序和快速排序:浅谈归并排序与快速排序,但其中的实现都是基于递归的。本文将重新温故这两种算法并给出基于迭代的实现。 目录 1. 归并排序1.1 基于递归1.2 基于迭代 2. 快速排序2.1 基于递归2.2 基于迭代 1. 归并排序 1.1 基…...

C#,《小白学程序》第十四课:随机数(Random)第一,几种随机数的计算方法与代码
1 文本格式 /// <summary> /// 《小白学程序》第十四课:随机数(Random)第一,几种随机数的计算方法与代码 /// 本课初步接触一下随机数。 /// </summary> /// <param name"sender"></param> ///…...

[杂谈]-快速了解Modbus协议
快速了解Modbus协议 文章目录 快速了解Modbus协议1、为何 Modbus 如此受欢迎2、范围和数据速率3、逻辑电平4、层数5、网络与通讯6、数据帧格式7、数据类型8、服务器如何存储数据9、总结 Modbus 是一种流行的低速串行通信协议,广泛应用于自动化行业。 该协议由 Mo…...

WhatsApp的两个商业模式该如何选择
WhatsApp Business 是什么 目前 WhatsApp 提供两种商业模式,企业应根据自身需求选择相应版本。 第一个版本是 WhatsApp Business:初创企业只需一个手机应用程序,便可以个体单位与客户轻松互动; 另一个版本是 WhatsApp Business APIÿ…...

动态表单设计
动态表单设计 背景方案讨论基于上面分析,对比调研,自定义动态表单数据模型表单详解(一) 表单模板:jim_dynamic_form(二)表单数据类型:jim_form_data_type(三)…...

JAR will be empty - no content was marked for inclusion!
现象 在对自建pom依赖组件打包时,出现JAR will be empty - no content was marked for inclusion!错误。 方案 在pom中怎么加packaging标签内容为pom,标识只打包pom文件 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> ...<grou…...

软件生命周期及流程【软件测试】
软件的生命周期 软件生命周期是软件开始研制到最终被废弃不用所经历的各个阶段。 瀑布型生命周期模型 规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序,如同瀑布流水,逐级下落,具有顺序性和依赖性。每个阶段规定文档并需进行评审。 特点ÿ…...

2023高教社杯数学建模E题思路代码 - 黄河水沙监测数据分析
# 1 赛题 E 题 黄河水沙监测数据分析 黄河是中华民族的母亲河。研究黄河水沙通量的变化规律对沿黄流域的环境治理、气候变 化和人民生活的影响, 以及对优化黄河流域水资源分配、协调人地关系、调水调沙、防洪减灾 等方面都具有重要的理论指导意义。 附件 1 给出了位…...

双翌保养码使用指南方法(一)
保养码使用指南一 为了确保软件的正常运行和有效使用,正确地使用保养码是至关重要的。以下是保养码使用的简单指南,以帮助您进行正确的操作。 1. 打开软件入口:首先,在您的电脑上打开文件夹,并找到s-y softactive tool…...

MFC内存泄露
1、泄露代码示例 void X::SetApplicationBtn() {CMFCRibbonApplicationButton* pBtn GetApplicationButton();// 获取 Ribbon Bar 指针// 创建自定义按钮CCustomRibbonAppButton* pCustomButton new CCustomRibbonAppButton();pCustomButton->SetImage(IDB_BITMAP_Jdp26)…...

ESP32 I2S音频总线学习笔记(四): INMP441采集音频并实时播放
简介 前面两期文章我们介绍了I2S的读取和写入,一个是通过INMP441麦克风模块采集音频,一个是通过PCM5102A模块播放音频,那如果我们将两者结合起来,将麦克风采集到的音频通过PCM5102A播放,是不是就可以做一个扩音器了呢…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比
在机器学习的回归分析中,损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差(MSE)作为经典的损失函数,在处理干净数据时表现优异,但在面对包含异常值的噪声数据时,其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

【JVM】Java虚拟机(二)——垃圾回收
目录 一、如何判断对象可以回收 (一)引用计数法 (二)可达性分析算法 二、垃圾回收算法 (一)标记清除 (二)标记整理 (三)复制 (四ÿ…...

(一)单例模式
一、前言 单例模式属于六大创建型模式,即在软件设计过程中,主要关注创建对象的结果,并不关心创建对象的过程及细节。创建型设计模式将类对象的实例化过程进行抽象化接口设计,从而隐藏了类对象的实例是如何被创建的,封装了软件系统使用的具体对象类型。 六大创建型模式包括…...

淘宝扭蛋机小程序系统开发:打造互动性强的购物平台
淘宝扭蛋机小程序系统的开发,旨在打造一个互动性强的购物平台,让用户在购物的同时,能够享受到更多的乐趣和惊喜。 淘宝扭蛋机小程序系统拥有丰富的互动功能。用户可以通过虚拟摇杆操作扭蛋机,实现旋转、抽拉等动作,增…...
安卓基础(Java 和 Gradle 版本)
1. 设置项目的 JDK 版本 方法1:通过 Project Structure File → Project Structure... (或按 CtrlAltShiftS) 左侧选择 SDK Location 在 Gradle Settings 部分,设置 Gradle JDK 方法2:通过 Settings File → Settings... (或 CtrlAltS)…...
机器学习的数学基础:线性模型
线性模型 线性模型的基本形式为: f ( x ) ω T x b f\left(\boldsymbol{x}\right)\boldsymbol{\omega}^\text{T}\boldsymbol{x}b f(x)ωTxb 回归问题 利用最小二乘法,得到 ω \boldsymbol{\omega} ω和 b b b的参数估计$ \boldsymbol{\hat{\omega}}…...
前端工具库lodash与lodash-es区别详解
lodash 和 lodash-es 是同一工具库的两个不同版本,核心功能完全一致,主要区别在于模块化格式和优化方式,适合不同的开发环境。以下是详细对比: 1. 模块化格式 lodash 使用 CommonJS 模块格式(require/module.exports&a…...
41道Django高频题整理(附答案背诵版)
解释一下 Django 和 Tornado 的关系? Django和Tornado都是Python的web框架,但它们的设计哲学和应用场景有所不同。 Django是一个高级的Python Web框架,鼓励快速开发和干净、实用的设计。它遵循MVC设计,并强调代码复用。Django有…...