Question

例如，我有5个时间步长和一个持续时间值：

TimeSteps = [4, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 14, 15, 16];
Duration = [5, 3, 3];

我想自动生成每个持续时间的时间步长之间的平均值。在这种情况下，结果将如下所示：

Result = [mean([4, 5, 6, 7, 8]), mean([10, 11, 12]), mean([14, 15, 16])];

这将导致：

Result = [6, 11, 15];

我有一个474x1的持续时间向量，所以我需要自动化这个。如果有人可以提供帮助，那就太好了。谢谢。

Answer 1

您需要将mean功能应用于TimeSteps的大小为Duration的分区：

Partition = mat2cell(TimeSteps, 1, Duration);
Result    = cellfun(@mean, Partition)

如果你是单行的粉丝：

Result = cellfun(@mean, mat2cell(TimeSteps, 1, Duration));

注意：请注意此解决方案是针对行向量发布的;更改列向量的mat2cell调用。

Answer 2

可以使用accumarray轻松完成。这适用于行或列向量。

ind = [];
ind(cumsum(Duration(end:-1:1))) = 1;
ind = cumsum(ind(end:-1:1)); %// generate grouping index for accumarray
Result = (accumarray(ind(:), TimeSteps(:))./Duration(:)).';

Answer 3

使用 bsxfun 的屏蔽功能 -

%// Setup mask to be used to map Timesteps values onto a 2D matrix
mask = bsxfun(@ge,Duration(:).',[1:max(Duration)]') %//'

%// Initiliaze the 2D matrix where Timesteps values would be put with NaNs
vals = nan(size(mask))
%// Now, put those values
vals(mask) = TimeSteps

%// Find mean along columns for the final output
Result = nanmean(vals,1)

输出 -

Result =
     6    11    15

计算意味着MATLAB中给定持续时间值的时间步长

3 个答案: