Question

我有一个值H，例如H = 3。我试图在每个t，c（t）之前的H项（之前的3项）和之后的H项（之后的3项）t中求和。例如对于t，我希望有：

    c(t-3) + c(t-2)+ c(t-1) + c(t) + c(t+1) + c(t+2) +c(t+3)

以下是完美运作的代码：

    %just consider some values a C
    data = importdata('2.txt');  
    C = data.data.';
    C = C';

    N = length(C);
    H = 3;
    w = ones(2 * H + 1, 1);
    Lambda= NaN * zeros(N, 1);
    L= NaN * zeros(N, 1);
    U= NaN * zeros(N, 1);
    for t = (H+1):(N-H-1)
        Lambda(t) = sum(w .* C(t-H:t+H)) / sum(w);
        L(t) = poissinv(0.005, Lambda(t));
        U(t) = poissinv(0.995, Lambda(t));
    end

现在我要做的事情并没有成功的是：我不想在Lambda（t）平均值中得到C（t）。我的意思是在时间t，我开始将每个t的从-H到H的项目相加，但是当H = t时则不是。我只是想忽略t = H的情况并继续求和。我非常感谢任何建议，因为我是MATLAB的新手而且我被卡住了！

Answer 1

我没有彻底查看您的代码，但您所描述的内容听起来像是基本的卷积：

忽略w（我认为它只是一个常数的乘法？即1/6？）

kernel = [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1];
Lambda = conv(C, [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1], 'same')

卷积将kernel与C相对应，并获取重叠元素的总和或元素乘积。因此，为了对前后三个元素进行求和，我们只需乘以一个并省去中心元素（即C(t)），我们只需乘以零，这样它就不会对总和做出贡献。

我认为使用w你可以去

kernel = kernel/sum(kernel)    %//i.e. divide by 6 which is the same as 2*H

另外，你要将其概括为相当定义kernel，如下所示：

kernel = ones(2 * H + 1, 1)/(2*H);
kernel(H+1) = 0;

所以现在你完成（矢量化！）代码是：

data = importdata('2.txt');  
C = data.data;
H = 3;

kernel = ones(2 * H + 1, 1)/(2*H);
kernel(H+1) = 0;

Lambda = conv(C, kernel, 'same');
L = poissinv(0.005, Lambda);
U = poissinv(0.995, Lambda);

如何忽略一个案例并在一个区间内总结值时保持求和？

1 个答案: