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我怎么把一个向量的平均每n值吗?

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布鲁克斯 2013年6月27日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/80480-how-do-i-take-the-average-of-every-n-values-in-a-vector

评论道: Laukik Avinash Kharche2022年7月1日

答:接受马修Eicholtz

我有一些数据脉冲率和样本是在1000 Hz每毫秒(一个样本),太大了我想看到的东西。向量是399277 x1和我希望能够平均每1000值,这一数字在400年左右的新向量x1。有什么方法吗?

谢谢

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马修Eicholtz 2013年6月27日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/80480-how-do-i-take-the-average-of-every-n-values-in-a-vector answer_90166

试试这个…

                             n = 1000;%的平均每n值
                            
                             一个=重塑(cumsum ((n, 10), 2), [], 1);%任意数据
                            
                             b = arrayfun (@ (i)的意思是((我+ n - 1)), 1: n:长度(a) - n + 1) ';%的平均向量

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理查德Joisce 2022年2月28日

@Image分析师哦,他包揽了ffs

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1月 2013年6月28日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/80480-how-do-i-take-the-average-of-every-n-values-in-a-vector answer_90217

编辑:1月 2019年5月17日

                             x =兰德(399277 1);%的一些示例数据
                            
                             n = 1000;%创建的元素数量意味着结束
                            
                             s1 =大小(x, 1);n %找到下一个小的倍数
                            
                             m = s1 - mod (s1, n);
                            
                             y =重塑(x (1: m), n, []);%重塑x [m / n]矩阵
                            
                             Avg = ' ((y, 1) / n);%计算平均在1日暗淡

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1月 2019年5月17日

编辑:1月 2019年5月17日

@Stelios:不清楚应该“x轴上的数据”。我猜你的意思是一个微不足道的对象称为“向量”,例如:

x =兰特(100)

100年这是一个向量元素。不过它叫做“x”,没有任何一个轴的关系。你可以称之为 bananaProduction 也。你不能声称,这些山谷x坐标的“分布式”,因为这个术语在数学意义上是没有意义的。

你看到的代码我已经发布,它是如何对待n个元素中,让我们使用。5。然后1 d向量可以有效重塑为一个二维矩阵与5行和20列:

y =重塑(x 5 20);

列创建的意思,Matlab提供的命令意思是() 让我们指定操作的维度:

avg_x =意味着(y, 1);

在我的代码中,我使用总和(M, 1) / n ,因为它是sligthtly更快,当然我们得到相同的结果。

我的答案中的代码认为另外的元素的数量 x 不需要的倍数 n 。然后

                                  s1 =大小(x, 1);
                                 
                                  M = s1 - mod (s1, n)下较小的多个n %

是下一个较小的多重 n ,这样的元素数量 x (1: M) divisable由 n 。

斯特,我的只有4行代码,它只使用基本的Matlab命令。因此很难回答“你是如何这么做?”

Stelios Fanourakis 2019年5月19日

编辑:Stelios Fanourakis 2019年5月19日

@Jan

谢谢你的透彻解释代码。

                                  
                                  x =兰德(399277 1);%的一些示例数据
                                 
                                  n = 1000;%创建的元素数量意味着结束
                                 
                                  s1 =大小(x, 1);n %找到下一个小的倍数
                                 
                                  m = s1 - mod (s1, n);
                                 
                                  y =重塑(x (1: m), n, []);%重塑x [m / n]矩阵
                                 
                                  Avg = ' ((y, 1) / n);

尽管如此,这是由6个简单的代码行背后的虽然我不熟悉它。

例如,在这种情况下,作为示例数据使用一个向量单个列的399277行。你选择发现平均每1000个元素(n)。我不明白为什么你要寻找下一个较小的多个n。我想你想完全把x和整数不是小数。我正确吗?

然后重塑更快的矩阵计算,可能吗?

这个转置代表什么?你计算的意思在y的第一个维度,因为第二个n。对吧?

总是欢迎您的解释

Laukik Avinash Kharche 2022年7月1日

非常感谢,它工作。

:)

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图像分析 2013年6月27日

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编辑:图像分析 2019年1月5日

这是我怎么做(另一种方式),使用blockproc在100年平均元素长块“跳跃”:

                             %创建示例数据
                            
                             PulseRateF =兰德(399277 1);
                            
                             %定义块参数。平均在100行1列宽的窗口。
                            
                             blockSize =[1] 1000年;
                            
                             %块处理图像代替每一个元素
                            
                             % 100元素的均值像素块的块。
                            
                             %,定义使用的平均函数blockproc ()。
                            
                             meanFilterFunction = @ (theBlockStructure)非常刻薄(theBlockStructure.data (:));
                            
                             现在实际的平均百分比(块平均尺寸小一点的数组)。
                            
                             blockAveragedDownSignal = blockproc (PulseRateF blockSize meanFilterFunction);
                            
                             %我们检查输出尺寸。
                            
                             (行、列)=大小(blockAveragedDownSignal)

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1月 2019年5月16日

看一下代码:这些数字是变量的大小 blockAveragedDownSignal 。

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安德烈Bobrov 2013年6月28日

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编辑:安德烈Bobrov 2017年7月28日

                             x =兰迪(1000、399277、1);
                            
                             n = 1000;
                            
                             m =元素个数(x);
                            
                             = nanmean(重塑([x(:);南(mod (- m, n), 1)), n, []));

或

= accumarray(装天花板((1:元素个数(x)) / 1000)”, [] x (:) @mean);

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伊姆兰当局 2020年7月31日

很好的工作!

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Aubai 2017年1月20日

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或者你可以尝试下Stat_n函数:

http://de.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/61218-element-wise-statistics-moving-statistics

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阿列克谢 2018年11月1日

伟大的解决方案!谢谢!

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