我有一个相当简单的问题,但我无法在 MATLAB 中得到正确的结果。
我正在 Matlab 中编写代码,其中有一个 200x3 矩阵。该数据对应于 10 个不同点的记录,我为每个点拍摄了 20 帧。
这只是为了说明测量系统中的误差。所以现在我想通过计算测量的独立坐标的平均值来计算这个矩阵中每个点的 3D 坐标。
一个例子(1 个点和 3 个测量值)是:
MeasuredFrames (Point 1) =
x y z
1.0000 2.0000 3.0000
1.1000 2.2000 2.9000
0.9000 2.0000 3.1000
Point = mean(MeasuredFrames(1:3, :))
Point =
1.0000 2.0667 3.0000
现在我想得到这个结果,但是对于 10 个点,所有点都存储在 [200x3] 数组中,间隔为 20 帧。
有任何想法吗?
提前致谢!
最佳答案
如果您有 图像处理工具箱 blockproc
可能是一个选项:
A = blockproc(data,[20 3],@(x) mean(x.data,1))
如果不是 ,以下使用
permute
和 reshape
也可以工作:B = permute(mean(reshape(data,20,10,3),1),[2,3,1])
解释:
%// transform data to 3D-Matrix
a = reshape(data,20,10,3);
%// avarage in first dimension
b = mean(a,1);
%// transform back to 10x3 matrix
c = permute(b,[2,3,1])
一些示例数据:
x = [ 1.0000 2.0000 3.0000
1.1000 2.2000 2.9000
0.9000 2.0000 3.1000
1.0000 2.0000 3.0000
1.1000 2.2000 2.9000
0.9000 2.0000 3.1000
1.0000 2.0000 3.0000
1.1000 2.2000 2.9000
0.9000 2.0000 3.1000
1.1000 2.2000 2.9000]
data = kron(1:20,x.').';
A = B =
1.5150 3.1200 4.4850
3.5350 7.2800 10.4650
5.5550 11.4400 16.4450
7.5750 15.6000 22.4250
9.5950 19.7600 28.4050
11.6150 23.9200 34.3850
13.6350 28.0800 40.3650
15.6550 32.2400 46.3450
17.6750 36.4000 52.3250
19.6950 40.5600 58.3050
关于matlab - 矩阵中的操作避免 for 循环,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/31808058/