在MATLAB中计算运行平均值

[poster]

计算简单的一维数据向量的运行平均值似乎很简单。确实， FILTER的MATLAB文档很高兴地宣称：

您可以使用过滤器查找运行平均值，而无需使用for循环。本示例使用16的窗口大小查找16元素向量的运行平均值：

D = [1:0.2:4]'; windowSize = 3; F = ones(1,windowSize)/windowSize; Df = filter(F,1,D); 结果：

上例http://www.tc.umn.edu/~vande642/pictures/untitled.png中原始数据和经过过滤的数据图的图像

就我的目的而言，关于此结果有两个令人讨厌的事情：输出点n是输入点n-（windowSize-1）.. n（即，未居中，如水平移位所示）的平均值，并且指向该点的左侧可用数据视为零。

FILTFILT处理这两个问题，但还有其他缺点。它是Signal Processing Toolbox的一部分，并且不能很好地处理NaN（我想从平均值中排除掉NaN）。

FEX上的某些 人显然也有同样的挫败感，但是对我来说，这种简单的事情需要自定义代码似乎很奇怪。我在这里想念什么吗？



回答：

您还可以使用卷积进行移动平均。因此，您无需担心filtfilt。

例如，您可以使用

D = [1:0.2:4]; windowSize = 3; F = ones(1,windowSize)/windowSize; Df = conv(D,F); %# if you didn't use 'valid', Df is larger than D. To correct: halfSize = floor(windowSize/2); Df = Df(halfSize+1:end-halfSize); 当然，您仍然需要处理边缘，因此您应该先填充D或使用'valid'参数运行conv。例如，如果您有图像处理工具箱，则可以使用PADARRAY 。

填充的最简单方法是复制第一个和最后一个值。如果您对数据了解更多，其他方法可能会更适合。



更多&回答...