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  • matlab median
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    2020-12-11 13:53:43

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    语法

    说明

    示例

    矩阵列的中位数

    矩阵行的中位数

    三维数组的中位数

    数组页面的中位数

    8位整数数组的中位数

    不包括 NaN 的中位数


            median函数是求数组的中位数值

    语法

    M = median(A)
    M = median(A,'all')
    M = median(A,dim)
    M = median(A,vecdim)
    M = median(___,nanflag)

    算法

            对于有序分类数组,MATLAB 根据以下方式解释偶数个元素的中位数:

    如果中间两个值之间的类别数为...则中位数为 ...
    零(值来自连续类别)两个中间值中的较大者
    奇数位于两个中间值中间的类别的值
    偶数位于两个中间值中间的两个类别中较大者的值

    说明

    M = median(A) 返回 A 的中位数值。

    • 如果 A 为向量,则 median(A) 返回 A 的中位数值。

    • 如果 A 为非空矩阵,则 median(A) 将 A 的各列视为向量,并返回中位数值的行向量。

    • 如果 A 为 0×0 空矩阵,median(A) 返回 NaN。

    • 如果 A 为多维数组,则 median(A) 将沿大小不等于 1 的第一个数组维度的值视为向量。此维度的大小将变为 1,而所有其他维度的大小保持不变。

    median 本身在 A 的数值类中计算,例如 class(M) = class(A)。

    M = median(A,'all') 计算 A 的所有元素的中位数。此语法适用于 MATLAB® R2018b 及更高版本。

    M = median(A,dim) 返回维度 dim 上元素的中位数。例如,如果 A 为矩阵,则 median(A,2) 是包含每一行的中位数值的列向量。

    M = median(A,vecdim) 计算向量 vecdim 所指定的维度上的中位数。例如,如果 A 是矩阵,则 median(A,[1 2]) 是 A 中所有元素的中位数,因为矩阵的每个元素都包含在由维度 1 和 2 定义的数组切片中。

    M = median(___,nanflag) 可指定在任何先前语法的中位数计算中包括还是忽略 NaN 值,该选项为可选。例如,median(A,'omitnan') 忽略 A 中的所有 NaN 值。

    示例

    矩阵列的中位数

            定义一个 4×3 矩阵。

    A = [0 1 1; 2 3 2; 1 3 2; 4 2 2]
    A = 4×3
    
         0     1     1
         2     3     2
         1     3     2
         4     2     2

            计算每一列的中位数值。

    M = median(A)
    M = 1×3
    
        1.5000    2.5000    2.0000

            对于每一列,中位数值在排列顺序上位于中间的两个数值的均值。

    矩阵行的中位数

            定义一个 2×3 矩阵。

    A = [0 1 1; 2 3 2]
    A = 2×3
    
         0     1     1
         2     3     2

            计算每一行的中位数值。

    M = median(A,2)
    M = 2×1
    
         1
         2
    

            对于每一行,中位数值为在排列顺序上位于中间的数值。

    三维数组的中位数

            创建一个由 1 和 10 之间的整数组成的 1×3×4 数组。

    A = gallery('integerdata',10,[1,3,4],1)
    A = 
    A(:,:,1) =
    
        10     8    10
    
    
    A(:,:,2) =
    
         6     9     5
    
    
    A(:,:,3) =
    
         9     6     1
    
    
    A(:,:,4) =
    
         4     9     5

            沿第二个维度计算此三维数组的中位数值。

    M = median(A)
    M = 
    M(:,:,1) =
    
        10
    
    
    M(:,:,2) =
    
         6
    
    
    M(:,:,3) =
    
         6
    
    
    M(:,:,4) =
    
         5

            此运算通过沿第二个维度计算三个值的中位数来生成一个 1×1×4 数组。第二个维度的大小降到 1

            沿 A 的第一个维度计算中位数。

    M = median(A,1);
    isequal(A,M)
    ans = logical
       1

            此命令会返回与 A 相同的数组,因为第一个维度的大小为 1

    数组页面的中位数

            创建一个三维数组并计算每页数据(行和列)的中位数。

    A(:,:,1) = [2 4; -2 1];
    A(:,:,2) = [6 2; -5 3];
    A(:,:,3) = [4 4; 7 -3];
    M1 = median(A,[1 2])
    M1 = 
    M1(:,:,1) =
    
        1.5000
    
    
    M1(:,:,2) =
    
        2.5000
    
    
    M1(:,:,3) =
    
         4

            从 R2018b 开始,要计算一个数组的所有维度上的中位数,可以在向量维参数中指定每个维度,或使用 'all' 选项。

    M2 = median(A,[1 2 3])
    M2 = 2.5000
    Mall = median(A,'all')
    Mall = 2.5000

    8位整数数组的中位数

            定义一个由 8 位整数组成的 1×4 向量。

    A = int8(1:4)
    A = 1x4 int8 row vector
    
       1   2   3   4
    

            计算中位数值。

    M = median(A),
    M = int8
        3
    class(M)
    ans = 
    'int8'

            M 为在排列顺序上位于中间的两个数值的均值(以一个 8 位整数返回)。

    不包括 NaN 的中位数

            创建一个向量并计算其中位数,不包括 NaN 值。

    A = [1.77 -0.005 3.98 -2.95 NaN 0.34 NaN 0.19];
    M = median(A,'omitnan')
    M = 0.2650

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     ①median(M)  每一列返回一个值,为M该列的从大到小排列的中间值.  ②median(M,dim)  dim为1,2。其中1表示按每列返回一个值,为该列从大到小排列的中间值,,  2表示按每行返回一个值,为该行从大到

    1.功能

        求矩阵的中间值。

    2.格式

        ①median(M)

         每一返回一个值,为M该列的从大到小排列的中间值.

        ②median(M,dim)

         dim为1,2。其中1表示按每列返回一个值,为该列从大到小排列的中间值,,

                                  2表示按每行返回一个值,为该行从大到小排列的中间值.

          注意:如果行或列的个数为偶数,返回中间两个值的平均值。

    3.举例

    A=[1 4 5;2 8 3;9 7 6];
    >> median(A)

    ans =

         2     7     5

    >> median(A,1)

    ans =

         2     7     5

    >> median(A,2)

    ans =

         4
         3
         7

    展开全文
  • Median filter

    2021-04-20 11:12:02
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    Median Filter

    Library:

    DSP System Toolbox /

    Filtering /

    Filter Designs

    DSP System Toolbox /

    Statistics

    96ac83fce74f3931bbda3d1b090be275.png

    Description

    The Median Filter block computes the moving median of the input signal

    along each channel independently over time. The block uses the sliding window method to

    compute the moving median. In this method, a window of specified length moves over each

    channel sample by sample, and the block computes the median of the data in the window.

    This block performs median filtering on the input data over time. For more details, see

    Algorithms.

    Ports

    Input

    Port_1 — Data input

    column vector | row vector | matrix

    Data over which the block computes moving median. The block accepts

    real-valued or complex-valued multichannel inputs, that is,

    m-by-n size inputs, where

    m ≥ 1, and n ≥ 1. The block

    also accepts variable-size inputs. During simulation, you can change the

    size of each input channel. However, the number of channels cannot

    change.

    Data Types:single | double

    Complex Number Support:Yes

    Output

    Port_1 — Moving median output

    column vector | row vector | matrix

    The size of the moving median output matches the size of the input.

    The block uses the sliding window method to compute the moving median.

    For more details, see Algorithms.

    Data Types:single | double

    Complex Number Support:Yes

    Parameters

    Window length — Length of the sliding window

    5 (default) | positive scalar integer

    Window length specifies the length of the sliding

    window in samples.

    Simulate using — Type of simulation to run

    Code generation (default) | Interpreted execution

    Code generation

    Simulate model using generated C code. The first time you run

    a simulation, Simulink® generates C code for the block. The C code is

    reused for subsequent simulations, as long as the model does not

    change. This option requires additional startup time but

    provides faster simulation speed

    than Interpreted

    execution.

    Interpreted execution

    Simulate model using the MATLAB®  interpreter. This option shortens startup

    time but has slower simulation speed than Code

    generation.

    Block Characteristics

    Data Typesdouble | single

    Multidimensional SignalsNo

    Variable-Size SignalsYes

    Algorithms

    Sliding Window Method

    In the sliding window method, the output for each input sample is the median of the current

    sample and the Len - 1 previous samples. Len is the

    length of the window in samples. To compute the first Len - 1 outputs,

    when the window does not have enough data yet, the algorithm fills the window with zeros. As

    an example, to compute the median value when the second input sample comes in, the algorithm

    fills the window with Len - 2 zeros. The data vector,

    x, is then the two data samples followed by Len -

    2 zeros. This object performs median filtering on the input data over time.

    Consider an example of computing the moving median of a streaming

    input data using the sliding window method. The algorithm uses a window

    length of 4. With each input sample that comes in, the window of length

    4 moves along the data.

    e6e673daa390b11b3390441054a83d3e.png

    Extended Capabilities

    C/C++ Code Generation

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    全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏)

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    matlab2c基础教程
    matlab2c开发全解教程

    matlab2c调用方法:

    1、下载动态链接库
    2、将Matlab2c.dll拷贝到exe同目录下
    3、将Matlab2c.h、Matlab2c.lib放到项目头文件目录下
    4、在cpp文件中引入下面的代码

    #include "Matlab2c.h"
    #pragma comment(lib,"Matlab2c.lib")  
    using namespace Matlab2c;
    

    matlab中median函数简介

    1、median函数:

    返回一个数组不同维中的中位数。

    2、用法说明

    C = median(A)
    如果A是一个向量,median(A)返回A中的中位数。
    如果A是一个矩阵,median(A)将A的每一列作为一个向量,返回一行向量包含了每一列的中位数。
    如果A是一个矩阵,median(A,dim),dim=1按列求,dim=2按行求

    median的c++源码实现

    返回各列中位数组成的行向量,
    输入为行向量,返回输入的中位数
    输入为一个矩阵,输出为每列的中位数向量。
    dim=1(默认)按列求中位数,dim=2按行求中位数

    函数声明
    Matrix median(Matrix& a,int dim=1);
    函数定义
    Matrix Matlab2c::median(Matrix& a,int dim)
    {
    	int lp=0;
    	Matrix c = Matlab2c::sort(a,dim);   //对没一列或每一行按升序排序
    	Matrix p;
    	
    	if(a.isVector())  //若数据矩阵为向量
    	{
    		p=Matrix(1,1);
    		if ((a.row*a.column)%2==1)
    			p.data[0]=c.data[(a.row*a.column/2)];
    		else
    			p.data[0]=0.5*(c.data[(a.row*a.column/2)])+0.5*(c.data[(a.row*a.column/2-1)]);
    		return p;
    	}
    	if (dim==1)
    	{
    		p=Matrix(1,a.column);
    		if (a.row%2==1)
    			for (int j=0;j<p.column;j++)
    				p.data[j]=c(a.row/2,j);
    		else
    			for (int j=0;j<p.column;j++)
    				p.data[j]=0.5*c(a.row/2,j)+0.5*c(a.row/2-1,j);
    		return p;
    	}else
    	{
    		p=Matrix(a.row,1);
    		if (a.column%2==1)
    			for (int i=0;i<p.row;i++)
    				p.data[i]=c(i,a.column/2);
    		else
    			for (int i=0;i<p.row;i++)
    				p.data[i]=0.5*c(i,a.column/2)+0.5*c(i,a.column/2-1);
    		return p;
    	}
    }
    

    median函数的使用测试

    #include "Matlab2c.h"
    #pragma comment(lib,"Matlab2c.lib")  
    using namespace Matlab2c;
    
    
    int main()
    {
    	double a[]={1,2,3,4,5,6};
    	Matrix aa=Matrix(1,6,a);
    	Matrix bb=Matrix(2,3,a);
    	Matrix cc=Matlab2c::median(aa);
    	cout<<cc.toString()<<endl;
    	Matrix dd=Matlab2c::median(bb,1);
    	cout<<dd.toString()<<endl;
    	Matrix ee=Matlab2c::median(bb,2);
    	cout<<ee.toString()<<endl;
    
    	system("pause");
    	return 0;
    }
    
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