本文主要是介绍（转）Matlab movmean movstd movvar movmedian函数，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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Matlab movmean movstd movvar movmedian函数
2017年06月25日 20:30:01 CarnivoreRabbit 阅读数：1457 标签： matlabmovmean 更多
个人分类： MATLAB
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R2016a 引入的几个统计函数学习
背景： 在统计学习中，有时候我们需要解决以下问题
| 序号 | 数值 |
|---|---|
| 1 | 85 |
| 2 | 76 |
| 3 | 88 |
| 4 | 96 |
| 5 | 102 |
| 6 | 77 |
| 7 | 84 |
| 8 | 99 |
| 9 | 63 |
| 10 | 87 |
对以上数据，我们要计算相邻两点的平均值，即
| 编号 | 数值 |
|---|---|
| 1.5 | 80.5 |
| 2.5 | 82 |
| 3.5 | 92 |
| 4.5 | 99 |
| 5.5 | 89.5 |
| 6.5 | 80.5 |
| 7.5 | 91.5 |
| 8.5 | 81 |
| 9.5 | 75 |
在R2016a以前，解决这个问题的方法是
t = 1 : 10;
A = [85 76 88 96 102 77 84 99 63 87];
R = (A(1:end-1) + A(2:end))/2- 1
- 2
- 3
但这只是一种比较简单的情况，如果是相邻的NN个点求平均呢？如果要计算当前点的邻域点（前N1N1个点，后N2N2个点）的平均值呢？如果要计算的不是均值，而是中值、标准差、方差呢？
R2016a引入了几个新的函数，为这一类问题提供了比较好的解决方案：
movmean—–移动窗口求平均值；
movstd——–移动窗口求标准差 ;
movvar——–移动窗口求方差 ;
movmedian–移动窗口求中值.
这几个函数的唯一不同只在于执行的局部运算不同，因此以下以movmean为例介绍此类函数的使用方法.
语法 Syntax
M = movmean(A, k)
M = movmean(A, [kb kf])
M = movmean( __, dim)
M = movmean( __, nanflag)
M = movmean( __, ‘Endpoints’, endptmethod)
描述
M = movmean(A,k) 返回一个计算局部k点均值的数组，其中每一个均值都是通过长度为k的滑动窗口对A点相邻几个元素进行划分所求得。
当k是奇数时，滑动窗口的中心就是当前的元素位置；
当k是偶数时，滑动窗口的中心是前一个元素和当前元素的中间位置。
当窗口中元素数量小于定义的窗口长度时，将自动截取在窗口长度范围内的元素作为区间端点；
当窗口中元素数量小于定义的窗口长度时，只对填满窗口位置的元素进行均值计算；
M的大小和A一致.
- 如果A是一个向量，则movmean沿着向量的长度方向进行计算;
- 如果A是一个多维数组，则movmean沿着维数顺序中第一个不是1维的维度的方向进行计算.
M = movmean(A, [kb kf])计算包含当前位置元素共kb+kf+1长度的窗口中的均值， kb个后向元素(k-backward)，kf个前向元素(k-forward).
M = movmean( __, dim) 在前面几个语法的基础上计算沿dim维度方向的均值. 例如，如果A是一个矩阵(维度大于等于2)，movmean(A,k,2)沿着A的列向计算， 即对每一列计算k元素滑动平均.
M = movmean( __, nanflag)在前面几个语法的基础上确定包含还是省略计算中NaN的值. movmean(A,k,’includenan’)包含所有 NaN值，而movmean(A,k,’omitnan’)则在计算中无视NaN值，既不计算个数，也不计算值.
M = movmean( __, ‘Endpoints’, endptmethod) 确定控制区间端点的方法，’Endpoints’的属性可在’shrink’,’discard’,’fill’三个值其中之一选择一个,或者一个标量或逻辑值. 例如， movmean(A,k,’Endpoints’,’discard’)只输出包含有k个元素的窗口均值，而不包括那些填不满的窗口.
举例及解析
A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movmean(A,3)- 1
- 2
M =
Columns 1 through 7
6.0000 6.0000 4.3333 1.0000 -2.0000 -2.0000 -0.3333
- 1
Columns 8 through 10
2.0000 4.0000 4.5000
- 1
注意上例中，窗口宽度为3，则第一个窗和最后一个窗的长度均不足，所以第一个窗的元素只有（粗体元素为窗口的中心）
[ ] 4 8
有效元素个数为2，总和为12，所以均值计算为6;
而最后一个窗的元素只有
4 5 [ ]
有效元素个数也为2，总和为9，所以均值计算为4.5.
A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movmean(A,[2 0])- 1
- 2
M =
Columns 1 through 7
4.0000 6.0000 6.0000 4.3333 1.0000 -2.0000 -2.0000
- 1
Columns 8 through 10
-0.3333 2.0000 4.0000
注意上例中，窗口宽度为3，窗口的中心位置(粗体元素)是第三个元素，窗口计算前2个后0个元素：
第一个窗口为
[ ] [ ] 4
均值为4
第二个窗口为
[ ] 4 8
均值为6
第三个窗口为
4 8 6
均值为6
最后一个窗口为
3 4 5
均值为4
movmean用于矩阵
A = [4 8 6; -1 -2 -3; -1 3 4]
M = movmean(A,3,2)- 1
- 2
A =
4 8 6
-1 -2 -3
-1 3 4
- 1
- 2
- 3
M =
6.0000 6.0000 7.0000
-1.5000 -2.0000 -2.5000
1.0000 2.0000 3.5000
- 1
- 2
- 3
注意上例中，窗口长度为3，窗口是中心元素定位法，窗口的方向沿第2维度，即column方向.
| 行列 | 1 | 2 | 3 |
|---|---|---|---|
| 1 | [ ] 4 8 | 4 8 6 | 8 6 [ ] |
| 2 | [ ] -1 -2 | -1 -2 -3 | -2 -3 [ ] |
| 3 | [ ] -1 3 | -1 3 4 | 3 4 [ ] |
A = [4 8 NaN -1 -2 -3 NaN 3 4 5];
M = movmean(A,3)- 1
- 2
M =
Columns 1 through 7
6.0000 NaN NaN NaN -2.0000 NaN NaN
- 1
Columns 8 through 10
NaN 4.0000 4.5000
- 1
窗口中所有包含NaN的窗口，均值均被计算为NaN了.
M = movmean(A,3,'omitnan')- 1
M =
Columns 1 through 7
6.0000 6.0000 3.5000 -1.5000 -2.0000 -2.5000 0
- 1
Columns 8 through 10
3.5000 4.0000 4.5000
- 1
注意所有含有NaN的窗口中，NaN都被省略了，既没有被当作有效元素个数，也没有占据平均时元素的个数.
特别注意的是，全是NaN的那个窗口中最终计算结果为0.
A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movmean(A,3,'Endpoints','discard')- 1
- 2
M =
Columns 1 through 7
6.0000 4.3333 1.0000 -2.0000 -2.0000 -0.3333 2.0000
- 1
Column 8
4.0000
- 1
当’Endpoints’设置为’discard’时，未填满的窗口都被省略掉了.
k中心窗口
[kb kf]窗口
回到最初的问题，解决起来就非常容易了：
t = 1 : 10;
A = [85 76 88 96 102 77 84 99 63 87];
R = movmean(A,2,'Endpoints','discard')这篇关于（转）Matlab movmean movstd movvar movmedian函数的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
