matlab均值提取代码
时间: 2023-08-18 14:09:28 浏览: 38
Matlab中可以使用`mean`函数来计算均值,以下是一个简单的示例代码:
```matlab
% 生成一个包含10个元素的随机向量
x = rand(1, 10);
% 计算向量的均值
mean_x = mean(x);
% 显示结果
disp(['向量的均值为:' num2str(mean_x)])
```
如果您需要计算矩阵中每一列的均值,可以使用`mean`函数的第二个参数来指定计算的维度。示例代码如下:
```matlab
% 生成一个3行5列的随机矩阵
A = rand(3, 5);
% 计算矩阵每一列的均值
mean_A = mean(A, 1);
% 显示结果
disp('矩阵每一列的均值为:')
disp(mean_A)
```
如果您需要计算矩阵中每一行的均值,只需要将第二个参数改为2即可。
相关问题
均值滤波器matlab代码
以下是一个简单的 MATLAB 均值滤波器代码示例:
```matlab
function output_image = mean_filter(input_image, filter_size)
% 获取输入图像的尺寸
[rows, cols] = size(input_image);
% 计算滤波器的边界
filter_border = floor(filter_size/2);
% 初始化输出图像
output_image = zeros(rows, cols);
% 对于每个像素执行均值滤波
for i = 1+filter_border : rows-filter_border
for j = 1+filter_border : cols-filter_border
% 提取当前像素周围的区域
local_region = input_image(i-filter_border:i+filter_border, j-filter_border:j+filter_border);
% 计算当前像素的均值
mean_value = mean(local_region(:));
% 将均值赋值给输出图像
output_image(i,j) = mean_value;
end
end
end
```
使用示例:
```matlab
% 读取图像
input_image = imread('input.jpg');
% 执行均值滤波
output_image = mean_filter(input_image, 3);
% 显示输入和输出图像
subplot(1, 2, 1), imshow(input_image), title('Input Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(output_image), title('Output Image');
```
matlab时域特征提取代码
以下是matlab时域特征提取代码:
```
clc;
close ;
clear all;
%数据导入
data=xlsread('E:\排球\原始数据 z方向.xlsx',1)';
%初始参数设置
[m,n]=size(data);
D=[];
DA=[];
%求解特征
for i=1:1:m
d=data(i,:);
d=d(~isnan(d));%去除NAN值
ave=mean(d);%均值
u=std(d);%标准差
time=length(d);%时间
theta=var(d);%方差
area=sum(abs(d));%面积
maxv=max(d);%最大值
minv=min(d);最小值
[dd,minp,maxp]=premnmx(d); %求解信息熵
entropy=yyshang(dd,9);%信息熵
D=[D;ave;maxv;minv;u;area;time;theta;entropy];
DA=[DA,D];
D=[];
end
DA=DA';
```