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movmad

移動中央絶対偏差

構文

M = movmad(A,k)

M = movmad(A,[kb kf])

M = movmad(___,dim)

M = movmad(___,nanflag)

M = movmad(___,Name,Value)

説明

M = movmad(A,k) は局所 k 点における中央絶対偏差 (MAD) の配列を返します。各 MAD は、長さ k のスライディング ウィンドウにわたる A の隣接要素から計算されます。M のサイズは A と同じです。

k が奇数である場合、ウィンドウは現在位置にある要素を中心にして配置されます。k が偶数である場合、ウィンドウは現在の要素および直前の要素を中心にして配置されます。ウィンドウを埋めるのに十分な数の要素がない場合、ウィンドウ サイズは自動的に端点で打ち切られます。ウィンドウが打ち切られた場合、MAD はウィンドウを埋めている要素のみから取得されます。

• A がベクトルである場合、movmad はベクトル A の長さに沿って演算します。

• A が多次元配列の場合、movmad は、サイズが 1 に等しくない A の最初の次元に沿って演算します。

M = movmad(A,[kb kf]) は長さが kb+kf+1 のウィンドウにおける MAD を計算します。このウィンドウには現在位置の要素、kb 個前までの要素、kf 個後までの要素が含まれます。

M = movmad(___,dim) は、前述の任意の構文について、演算の対象とする A の次元を指定します。たとえば、行列 A に対する movmad(A,k,2) は A の列にまたがり演算を行い、行ごとに要素が k 個のスライディング MAD を計算します。

M = movmad(___,nanflag) は、前述の任意の構文について NaN 値を計算に含めるか除外するかを指定します。movmad(A,k,'includenan') は既定の設定で、すべての NaN 値を計算に含めます。movmad(A,k,'omitnan') はこれらを無視するため、より少ない点で MAD を計算します。

M = movmad(___,Name,Value) は、名前と値のペアの引数を 1 つ以上使用して、移動 MAD に追加のパラメーターを指定します。たとえば、x が時間値のベクトルである場合、movmad(A,k,'SamplePoints',x) は x の時間を基準とする A の移動 MAD を計算します。

例

ベクトルの中心移動 MAD

行ベクトルの 3 点の中心移動 MAD を計算します。端点でウィンドウ内の要素数が 3 より少ない場合、使用可能な要素を計算します。

A = [1 2 4 -1 -2 -3 -1 3 2 1];
M = movmad(A,3)

M = 1×10

    0.5000    1.0000    2.0000    1.0000    1.0000    1.0000    2.0000    1.0000    1.0000    0.5000

ベクトルの末尾移動 MAD

行ベクトルの 3 点の末尾移動 MAD を計算します。端点でウィンドウ内の要素数が 3 より少ない場合、使用可能な要素を計算します。

A = [1 2 1 -1 -2 -3 -1 3 4 1];
M = movmad(A,[2 0])

M = 1×10

         0    0.5000         0    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    2.0000    1.0000    1.0000

行列の移動 MAD

行列の各行の 3 点の中心移動 MAD を計算します。次元引数は 2 であるため、ウィンドウは A の列を横断する方向にスライドします。ウィンドウは最初の行で始まり、行の終わりまで横方向にスライドし、それから 2 行目に移動して同様に繰り返します。

A = [1 2 1; -1 -2 -3; -1 3 4]

A = 3×3

     1     2     1
    -1    -2    -3
    -1     3     4

M = movmad(A,3,2)

M = 3×3

    0.5000         0    0.5000
    0.5000    1.0000    0.5000
    2.0000    1.0000    0.5000

NaN 要素をもつベクトルの移動 MAD

NaN 要素を 2 つ含む行ベクトルの 3 点の中心移動 MAD を計算します。

A = [2 1 NaN -1 -2 -3 NaN 3 4 1];
M = movmad(A,3)

M = 1×10

    0.5000       NaN       NaN       NaN    1.0000       NaN       NaN       NaN    1.0000    1.5000

NaN 値を省略して移動 MAD を再計算します。movmad が NaN 要素を破棄する場合、ウィンドウ内の残りの要素から計算されます。

M = movmad(A,3,'omitnan')

M = 1×10

    0.5000    0.5000    1.0000    0.5000    1.0000    0.5000    3.0000    0.5000    1.0000    1.5000

移動 MAD のサンプル点

時間ベクトル t に従って、A のデータの 3 時間中心移動 MAD を計算します。

A = [4 8 6 -1 -2 -3];
k = hours(3);
t = datetime(2016,1,1,0,0,0) + hours(0:5)

t = 1x6 datetime
Columns 1 through 3

   01-Jan-2016 00:00:00   01-Jan-2016 01:00:00   01-Jan-2016 02:00:00

Columns 4 through 6

   01-Jan-2016 03:00:00   01-Jan-2016 04:00:00   01-Jan-2016 05:00:00

M = movmad(A,k,'SamplePoints',t)

M = 1×6

    2.0000    2.0000    2.0000    1.0000    1.0000    0.5000

フルウィンドウの MAD のみを返す

行ベクトルの 3 点の中心移動 MAD を計算しますが、使用する要素が 3 点より少ない計算を出力から破棄します。言い換えれば、3 要素をすべて含むウィンドウから計算された MAD のみを返し、端点での計算を破棄します。

A = [1 2 1 -1 -2 -3 -1 3 4 1];
M = movmad(A,3,'Endpoints','discard')

M = 1×8

     0     1     1     1     1     2     1     1

入力引数

A — 入力配列

ベクトル | 行列 | 多次元配列

入力配列。ベクトル、行列または多次元配列として指定します。

k — ウィンドウの長さ

数値または duration スカラー

ウィンドウの長さ。数値または duration スカラーとして指定します。k が正の整数値スカラーである場合、中心 MAD には現在位置の要素とその周囲の要素が含まれます。

たとえば、movmad(A,3) は局所 3 点における MAD 値の配列を計算します。

[kb kf] — 方向指定ウィンドウの長さ

2 つの要素を含む数値または duration 行ベクトル

方向指定ウィンドウの長さ。2 つの要素を含む数値または duration 行ベクトルとして指定します。kb と kf が正の整数値スカラーの場合、計算は kb+kf+1 個の要素に対して行われます。この計算には、現在位置にある要素、その前にある kb 個の要素、その後にある kf 個の要素が含まれます。

たとえば、movmad(A,[2 1]) は局所 4 点における MAD 値の配列を計算します。

dim — 演算の対象の次元

正の整数スカラー

演算の対象の次元。正の整数のスカラーとして指定します。次元を指定しない場合、既定値はサイズが 1 より大きい最初の配列次元です。

m 行 n 列の入力行列 A を考えます。

• movmad(A,k,1) は、A の各列について k 要素のスライディング MAD を計算し、m 行 n 列の行列を返します。

  

• movmad(A,k,2) は、A の各行について k 要素のスライディング MAD を計算し、m 行 n 列の行列を返します。

  

nanflag — NaN の条件

'includenan' (既定値) | 'omitnan'

NaN の条件。次の値のいずれかとして指定します。

• 'includenan' — MAD の計算に入力からの NaN 値を含めるため、NaN が出力されます。

• 'omitnan' — 入力にあるすべての NaN 値を無視します。ウィンドウに NaN 値しか含まれていない場合、movmad は NaN を返します。

名前と値の引数

引数のオプションのペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで Name は引数名で、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後になければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。

R2021a より前では、コンマを使用してそれぞれの名前と値を区切り、Name を引用符で囲みます。

例: M = movmad(A,k,'Endpoints','fill')

Endpoints — 端点付近のウィンドウの処理方法

'shrink' (既定値) | 'discard' | 'fill' | 数値または logical スカラー

端点付近のウィンドウの処理方法。次のオプションのいずれかとして指定します。

'Endpoints' 値	説明
'shrink'	入力の端点付近のウィンドウのサイズを縮小し、既存の要素のみを含めます。
'discard'	既存の要素とウィンドウが完全にはオーバーラップしない場合、MAD 値を出力しません。
'fill'	存在しない要素を NaN に置き換えます。
数値または logical スカラー	存在しない要素を指定した数値または論理値に置き換えます。

SamplePoints — MAD を計算するためのサンプル点

ベクトル

MAD を計算するためのサンプル点。ベクトルとして指定します。サンプル点は A のデータの位置を表します。サンプル点は等間隔でサンプリングされている必要はありません。既定では、サンプル点ベクトルは [1 2 3 ... ] です。

移動ウィンドウはサンプル点を基準として定義されます。サンプル点は並べ替えられていなければならず、また一意の要素を含んでいなければなりません。たとえば、t が入力データに対応する時間のベクトルである場合、movmad(rand(1,10),3,'SamplePoints',t) には t(i)-1.5 から t(i)+1.5 までの時間間隔を表すウィンドウがあります。

サンプル点ベクトルのデータ型が datetime または duration である場合、移動ウィンドウの長さの型は duration でなければなりません。

サンプル点の間隔が不均一で、'Endpoints' の名前と値のペアを指定する場合、値は 'shrink' でなければなりません。

詳細

中央絶対偏差

N 個のスカラー観測値からなる有限長ベクトル A の中央絶対偏差 (MAD) は、i = 1,2,...,N について、次のように定義されます。

$$\text{MAD = median}\left(|A_i-\text{median}\left(A\right)|\right)$$

拡張機能

tall 配列

メモリの許容量を超えるような多数の行を含む配列を計算します。

この関数は tall 配列を制限付きでサポートしています。

'SamplePoints' の名前と値のペアはサポートされていません。

詳細については、tall 配列を参照してください。

C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

スレッドベースの環境

MATLAB® の backgroundPool を使用してバックグラウンドでコードを実行するか、Parallel Computing Toolbox™ の ThreadPool を使用してコードを高速化します。

この関数はスレッドベースの環境を完全にサポートしています。詳細については、スレッドベースの環境での MATLAB 関数の実行を参照してください。

GPU 配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。

使用上の注意事項および制限事項:

• ウィンドウの最大の長さは gpuArray データの場合 31 です。

• 'SamplePoints' の名前と値のペアはサポートされていません。

詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

分散配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用して、クラスターの結合メモリ上で大きなアレイを分割します。

使用上の注意事項および制限事項:

• 'SamplePoints' の名前と値のペアはサポートされていません。

詳細については、分散配列を使用した MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

バージョン履歴

R2017a で導入

参考

movmedian | movstd | movvar | movmean | median

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