arrays - 在matlab中对向量中的数字块求和

Question

我需要在 n 个（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 分钟的温度测量值，我想一次平均 96（1 到 96、96+1 到 2*96 ... n*96+1 到 (n+1)*96）产生一个每日平均值。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完成此操作。

Answer 1

通过使用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 指出的那样，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，以下代码在最后一个块中进行了必要的填充，同时保持了该块的平均值。还要感谢@DennisJaheruddin 建议不要修改原始变量：

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

这是很好地处理该问题的另一种方法，如果数据的长度不是窗口大小的一个很好的倍数，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)

如果您不想在最后包含部分天数，请使用fix而不是ceil.