Question

我需要在n（在一种情况下为14112）值的向量中对连续的96个值块求和。背景是这些值是15分钟的温度测量，我想一次平均96（1到96,96 + 1到2 * 96 ... n * 96 + 1到（n + 1）* 96）产生每日平均值。这当然可以在循环步进96中完成，但我的问题是在Matlab中是否有更有效的方法来实现这一点。

Answer 1

使用reshape和mean：

data = randn(1,14112); % example data. Row vector
m = 96; % block size. It is assumed that m divides length(data)
result = mean(reshape(data,m,[]));

正如@Dan所指出的，如果元素的数量不是块大小的倍数，则需要一些填充。由于他的原因，下面的代码在最后一个块中进行必要的填充，同时保持该块的平均值。还要感谢@DennisJaheruddin提出的不要修改原始变量的建议：

data = randn(1,14100); % example data. Row vector
m = 96; % block size
n = length(data);
result = mean(reshape([data repmat(mean(data(n-mod(n,m)+1:n)), 1, m - mod(n, m))], m, []));

Answer 2

这是另一种很好地处理问题的方法，如果数据的长度不是窗口大小的很好的倍数，它也可以工作：

data = randn(1,14112); 
w = 96; 

N = numel(data);
M = NaN(w,ceil(N/w));
M(1:N) = data;
nanmean(M)

如果您不希望在结尾处包含部分日期，请使用fix代替ceil。

总结数字块在matlab的一个向量中

2 个答案: