y=mean(c,2),y=mean(c),y1=mean(c),y2=max(c),y3=median(c),[Y,I]=sort(c)的含义

这是一些MATLAB函数的含义：

- `y=mean(c,2)`：对矩阵 `c` 的每一行求平均值，返回一个列向量 `y`，其中每个元素代表对应行的平均值。
- `y=mean(c)`：对矩阵 `c` 的所有元素求平均值，返回一个标量 `y`。
- `y1=mean(c)`：与上述函数相同，对矩阵 `c` 的所有元素求平均值，返回一个标量 `y1`。
- `y2=max(c)`：对矩阵 `c` 的所有元素取最大值，返回一个标量 `y2`。
- `y3=median(c)`：对矩阵 `c` 的所有元素求中位数，返回一个标量 `y3`。
- `[Y,I]=sort(c)`：对矩阵 `c` 的所有元素进行排序，返回排序后的结果 `Y` 和每个元素在原矩阵中的索引值 `I`。具体来说，`Y` 是一个矩阵，与 `c` 的大小一样，其中每个元素都是 `c` 中的元素经过排序后的结果。`I` 是一个矩阵，与 `c` 的大小一样，其中每个元素都是 `c` 中对应元素在排序后的结果中的索引值。例如，`I(i,j)` 的值代表 `c(i,j)` 在 `Y` 中的位置。

相关问题

解释一下这段代码function [cx, cy, w, h] = getAxisAlignedBB(region) % GETAXISALIGNEDBB extracts an axis aligned bbox from the ground truth REGION with same area as the rotated one cx = mean(region(1:2:end)); cy = mean(region(2:2:end)); x1 = min(region(1:2:end)); x2 = max(region(1:2:end)); y1 = min(region(2:2:end)); y2 = max(region(2:2:end)); A1 = norm(region(1:2) - region(3:4)) * norm(region(3:4) - region(5:6)); A2 = (x2 - x1) * (y2 - y1); s = sqrt(A1/A2); w = s * (x2 - x1) + 1; h = s * (y2 - y1) + 1; end

这段代码实现的功能是从旋转的区域中提取一个面积相同的轴向对齐的边界框，即矩形框。该函数接受一个由旋转矩形的四个角点坐标组成的向量region作为输入，并输出四个参数：cx，cy，w和h，分别表示矩形框的中心坐标和宽高。具体来说，该函数首先计算旋转矩形的中心点坐标cx和cy，然后通过找到旋转矩形在x和y方向上的最小和最大值来计算对齐矩形的左上角和右下角坐标，即(x1,y1)和(x2,y2)。接着，该函数计算两个矩形的面积，并用它们的比值来计算缩放因子s。最后，通过缩放因子和对齐矩形的宽高计算出最终的矩形框的宽w和高h。

data = load('out3.txt'); N = length(data(:,1)); b = fir1(15, 0.3, chebwin(16, 30)); data_smooth = filtfilt(b, 1, data(:,1)); [IndMin, IndMax] = findExtrema(data_smooth); figure; subplot(2,1,1); plot(data_smooth); hold on; plot(IndMin, data_smooth(IndMin), 'r^'); plot(IndMax, data_smooth(IndMax), 'k*'); box on; legend('曲线','波谷点','波峰点'); title('计算离散节点的波峰波谷信息', 'FontWeight', 'Bold'); subplot(2,1,2); plot(data(:,1), 'k'); hold on; plot(data_smooth, 'r'); box on; legend('原始数据','平滑数据'); title('原始数据和平滑数据', 'FontWeight', 'Bold'); % 计算波峰点和波谷点对应的y值 y_min = data_smooth(IndMin); y_max = data_smooth(IndMax); y1=mean(y_min); y2=mean(y_max); F= mean(data); %计算WFD值 WFD=(y2-y1)/F; fprintf('WFD值为：%f\n', WFD); function [IndMin, IndMax] = findExtrema(data_smooth) %获得局部最小值的位置 IndMin = find(diff(sign(diff(data_smooth))) > 0) + 1; %获得局部最大值的位置 IndMax = find(diff(sign(diff(data_smooth))) < 0) + 1; end 优化这段代码

这段代码的优化方向有以下几点：

1. 函数参数传递方式：可以将 data_smooth 作为全局变量，这样在函数中就不需要传递参数了，可以提高代码的执行效率。

2. 函数内部的计算：可以将 y_min、y_max、y1、y2 的计算合并为一行，以减少计算量。

3. 变量命名：可以将变量名更改为更有意义的名称，以提高代码的可读性。

4. 绘图操作：可以将绘图操作放在函数外部完成，以进一步提高代码的执行效率。

改进后的代码如下：

data = load('out3.txt');
N = length(data(:,1));
b = fir1(15, 0.3, chebwin(16, 30));
data_smooth = filtfilt(b, 1, data(:,1));
[IndMin, IndMax] = find_extrema(data_smooth);
y_min = data_smooth(IndMin);
y_max = data_smooth(IndMax);
F = mean(data(:,1));
WFD = (mean(y_max) - mean(y_min)) / F;
fprintf('WFD值为：%f\n', WFD);

function [IndMin, IndMax] = find_extrema(data_smooth)
global data_smooth;
IndMin = find(diff(sign(diff(data_smooth))) > 0) + 1;
IndMax = find(diff(sign(diff(data_smooth))) < 0) + 1;
end

figure;
subplot(2,1,1);
plot(data_smooth);
hold on;
plot(IndMin, y_min, 'r^');
plot(IndMax, y_max, 'k*');
box on;
legend('曲线','波谷点','波峰点');
title('计算离散节点的波峰波谷信息', 'FontWeight', 'Bold');

subplot(2,1,2);
plot(data(:,1), 'k');
hold on;
plot(data_smooth, 'r');
box on;
legend('原始数据','平滑数据');
title('原始数据和平滑数据', 'FontWeight', 'Bold');