设置规定大小的滑动窗口，计算窗口内高光谱向量的均值

假设高光谱向量是一个1维的数组，可以按照以下步骤进行滑动窗口的计算：

1. 定义窗口大小，如`window_size = 5`。
2. 定义一个空的列表`means`，用于存储每个窗口的均值。
3. 通过遍历高光谱向量的每个元素，依次将窗口滑动到每个位置上。
4. 对于每个位置上的窗口，计算窗口内元素的平均值，并将结果添加到`means`列表中。
5. 最终得到`means`列表，包含了所有窗口的均值。

下面是Python代码实现：

def calculate_means(hyperspectral_vector, window_size):
    means = []
    for i in range(len(hyperspectral_vector) - window_size + 1):
        window = hyperspectral_vector[i:i+window_size]
        mean = sum(window) / window_size
        means.append(mean)
    return means

其中，`hyperspectral_vector`是高光谱向量，`window_size`是窗口大小。调用该函数即可计算所有窗口的均值。

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假设高光谱向量存储在一个大小为MxN的矩阵H中，其中M为波段数，N为像素数，则可以使用以下代码计算5x5大小的滑动窗口内高光谱向量的均值：

import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d

# 定义5x5大小的滑动窗口
window = np.ones((5, 5))

# 对高光谱矩阵进行卷积运算，边缘填充方式为保持大小不变
H_mean = convolve2d(H, window, mode='same', boundary='fill') / np.sum(window)

这里使用了`numpy`和`scipy`库中的函数，`np.ones()`用于创建一个由1组成的矩阵作为滑动窗口，`convolve2d()`函数用于对高光谱矩阵进行卷积运算，`mode='same'`表示保持输出大小与输入相同，`boundary='fill'`表示边缘采用填充方式。最后再除以窗口内元素的数量即可得到均值矩阵。