How to average a dense set of data using desired resolution

I have this big set of data that clearly follows a trend and I would like to average all the points every 1 second or whichever resolution. I think there should be a faster way than selecting them one by one to average it, I am trying to get some info.

clear; clc;

x = [

0.00469 0.0087 0.01 0.011225 0.012467 0.016228 0.017322 0.017945 0.020644 0.021309 0.022041 0.022509 0.034475 0.034943 0.037016 0.037295 0.041646 0.04452 0.044746 0.045893 0.050003 0.050831 0.052807 0.05684 0.062056 0.064304 0.06551 0.065621 0.072389 0.072631 0.072915 0.074093 0.074747 0.079348 0.081387 0.083463 0.087077 0.08749 0.088706 0.091313 0.091354 0.097794 0.104067 0.105914 0.108019 0.116753 0.118103 0.119401 0.121492 0.12249 0.124109 0.125496 0.128734 0.129008 0.137781 0.140841 0.143406 0.145827 0.149928 0.150054 0.150055 0.15117 0.151272 0.152399 0.152978 0.155543 0.155605 0.157627 0.162498 0.163231 0.16426 0.166012 0.167404 0.167895 0.168325 0.169927 0.17021 0.17072 0.171476 0.172374 0.172385 0.174317 0.175911 0.176255 0.177138 0.180468 0.18445 0.186827 0.188077 0.190074 0.19052 0.193335 0.195153 0.19681 0.200621 0.201303 0.202696 0.203191 0.206947 0.207224 0.212933 0.213877 0.215318 0.215895 0.218079 0.218653 0.222995 0.223679 0.224646 0.226926 0.227495 0.228072 0.230485 0.230836 0.230934 0.232077 0.236197 0.236271 0.237802 0.240445 0.240545 0.240771 0.243432 0.245898 0.245936 0.246707 0.247277 0.248455 0.249176 0.252292 0.254137 0.25564 0.26191 0.262848 0.264155 0.264374 0.265596 0.266928 0.268874 0.269895 0.271001 0.271477 0.272346 0.272498 0.272675 0.273783 0.274057 0.274732 0.276176 0.27695 0.276981 0.277782 0.278918 0.280487 0.28096 0.283195 0.290217 0.292752 0.293241 0.293512 0.294967 0.295209 0.296445 0.29841 0.30115 0.301406 0.301433 0.301987 0.302507 0.303998 0.305792 0.307823 0.308956 0.309897 0.310395 0.311371 0.312571 0.312581 0.313017 0.314869 0.323422 0.3257 0.326314 0.326447 0.326823 0.327552 0.328176 0.330197 0.330345 0.331374 0.334027 0.33448 0.334783 0.335008 0.336672 0.347097 0.3473 0.350075 0.35098 0.352541 0.354958 0.356059 0.357325 0.357805 0.359327 0.359882 0.361282 0.361654 0.361739 0.362249 0.365798 0.365919 0.369304 0.370111 0.372884 0.373315 0.374559 0.376204 0.378897 0.382103 0.388499 0.389041 0.391741 0.392955 0.393078 0.396401 0.396811 0.397709 0.399032 0.401515 0.40249 0.403438 0.403554 0.403809 0.404691 0.407685 0.410673 0.414054 0.415084 0.41748 0.417687 0.418908 0.419548 0.423043 0.424294 0.425136 0.434095 0.435643 0.436709 0.436819 0.439525 0.441809 0.444022 0.450333 0.452903 0.454711 0.455348 0.455923 0.456029 0.456422 0.459604 0.461679 0.462877 0.465959 0.46708 0.471292 0.47498 0.475172 0.475389 0.476659 0.476758 0.476765 0.477031 0.477034 0.477447 0.478575 0.479295 0.480371 0.481492 0.482311 0.482917 0.483132 0.4836 0.484134 0.486336 0.487046 0.487299 0.490746 0.494387 0.495256 0.497342 0.500271 0.500317 0.501695 0.502911 0.50451 0.504943 0.505055 0.508514 0.508973 0.509516 0.509849 0.510524 0.513764 0.514342 0.514723 0.514872 0.515409 0.515937 0.518875 0.520119 0.521912 0.522053 0.525219 0.527065 0.527217 0.53127 0.531997 0.532328 0.534683 0.538023 0.538163 0.538769 0.539404 0.541226 0.541465 0.541967 0.543132 0.543483 0.543512 0.544096 0.544357 0.544932 0.545626 0.546518 0.547217 0.549758 0.550612 0.550631 0.551151 0.552452 0.552865 0.553143 0.553771 0.555098 0.555723 0.556046 0.556692 0.557898 0.559617 0.559632 0.56653 0.567009 0.568145 0.573398 0.574594 0.575274 0.577585 0.578313 0.578885 0.579987 0.580432 0.581109 0.58285 0.583498 0.583886 0.584921 0.587065 0.587519 0.587579 0.58771 0.589172 0.589602 0.589997 0.594309 0.595283 0.595905 0.5987 0.601807 0.602987 0.603453 0.607003 0.607106 0.608573 0.608845 0.609965 0.610698 0.611156 0.615384 0.615906 0.618809 0.621403 0.62278 0.623397 0.627736 0.628118 0.630982 0.63133 0.631341 0.632167 0.632516 0.632786 0.632893 0.634447 0.636308 0.636647 0.637394 0.637613 0.638679 0.63942 0.639475 0.639945 0.640261 0.64105 0.644439 0.644543 0.646717 0.64716 0.647211 0.647263 0.647424 0.64771 0.649749 0.650591 0.651154 0.654115 0.654478 0.655164 0.660403 0.661052 0.661303 0.661616 0.662467 0.662622 0.664465 0.667322 0.671025 0.67111 0.671989 0.675536 0.679479 0.680493 0.681191 0.683479 0.685082 0.685352 0.686146 0.686196 0.686225 0.690492 0.690868 0.695468 0.700636 0.701101 0.701509 0.701792 0.702247 0.702317 0.703878 0.703941 0.704887 0.709365 0.709537 0.715553 0.7181 0.720229 0.720494 0.720893 0.72099 0.723134 0.723846 0.724539 0.724879 0.725154 0.726006 0.726598 0.727488 0.728552 0.729348 0.732906 0.733101 0.733333 0.733667 0.734194 0.738271 0.738456 0.739449 0.739952 0.739995 0.741187 0.741756 0.742481 0.742736 0.743023 0.743302 0.74369 0.744724 0.746245 0.746378 0.749414 0.749501 0.749611 0.750031 0.750415 0.751011 0.752337 0.752462 0.755283 0.755985 0.75971 0.760456 0.761379 0.761559 0.761829 0.761839 0.763408 0.763435 0.763856 0.764929 0.767146 0.76726 0.767295 0.768255 0.768529 0.76981 0.770041 0.770768 0.772317 0.77277 0.773795 0.774521 0.774941 0.774967 0.776377 0.777726 0.783486 0.784672 0.784745 0.785747 0.785972 0.790539 0.79066 0.792787 0.793801 0.794247 0.794359 0.794868 0.797406 0.799207 0.799266 0.800136 0.80046 0.801149 0.802112 0.802393 0.805799 0.807205 0.810318 0.812475 0.812526 0.822351 0.82536 0.8259 0.826454 0.82655 0.827163 0.82873 0.832197 0.833525 0.833627 0.833749 0.834248 0.834451 0.835017 0.835474 0.838612 0.838889 0.842141 0.842475 0.843564 0.845216 0.85065 0.852407 0.85619 0.856884 0.857085 0.861557 0.86232 0.863489 0.866427 0.867138 0.867824 0.867991 0.868751 0.869847 0.870389 0.871553 0.874963 0.877214 0.879876 0.880946 0.881041 0.881686 0.884276 0.886394 0.88654 0.889024 0.895075 0.895763 0.896709 0.89899 0.901667 0.92286 0.928428 0.931573 0.932508 0.958969 0.959285 0.966525 0.967296 0.968492 0.969734 0.972318 0.972324 0.974141 ];

y = [

0.80528 0.64562 0.7 0.793458 0.813043 0.766762 0.734048 0.733398 0.819582 0.756235 0.718495 0.667408 0.629234 0.767601 0.743824 0.590143 0.779554 0.761395 0.822688 0.606969 0.932394 0.662306 0.806961 0.689375 0.867427 0.777223 0.641577 0.608569 0.766644 0.842595 0.65134 0.689746 0.732769 0.777866 0.716936 0.618486 0.569079 0.744086 0.695222 0.614351 0.732562 0.642543 0.671435 0.509444 0.706395 0.453125 0.648561 0.553778 0.78545 0.505204 0.653294 0.660017 0.558387 0.625183 0.662981 0.523873 0.513965 0.618664 0.606449 0.548198 0.5176 0.482032 0.458478 0.531614 0.518083 0.511984 0.487671 0.632311 0.495095 0.563435 0.559764 0.567523 0.594687 0.579135 0.661833 0.623742 0.573631 0.593816 0.533158 0.624416 0.628195 0.612084 0.633708 0.46468 0.666943 0.415515 0.489189 0.408365 0.593812 0.496433 0.473808 0.516928 0.588119 0.493858 0.543793 0.576961 0.662306 0.577834 0.464187 0.648496 0.617673 0.556932 0.570741 0.59753 0.512099 0.482524 0.590297 0.522105 0.425006 0.607814 0.51804 0.46804 0.623267 0.456525 0.432922 0.459532 0.601528 0.578053 0.451693 0.40878 0.500278 0.514728 0.472733 0.47005 0.595265 0.553248 0.507601 0.545793 0.557765 0.578889 0.511815 0.583396 0.497402 0.472937 0.497564 0.511449 0.453331 0.523376 0.498627 0.523775 0.511857 0.447116 0.474522 0.56627 0.570633 0.576563 0.493617 0.426735 0.564 0.524418 0.497071 0.449833 0.537249 0.534227 0.45032 0.542313 0.514466 0.362698 0.486351 0.500021 0.460537 0.369117 0.490131 0.544988 0.500021 0.406145 0.414834 0.514665 0.486379 0.380315 0.47957 0.469739 0.518343 0.454518 0.493915 0.519066 0.429586 0.543491 0.462223 0.384842 0.538838 0.413811 0.473397 0.503234 0.439037 0.36836 0.407247 0.452856 0.499255 0.398915 0.464977 0.52162 0.515723 0.549254 0.437427 0.397578 0.475363 0.407611 0.386477 0.441829 0.427243 0.324321 0.451728 0.490215 0.413568 0.441685 0.448713 0.520786 0.423857 0.390612 0.364845 0.480033 0.389663 0.38327 0.431223 0.460976 0.443638 0.328576 0.437218 0.416967 0.366405 0.335965 0.335873 0.412749 0.351164 0.351016 0.296967 0.372882 0.512175 0.387724 0.422714 0.352144 0.426664 0.356864 0.322462 0.291183 0.342015 0.427482 0.330716 0.385752 0.329791 0.413751 0.291167 0.452068 0.309299 0.430213 0.405468 0.398113 0.327577 0.314028 0.315712 0.295502 0.32361 0.324911 0.310893 0.281979 0.34924 0.402864 0.283832 0.267568 0.25448 0.298571 0.37767 0.373868 0.278857 0.214147 0.420911 0.291114 0.335709 0.33995 0.312315 0.303846 0.256152 0.360429 0.360716 0.401722 0.32595 0.370817 0.311387 0.340964 0.285687 0.311058 0.455486 0.357921 0.290849 0.312112 0.33266 0.214926 0.285677 0.193088 0.255912 0.247581 0.332855 0.269401 0.251248 0.27398 0.283548 0.375222 0.303604 0.234625 0.197771 0.273931 0.279426 0.28364 0.20535 0.248702 0.237436 0.205881 0.275331 0.201725 0.316321 0.226597 0.306648 0.306979 0.328476 0.237104 0.239884 0.213015 0.209803 0.300632 0.282938 0.182864 0.18531 0.228802 0.26723 0.222337 0.265782 0.293654 0.197893 0.261277 0.276125 0.325253 0.251959 0.231881 0.250884 0.354749 0.252916 0.262588 0.261132 0.305295 0.242703 0.30563 0.214794 0.26266 0.304594 0.274017 0.252107 0.248801 0.258919 0.250944 0.227974 0.237676 0.214035 0.2405 0.255753 0.256582 0.208805 0.274378 0.307904 0.118621 0.196045 0.283171 0.159809 0.160839 0.255256 0.198779 0.232843 0.325619 0.257546 0.261782 0.249742 0.157724 0.112924 0.173462 0.248 0.220729 0.203253 0.245482 0.170845 0.17999 0.034075 0.196457 0.158329 0.218735 0.285625 0.162757 0.233924 0.288465 0.159826 0.152422 0.165816 0.154683 0.229171 0.219591 0.272257 0.122807 0.158686 0.23933 0.243433 0.202875 0.192389 0.171271 0.229539 0.141984 0.174124 0.194803 0.146364 0.20925 0.170598 0.146018 0.263825 0.195842 0.210249 0.086206 0.177546 0.187132 0.155542 0.168859 0.070714 0.19417 0.168472 0.168872 0.127005 0.168236 0.177539 0.154429 0.165554 0.217187 0.163961 0.13325 0.186773 0.220556 0.170665 0.169902 0.112926 0.12719 0.112295 0.099143 0.100306 0.071185 0.13027 0.109643 0.117658 0.081351 0.075564 0.172287 0.136254 0.201121 0.102328 0.08915 0.170521 0.068228 0.168656 0.134089 0.116606 0.206608 0.162707 0.182244 0.153269 0.141955 0.128071 0.038279 0.107102 0.143664 0.127989 0.182769 0.084405 0.133795 0.151992 0.114101 0.131188 0.121489 0.047829 0.110572 0.080972 0.156716 0.122272 0.12134 0.083891 0.128522 0.077419 0.081904 0.08787 0.059451 0.092805 0.046723 0.112831 0.131469 0.130663 0.139785 0.063652 0.127872 0.086438 0.144811 0.082339 0.120753 0.11531 0.138242 0.121368 0.128117 0.120017 0.122149 0.111215 0.092866 0.124989 0.107351 0.047923 0.063395 0.111479 0.067648 0.096739 0.043001 0.073596 0.021702 0.130857 0.108312 0.092628 0.033314 0.056733 0.079198 0.068921 0.068764 0.109586 0.106157 0.129783 0.104211 0.113155 0.03192 0.092337 0.051723 0.072301 0.040144 0.131064 0.066336 0.095863 0.120184 0.093323 0.102077 0.093394 0.051252 0.052294 0.037677 0.086021 0.034701 0.083175 0.087888 0.054015 0.021229 0.091835 0.075401 0.029097 0.075937 0.084842 0.035379 0.031658 0.054243 0.085288 0.101882 0.030662 0.040419 0.071324 0.038831 -0.00071 0.055344 0.02901 0.073855 0.033783 0.090942 0.063111 0.063775 0.031704 0.041681 0.082311 0.075116 0.047857 0.08169 0.000464 0.031116 0.069075 0.032482 0.024482 0.031929 0.019796 0.051616 0.049967 0.058261 0.039221 0.056633 0.021771 0.02173 0.044482 0.006824 0.01219 0.008423 0.014469 0.03076 0.008262 0.038364 0.011016 0.025781 0.013119 0.013553 0.018508 0.033083 0.017039 0.025885 0.023107 0.066768 0.02533 0.038817 0.004143 0.044104 0.048077 0.042264 0.002508 0.01967 0.028636 -0.00033 0.004452 0.017808 0.015836 0.039663 0.022492 0.043269 0.064936 ];

I can graphically show what I am looking for:

It might be more simple that what I am trying but I am just not sure how to...

Answer 1

[Vilém Frynta]

hey,

what you could do is as follows. to simplify this, let's assume that the length of the data is 1000.

• divide your data, on your example you are representing the data with 8 averages and their standard deviations.

L = 1000;   % assume length = 1000
seq = L/8;  % seq = 125

• now, we know that each sequence has 125 values. we can calculate average and standard deviation from every 125 values.

%avgs = mean(data(1:seq)) % calculate average from data on position 1:125
%stds = std(data(1:seq))  % calculate std from data ...

• you can edit this and put in a for loop and save into structure or cell, up to your prefferences.
• now you will have 8 averages and 8 stds, which you can plot.
• this was just a guidance to give you some ideas, hope it helped.

edit: trying to do this with your numbers. code below.

% your variables
x = [0.00469  0.0087  0.01  0.011225  0.012467  0.016228  0.017322  0.017945  0.020644  0.021309  0.022041  0.022509  0.034475  0.034943  0.037016  0.037295  0.041646  0.04452  0.044746  0.045893  0.050003  0.050831  0.052807  0.05684  0.062056  0.064304  0.06551  0.065621  0.072389  0.072631  0.072915  0.074093  0.074747  0.079348  0.081387  0.083463  0.087077  0.08749  0.088706  0.091313  0.091354  0.097794  0.104067  0.105914  0.108019  0.116753  0.118103  0.119401  0.121492  0.12249  0.124109  0.125496  0.128734  0.129008  0.137781  0.140841  0.143406  0.145827  0.149928  0.150054  0.150055  0.15117  0.151272  0.152399  0.152978  0.155543  0.155605  0.157627  0.162498  0.163231  0.16426  0.166012  0.167404  0.167895  0.168325  0.169927  0.17021  0.17072  0.171476  0.172374  0.172385  0.174317  0.175911  0.176255  0.177138  0.180468  0.18445  0.186827  0.188077  0.190074  0.19052  0.193335  0.195153  0.19681  0.200621  0.201303  0.202696  0.203191  0.206947  0.207224  0.212933  0.213877  0.215318  0.215895  0.218079  0.218653  0.222995  0.223679  0.224646  0.226926  0.227495  0.228072  0.230485  0.230836  0.230934  0.232077  0.236197  0.236271  0.237802  0.240445  0.240545  0.240771  0.243432  0.245898  0.245936  0.246707  0.247277  0.248455  0.249176  0.252292  0.254137  0.25564  0.26191  0.262848  0.264155  0.264374  0.265596  0.266928  0.268874  0.269895  0.271001  0.271477  0.272346  0.272498  0.272675  0.273783  0.274057  0.274732  0.276176  0.27695  0.276981  0.277782  0.278918  0.280487  0.28096  0.283195  0.290217  0.292752  0.293241  0.293512  0.294967  0.295209  0.296445  0.29841  0.30115  0.301406  0.301433  0.301987  0.302507  0.303998  0.305792  0.307823  0.308956  0.309897  0.310395  0.311371  0.312571  0.312581  0.313017  0.314869  0.323422  0.3257  0.326314  0.326447  0.326823  0.327552  0.328176  0.330197  0.330345  0.331374  0.334027  0.33448  0.334783  0.335008  0.336672  0.347097  0.3473  0.350075  0.35098  0.352541  0.354958  0.356059  0.357325  0.357805  0.359327  0.359882  0.361282  0.361654  0.361739  0.362249  0.365798  0.365919  0.369304  0.370111  0.372884  0.373315  0.374559  0.376204  0.378897  0.382103  0.388499  0.389041  0.391741  0.392955  0.393078  0.396401  0.396811  0.397709  0.399032  0.401515  0.40249  0.403438  0.403554  0.403809  0.404691  0.407685  0.410673  0.414054  0.415084  0.41748  0.417687  0.418908  0.419548  0.423043  0.424294  0.425136  0.434095  0.435643  0.436709  0.436819  0.439525  0.441809  0.444022  0.450333  0.452903  0.454711  0.455348  0.455923  0.456029  0.456422  0.459604  0.461679  0.462877  0.465959  0.46708  0.471292  0.47498  0.475172  0.475389  0.476659  0.476758  0.476765  0.477031  0.477034  0.477447  0.478575  0.479295  0.480371  0.481492  0.482311  0.482917  0.483132  0.4836  0.484134  0.486336  0.487046  0.487299  0.490746  0.494387  0.495256  0.497342  0.500271  0.500317  0.501695  0.502911  0.50451  0.504943  0.505055  0.508514  0.508973  0.509516  0.509849  0.510524  0.513764  0.514342  0.514723  0.514872  0.515409  0.515937  0.518875  0.520119  0.521912  0.522053  0.525219  0.527065  0.527217  0.53127  0.531997  0.532328  0.534683  0.538023  0.538163  0.538769  0.539404  0.541226  0.541465  0.541967  0.543132  0.543483  0.543512  0.544096  0.544357  0.544932  0.545626  0.546518  0.547217  0.549758  0.550612  0.550631  0.551151  0.552452  0.552865  0.553143  0.553771  0.555098  0.555723  0.556046  0.556692  0.557898  0.559617  0.559632  0.56653  0.567009  0.568145  0.573398  0.574594  0.575274  0.577585  0.578313  0.578885  0.579987  0.580432  0.581109  0.58285  0.583498  0.583886  0.584921  0.587065  0.587519  0.587579  0.58771  0.589172  0.589602  0.589997  0.594309  0.595283  0.595905  0.5987  0.601807  0.602987  0.603453  0.607003  0.607106  0.608573  0.608845  0.609965  0.610698  0.611156  0.615384  0.615906  0.618809  0.621403  0.62278  0.623397  0.627736  0.628118  0.630982  0.63133  0.631341  0.632167  0.632516  0.632786  0.632893  0.634447  0.636308  0.636647  0.637394  0.637613  0.638679  0.63942  0.639475  0.639945  0.640261  0.64105  0.644439  0.644543  0.646717  0.64716  0.647211  0.647263  0.647424  0.64771  0.649749  0.650591  0.651154  0.654115  0.654478  0.655164  0.660403  0.661052  0.661303  0.661616  0.662467  0.662622  0.664465  0.667322  0.671025  0.67111  0.671989  0.675536  0.679479  0.680493  0.681191  0.683479  0.685082  0.685352  0.686146  0.686196  0.686225  0.690492  0.690868  0.695468  0.700636  0.701101  0.701509  0.701792  0.702247  0.702317  0.703878  0.703941  0.704887  0.709365  0.709537  0.715553  0.7181  0.720229  0.720494  0.720893  0.72099  0.723134  0.723846  0.724539  0.724879  0.725154  0.726006  0.726598  0.727488  0.728552  0.729348  0.732906  0.733101  0.733333  0.733667  0.734194  0.738271  0.738456  0.739449  0.739952  0.739995  0.741187  0.741756  0.742481  0.742736  0.743023  0.743302  0.74369  0.744724  0.746245  0.746378  0.749414  0.749501  0.749611  0.750031  0.750415  0.751011  0.752337  0.752462  0.755283  0.755985  0.75971  0.760456  0.761379  0.761559  0.761829  0.761839  0.763408  0.763435  0.763856  0.764929  0.767146  0.76726  0.767295  0.768255  0.768529  0.76981  0.770041  0.770768  0.772317  0.77277  0.773795  0.774521  0.774941  0.774967  0.776377  0.777726  0.783486  0.784672  0.784745  0.785747  0.785972  0.790539  0.79066  0.792787  0.793801  0.794247  0.794359  0.794868  0.797406  0.799207  0.799266  0.800136  0.80046  0.801149  0.802112  0.802393  0.805799  0.807205  0.810318  0.812475  0.812526  0.822351  0.82536  0.8259  0.826454  0.82655  0.827163  0.82873  0.832197  0.833525  0.833627  0.833749  0.834248  0.834451  0.835017  0.835474  0.838612  0.838889  0.842141  0.842475  0.843564  0.845216  0.85065  0.852407  0.85619  0.856884  0.857085  0.861557  0.86232  0.863489  0.866427  0.867138  0.867824  0.867991  0.868751  0.869847  0.870389  0.871553  0.874963  0.877214  0.879876  0.880946  0.881041  0.881686  0.884276  0.886394  0.88654  0.889024  0.895075  0.895763  0.896709  0.89899  0.901667  0.92286  0.928428  0.931573  0.932508  0.958969  0.959285  0.966525  0.967296  0.968492  0.969734  0.972318  0.972324  0.974141 ];
y = [0.80528  0.64562  0.7  0.793458  0.813043  0.766762  0.734048  0.733398  0.819582  0.756235  0.718495  0.667408  0.629234  0.767601  0.743824  0.590143  0.779554  0.761395  0.822688  0.606969  0.932394  0.662306  0.806961  0.689375  0.867427  0.777223  0.641577  0.608569  0.766644  0.842595  0.65134  0.689746  0.732769  0.777866  0.716936  0.618486  0.569079  0.744086  0.695222  0.614351  0.732562  0.642543  0.671435  0.509444  0.706395  0.453125  0.648561  0.553778  0.78545  0.505204  0.653294  0.660017  0.558387  0.625183  0.662981  0.523873  0.513965  0.618664  0.606449  0.548198  0.5176  0.482032  0.458478  0.531614  0.518083  0.511984  0.487671  0.632311  0.495095  0.563435  0.559764  0.567523  0.594687  0.579135  0.661833  0.623742  0.573631  0.593816  0.533158  0.624416  0.628195  0.612084  0.633708  0.46468  0.666943  0.415515  0.489189  0.408365  0.593812  0.496433  0.473808  0.516928  0.588119  0.493858  0.543793  0.576961  0.662306  0.577834  0.464187  0.648496  0.617673  0.556932  0.570741  0.59753  0.512099  0.482524  0.590297  0.522105  0.425006  0.607814  0.51804  0.46804  0.623267  0.456525  0.432922  0.459532  0.601528  0.578053  0.451693  0.40878  0.500278  0.514728  0.472733  0.47005  0.595265  0.553248  0.507601  0.545793  0.557765  0.578889  0.511815  0.583396  0.497402  0.472937  0.497564  0.511449  0.453331  0.523376  0.498627  0.523775  0.511857  0.447116  0.474522  0.56627  0.570633  0.576563  0.493617  0.426735  0.564  0.524418  0.497071  0.449833  0.537249  0.534227  0.45032  0.542313  0.514466  0.362698  0.486351  0.500021  0.460537  0.369117  0.490131  0.544988  0.500021  0.406145  0.414834  0.514665  0.486379  0.380315  0.47957  0.469739  0.518343  0.454518  0.493915  0.519066  0.429586  0.543491  0.462223  0.384842  0.538838  0.413811  0.473397  0.503234  0.439037  0.36836  0.407247  0.452856  0.499255  0.398915  0.464977  0.52162  0.515723  0.549254  0.437427  0.397578  0.475363  0.407611  0.386477  0.441829  0.427243  0.324321  0.451728  0.490215  0.413568  0.441685  0.448713  0.520786  0.423857  0.390612  0.364845  0.480033  0.389663  0.38327  0.431223  0.460976  0.443638  0.328576  0.437218  0.416967  0.366405  0.335965  0.335873  0.412749  0.351164  0.351016  0.296967  0.372882  0.512175  0.387724  0.422714  0.352144  0.426664  0.356864  0.322462  0.291183  0.342015  0.427482  0.330716  0.385752  0.329791  0.413751  0.291167  0.452068  0.309299  0.430213  0.405468  0.398113  0.327577  0.314028  0.315712  0.295502  0.32361  0.324911  0.310893  0.281979  0.34924  0.402864  0.283832  0.267568  0.25448  0.298571  0.37767  0.373868  0.278857  0.214147  0.420911  0.291114  0.335709  0.33995  0.312315  0.303846  0.256152  0.360429  0.360716  0.401722  0.32595  0.370817  0.311387  0.340964  0.285687  0.311058  0.455486  0.357921  0.290849  0.312112  0.33266  0.214926  0.285677  0.193088  0.255912  0.247581  0.332855  0.269401  0.251248  0.27398  0.283548  0.375222  0.303604  0.234625  0.197771  0.273931  0.279426  0.28364  0.20535  0.248702  0.237436  0.205881  0.275331  0.201725  0.316321  0.226597  0.306648  0.306979  0.328476  0.237104  0.239884  0.213015  0.209803  0.300632  0.282938  0.182864  0.18531  0.228802  0.26723  0.222337  0.265782  0.293654  0.197893  0.261277  0.276125  0.325253  0.251959  0.231881  0.250884  0.354749  0.252916  0.262588  0.261132  0.305295  0.242703  0.30563  0.214794  0.26266  0.304594  0.274017  0.252107  0.248801  0.258919  0.250944  0.227974  0.237676  0.214035  0.2405  0.255753  0.256582  0.208805  0.274378  0.307904  0.118621  0.196045  0.283171  0.159809  0.160839  0.255256  0.198779  0.232843  0.325619  0.257546  0.261782  0.249742  0.157724  0.112924  0.173462  0.248  0.220729  0.203253  0.245482  0.170845  0.17999  0.034075  0.196457  0.158329  0.218735  0.285625  0.162757  0.233924  0.288465  0.159826  0.152422  0.165816  0.154683  0.229171  0.219591  0.272257  0.122807  0.158686  0.23933  0.243433  0.202875  0.192389  0.171271  0.229539  0.141984  0.174124  0.194803  0.146364  0.20925  0.170598  0.146018  0.263825  0.195842  0.210249  0.086206  0.177546  0.187132  0.155542  0.168859  0.070714  0.19417  0.168472  0.168872  0.127005  0.168236  0.177539  0.154429  0.165554  0.217187  0.163961  0.13325  0.186773  0.220556  0.170665  0.169902  0.112926  0.12719  0.112295  0.099143  0.100306  0.071185  0.13027  0.109643  0.117658  0.081351  0.075564  0.172287  0.136254  0.201121  0.102328  0.08915  0.170521  0.068228  0.168656  0.134089  0.116606  0.206608  0.162707  0.182244  0.153269  0.141955  0.128071  0.038279  0.107102  0.143664  0.127989  0.182769  0.084405  0.133795  0.151992  0.114101  0.131188  0.121489  0.047829  0.110572  0.080972  0.156716  0.122272  0.12134  0.083891  0.128522  0.077419  0.081904  0.08787  0.059451  0.092805  0.046723  0.112831  0.131469  0.130663  0.139785  0.063652  0.127872  0.086438  0.144811  0.082339  0.120753  0.11531  0.138242  0.121368  0.128117  0.120017  0.122149  0.111215  0.092866  0.124989  0.107351  0.047923  0.063395  0.111479  0.067648  0.096739  0.043001  0.073596  0.021702  0.130857  0.108312  0.092628  0.033314  0.056733  0.079198  0.068921  0.068764  0.109586  0.106157  0.129783  0.104211  0.113155  0.03192  0.092337  0.051723  0.072301  0.040144  0.131064  0.066336  0.095863  0.120184  0.093323  0.102077  0.093394  0.051252  0.052294  0.037677  0.086021  0.034701  0.083175  0.087888  0.054015  0.021229  0.091835  0.075401  0.029097  0.075937  0.084842  0.035379  0.031658  0.054243  0.085288  0.101882  0.030662  0.040419  0.071324  0.038831  -0.00071  0.055344  0.02901  0.073855  0.033783  0.090942  0.063111  0.063775  0.031704  0.041681  0.082311  0.075116  0.047857  0.08169  0.000464  0.031116  0.069075  0.032482  0.024482  0.031929  0.019796  0.051616  0.049967  0.058261  0.039221  0.056633  0.021771  0.02173  0.044482  0.006824  0.01219  0.008423  0.014469  0.03076  0.008262  0.038364  0.011016  0.025781  0.013119  0.013553  0.018508  0.033083  0.017039  0.025885  0.023107  0.066768  0.02533  0.038817  0.004143  0.044104  0.048077  0.042264  0.002508  0.01967  0.028636  -0.00033  0.004452  0.017808  0.015836  0.039663  0.022492  0.043269  0.064936 ];

L = length(x);
seq = floor(L/8); % need to round down

% preallocate vectors
avgs = 1:L/seq;
stds = 1:L/seq;

% scan through the sequences with for loop and save avgs/stds into a vector
for q = 1:L/seq
    avgs(q) = mean(y(1+1*(q-1):seq*q));
    stds(q) = std(y(1+1*(q-1):seq*q));
end

% display averages and stds for control
disp(avgs)

    0.6563    0.5904    0.5384    0.4805    0.4304    0.3834    0.3408    0.3019

disp(stds)

    0.1081    0.1087    0.1200    0.1462    0.1644    0.1818    0.1964    0.2089

% plot the errorbar
errorbar(avgs,stds)

While this looks pretty good, there is one small error and that is: I have rounded down the number of sequences, because it was a decimal, which doesn't work for indexing. This means that not all numbers are scanned, probably some are left out.

missed = L/seq

missed = 8.0128

as you can see, the vector is not split into 8 parts, but into 8.0128 parts, meanwhile the for loop is going only over 8 parts. hope you understand.

you can either use what i did or you can try to polish and correct it.

hope my answers was helpful. if you think so, i would be glad if you could accept it.