movmedian

이동 중앙값

구문

M = movmedian(A,k)

M = movmedian(A,[kb kf])

M = movmedian(___,dim)

M = movmedian(___,nanflag)

M = movmedian(___,Name,Value)

설명

M = movmedian(A,k)는 국소 k점 중앙값을 반환합니다. 여기서 각 중앙값은 A의 인접 요소들이 포함된 길이 k의 슬라이딩 윈도우에서 계산됩니다. k가 홀수면 윈도우의 중심은 현재 위치의 요소가 됩니다. k가 짝수면 윈도우의 중심은 현재 요소 및 이전 요소가 됩니다. 윈도우를 다 채우기에 요소가 부족할 때는 윈도우 크기가 끝점에서 자동으로 잘립니다. 윈도우가 잘렸을 때는 윈도우를 채우는 요소들의 중앙값을 구합니다. M은 A와 크기가 같습니다.

• A가 벡터인 경우 movmedian은 벡터 A의 길이를 따라 연산을 수행합니다.

• A가 다차원 배열인 경우 movmedian은 크기가 1이 아닌 A의 첫 번째 차원을 따라 연산을 수행합니다.

• A가 테이블 또는 타임테이블인 경우 movmedian은 A의 변수를 따라 연산을 수행합니다. (R2025a 이후)

M = movmedian(A,[kb kf])는 현재 위치에 있는 요소와 그 위치 뒤로 kb개 요소, 그 위치 앞으로 kf개 요소를 포함하는 길이 kb+kf+1의 윈도우에서 중앙값을 계산합니다.

M = movmedian(___,dim)은 위에 열거된 모든 구문에서 연산을 수행할 A의 차원을 지정합니다. 예를 들어 A가 행렬인 경우, movmedian(A,k,2)는 A의 열을 따라 각 행에 대한 k요소 슬라이딩 중앙값을 계산합니다.

M = movmedian(___,nanflag)는 A의 NaN 값을 포함시킬지 또는 생략할지 여부를 지정합니다. 예를 들어, movmedian(A,k,"omitnan")은 각 중앙값을 계산할 때 NaN 값을 무시합니다. 기본적으로 movmedian은 NaN 값을 포함합니다.

M = movmedian(___,Name,Value)는 하나 이상의 이름-값 쌍의 인수를 사용하여 이동 중앙값에 대한 추가 파라미터를 지정합니다. 예를 들어, x가 시간 값의 벡터인 경우 movmedian(A,k,"SamplePoints",x)는 x의 시간을 기준으로 이동 중앙값을 계산합니다.

예제

벡터의 중심 이동 중앙값

행 벡터의 3점 중심 이동 중앙값을 계산합니다. 끝점에 있는 윈도우의 요소가 3개 미만일 때는 남은 요소들의 평균을 구합니다.

A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movmedian(A,3)

M = 1×10

    6.0000    6.0000    6.0000   -1.0000   -2.0000   -2.0000   -1.0000    3.0000    4.0000    4.5000

벡터의 후행 이동 중앙값

행 벡터의 3점 후행 이동 중앙값을 계산합니다. 끝점에 있는 윈도우의 요소가 3개 미만일 때는 남은 요소들의 평균을 구합니다.

A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movmedian(A,[2 0])

M = 1×10

     4     6     6     6    -1    -2    -2    -1     3     4

행렬의 이동 중앙값

행렬의 각 행에 대한 3점 중심 이동 중앙값을 계산합니다. 윈도우가 첫 번째 행에서 시작하고, 행 끝까지 수평으로 슬라이딩한 후, 두 번째 행으로 이동합니다. 차원 인수는 2이고, 이것은 A의 열 방향으로 윈도우를 슬라이딩합니다.

A = [4 8 6; -1 -2 -3; -1 3 4]

A = 3×3

     4     8     6
    -1    -2    -3
    -1     3     4

M = movmedian(A,3,2)

M = 3×3

    6.0000    6.0000    7.0000
   -1.5000   -2.0000   -2.5000
    1.0000    3.0000    3.5000

누락값을 제외한 이동 중앙값

NaN 값을 포함하는 행 벡터를 만듭니다.

A = [4 8 NaN -1 -2 -3 NaN 3 4 5];

NaN 값을 제외하고 벡터의 3점 중심 이동 중앙값을 계산합니다. NaN 값을 포함하는 윈도우의 경우 movmedian은 NaN이 아닌 요소에 대해 계산을 수행합니다.

M = movmedian(A,3,"omitnan")

M = 1×10

    6.0000    6.0000    3.5000   -1.5000   -2.0000   -2.5000         0    3.5000    4.0000    4.5000

이동 중앙값에 대한 샘플 점

시간 벡터 t에 따라 A에 있는 데이터의 3시간 중심 이동 중앙값을 계산합니다.

A = [4 8 6 -1 -2 -3];
k = hours(3);
t = datetime(2016,1,1,0,0,0) + hours(0:5)

t = 1×6 datetime
   01-Jan-2016 00:00:00   01-Jan-2016 01:00:00   01-Jan-2016 02:00:00   01-Jan-2016 03:00:00   01-Jan-2016 04:00:00   01-Jan-2016 05:00:00

M = movmedian(A,k,"SamplePoints",t)

M = 1×6

    6.0000    6.0000    6.0000   -1.0000   -2.0000   -2.5000

완전한 윈도우의 중앙값만 반환하기

행 벡터의 3점 중심 이동 중앙값을 계산하되, 3개 미만의 점을 사용하는 모든 계산을 출력값에서 무시합니다. 즉, 요소를 3개 가진 완전한 윈도우에서 계산된 중앙값만 반환하고, 끝점에서의 계산은 무시합니다.

A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movmedian(A,3,"Endpoints","discard")

M = 1×8

     6     6    -1    -2    -2    -1     3     4

테이블의 이동 중앙값

마방진의 열에서 테이블을 생성합니다.

A = magic(3);
T = array2table(A)

T=3×3 table
    A1    A2    A3
    __    __    __

    8     1     6 
    3     5     7 
    4     9     2 

movmedian을 사용하여 테이블 변수의 이동 중앙값을 계산합니다.

M = movmedian(T,3)

M=3×3 table
    A1     A2    A3 
    ___    __    ___

    5.5    3     6.5
      4    5       6
    3.5    7     4.5

지정된 변수에 대해서만 이동 중앙값을 계산하려면 DataVariables 이름-값 인수를 지정하십시오.

M2 = movmedian(T,3,DataVariables=["A2" "A3"])

M2=3×3 table
    A1    A2    A3 
    __    __    ___

    8     3     6.5
    3     5       6
    4     7     4.5

이동 중앙값으로 값을 대체하는 대신 테이블에 추가하려면 ReplaceValues를 false로 지정하십시오.

M3 = movmedian(T,3,ReplaceValues=false)

M3=3×6 table
    A1    A2    A3    A1_movmedian    A2_movmedian    A3_movmedian
    __    __    __    ____________    ____________    ____________

    8     1     6         5.5              3              6.5     
    3     5     7           4              5                6     
    4     9     2         3.5              7              4.5     

입력 인수

A — 입력 데이터

벡터 | 행렬 | 다차원 배열 | 테이블 | 타임테이블

입력 데이터로, 벡터, 행렬, 다차원 배열, table형 또는 timetable형으로 지정됩니다.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | table | timetable

k — 윈도우 길이

숫자형 또는 duration형 스칼라

윈도우 길이로, 숫자형 또는 duration형 스칼라로 지정됩니다. k가 양의 정수 스칼라일 때 중심 위치에서의 중앙값은 현재 위치의 요소와 주위의 요소를 포함합니다.

예를 들어, movmedian(A,3)은 국소 3점 중앙값으로 구성된 배열을 계산합니다.

[kb kf] — 방향 윈도우 길이

2개 요소를 포함하는 숫자형 또는 duration형 행 벡터

방향 윈도우 길이로, 2개 요소를 포함하는 숫자형 또는 duration형 행 벡터로 지정됩니다. kb와 kf가 양의 정수 스칼라일 때 계산은 kb+kf+1개 요소에 대해 이루어집니다. 계산은 현재 위치의 요소, 현재 위치 앞의 kb개 요소, 그리고 현재 위치 뒤의 kf개 요소를 포함합니다.

예를 들어, movmedian(A,[2 1])은 국소 4점 중앙값으로 구성된 배열을 계산합니다.

dim — 연산을 수행할 차원

양의 정수 스칼라

연산을 수행할 차원으로, 양의 정수 스칼라로 지정됩니다. 차원을 지정하지 않을 경우, 디폴트 값은 크기가 1이 아닌 첫 번째 배열 차원이 됩니다.

차원 dim은 movmedian이 계산되는 차원 즉, 지정한 윈도우가 슬라이딩하는 방향을 나타냅니다.

m×n 입력 행렬 A가 있다고 가정합니다.

• movmedian(A,k,1)은 A의 각 열에 대해 k-요소 슬라이딩 중앙값을 계산하고 m×n 행렬을 반환합니다.

  

• movmedian(A,k,2)는 A의 각 행에 대해 k-요소 슬라이딩 중앙값을 계산하고 m×n 행렬을 반환합니다.

  

A가 테이블 또는 타임테이블이면 dim을 지정할 수 없습니다. movmedian 함수는 항상 테이블 및 타임테이블의 변수를 따라 연산을 수행합니다. (R2025a 이후)

nanflag — 누락값 조건

"includemissing" (디폴트 값) | "includenan" | "omitmissing" | "omitnan"

누락값 조건으로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

• "includemissing" 또는 "includenan" — 각 중앙값을 계산할 때 A의 NaN 값을 포함합니다. 윈도우의 요소가 하나라도 NaN인 경우 이에 대응하는 M의 요소도 NaN입니다. "includemissing"과 "includenan"은 동일하게 동작합니다.

• "omitmissing" 또는 "omitnan" — A의 모든 NaN 값을 무시하고, 더 적은 수의 점을 대상으로 각 중앙값을 계산합니다. 윈도우의 모든 요소가 NaN인 경우 이에 대응하는 M의 요소는 NaN이 됩니다. "omitmissing"과 "omitnan"은 동일하게 동작합니다.

이름-값 인수

선택적 인수 쌍을 Name1=Value1,...,NameN=ValueN으로 지정합니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. 이름-값 인수는 다른 인수 뒤에 와야 하지만, 인수 쌍의 순서는 상관없습니다.

R2021a 이전 릴리스에서는 쉼표를 사용하여 각 이름과 값을 구분하고 Name을 따옴표로 묶으십시오.

예: M = movmedian(A,k,"Endpoints","fill")

Endpoints — 끝점 부근의 윈도우 처리 방법

"shrink" (디폴트 값) | "discard" | "fill" | 숫자형 스칼라 또는 논리형 스칼라

끝점 부근의 윈도우 처리 방법으로, 다음 옵션 중 하나로 지정됩니다.

값	설명
"shrink"	입력값의 끝점 근처의 윈도우 크기를 실제로 존재하는 요소만 포함하도록 축소합니다.
"discard"	윈도우가 실제로 존재하는 요소들과 완전히 겹치지 않을 때는 어떤 중앙값도 출력하지 않습니다. A가 테이블 또는 타임테이블이면 Endpoints를 "discard"로 지정할 수 없습니다.
"fill"	존재하지 않는 요소를 NaN으로 바꿉니다.
숫자형 스칼라 또는 논리형 스칼라	존재하지 않는 요소를 지정된 숫자형 값 또는 논리값으로 바꿉니다.

SamplePoints — 중앙값을 계산할 샘플 점

벡터

중앙값을 계산할 샘플 점으로, 벡터로 지정됩니다. 샘플 점은 A에 있는 데이터의 위치를 나타냅니다. 샘플 점은 균일하게 샘플링할 필요가 없습니다. 기본적으로, 샘플 점 벡터는 [1 2 3 ... ]입니다.

이동 윈도우는 샘플 점을 기준으로 하여 정의되며, 이 샘플 점은 정렬되고 고유한 요소를 가져야 합니다. 예를 들어, t가 입력 데이터에 해당하는 시간 벡터인 경우 movmedian(rand(1,10),3,"SamplePoints",t)에는 t(i)-1.5 ~ t(i)+1.5 범위의 시간 구간을 나타내는 윈도우가 있습니다.

샘플 점 벡터의 데이터형이 datetime형 또는 duration형인 경우 이동 윈도우 길이는 duration형이어야 합니다.

샘플 점의 간격이 균일하지 않을 때 Endpoints를 지정하면 Endpoints의 값은 "shrink"입니다.

DataVariables — 연산을 수행할 테이블 또는 타임테이블 변수

테이블 또는 타임테이블 변수 이름 | 스칼라 | 벡터 | 셀형 배열 | pattern형 | 함수 핸들 | 테이블 vartype 첨자

R2025a 이후

연산을 수행할 테이블 또는 타임테이블 변수로, 다음 표에 있는 옵션 중 하나로 지정됩니다.

• DataVariables를 지정하지 않으면 movmedian 함수는 모든 변수에 대해 연산을 수행합니다. 이 동작은 디폴트 동작입니다.

• DataVariables를 지정하면 movmedian 함수는 지정된 변수에 대해서만 연산을 수행합니다. DataVariables로 지정되지 않은 다른 변수는 수정되지 않은 채 출력값으로 전달됩니다.

인덱싱 방식	지정할 값	예제
변수 이름	string형 스칼라 또는 문자형 벡터 string형 배열 또는 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열 pattern 객체	"A" 또는 'A' — A라는 변수 ["A" "B"] 또는 {'A','B'} — A 및 B라는 두 개의 변수 "Var"+digitsPattern(1) — "Var" 다음에 하나의 숫자가 오는 이름을 갖는 변수
변수 인덱스	테이블에서의 변수 위치를 나타내는 인덱스 번호 숫자로 구성된 벡터 logical형 벡터. 일반적으로 이 벡터는 변수의 개수와 길이가 같지만 후행 0(false) 값을 생략할 수 있습니다.	3 — 테이블의 세 번째 변수 [2 3] — 테이블의 두 번째 변수와 세 번째 변수 [false false true] — 세 번째 변수
함수 핸들	테이블 변수를 입력값으로 받고 logical형 스칼라를 반환하는 함수 핸들	@isnumeric — 숫자형 값을 포함하는 모든 변수
변수 유형	지정된 유형의 변수를 선택하는 vartype 첨자	vartype("numeric") — 숫자형 값을 포함하는 모든 변수

ReplaceValues — 값 바꾸기 표시자

true 또는 1 (디폴트 값) | false 또는 0

R2025a 이후

값 바꾸기 표시자로, A가 테이블 또는 타임테이블이면 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

• true 또는 1 — 출력 테이블 또는 타임테이블에서 입력 테이블 또는 타임테이블 변수를 movmedian에서 얻은 출력값이 포함된 변수로 바꿉니다.

• false 또는 0 — movmedian에서 얻은 출력값을 포함하는 변수를 출력 테이블 또는 타임테이블에 추가합니다.

벡터, 행렬 또는 다차원 배열 입력 데이터에는 ReplaceValues가 지원되지 않습니다.

확장 기능

tall형 배열

메모리에 담을 수 없을 정도로 많은 행을 가진 배열을 계산할 수 있습니다.

이 함수는 tall형 배열을 지원하지만 다음과 같은 제한 사항이 있습니다.

• • SamplePoints, DataVariables 및 ReplaceValues 이름-값 인수는 지원되지 않습니다.

  • 테이블 및 타임테이블 입력값은 지원되지 않습니다.

자세한 내용은 tall형 배열 항목을 참조하십시오.

C/C++ 코드 생성

MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• DataVariables 및 ReplaceValues 이름-값 인수는 지원되지 않습니다.

• 테이블 및 타임테이블 입력값은 지원되지 않습니다.

스레드 기반 환경

MATLAB®의 backgroundPool을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 ThreadPool을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

이 함수는 스레드 기반 환경을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 스레드 기반 환경에서 MATLAB 함수 실행하기 항목을 참조하십시오.

GPU 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

movmedian 함수는 GPU 배열 입력값을 지원하지만 다음과 같은 사용법 관련 참고 및 제한 사항이 있습니다.

• gpuArray 데이터에 대한 최대 윈도우 길이는 31입니다.

• SamplePoints, DataVariables 및 ReplaceValues 이름-값 인수는 지원되지 않습니다.

• 테이블 및 타임테이블 입력값은 지원되지 않습니다.

자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

분산 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 대규모 배열을 클러스터의 결합된 메모리에 걸쳐 분할할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• DataVariables 및 ReplaceValues 이름-값 인수는 지원되지 않습니다.

• 테이블 및 타임테이블 입력값은 지원되지 않습니다.

자세한 내용은 분산 배열을 사용하여 MATLAB 함수 실행 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

버전 내역

R2016a에 개발됨

R2025a: 테이블 및 타임테이블의 데이터에 대한 이동 통계량 계산

연산을 수행할 입력값으로 숫자형 데이터가 포함된 테이블과 타임테이블을 지정할 수 있습니다. 기본적으로 movmedian 함수는 테이블 또는 타임테이블의 모든 변수에 대해 연산을 수행합니다. 그러나 연산을 수행할 특정 변수를 지정할 수도 있습니다. movmedian에서 얻은 출력값을 출력 테이블 또는 타임테이블의 새 변수로 추가할 수도 있습니다.

R2023a: 누락값 조건 지정

각 중앙값을 계산할 때 "includemissing" 또는 "omitmissing" 옵션을 사용하여 입력 배열의 누락값을 포함하거나 생략합니다. 이러한 옵션은 각각 "includenan" 및 "omitnan" 옵션과 동일하게 동작합니다.

R2023a: 샘플 점을 사용하여 행렬에 대해 계산할 때의 성능이 개선됨

샘플 점이 있을 때 movmedian 함수로 행렬에 대해 계산할 때의 성능이 향상되었습니다.

예를 들어, 다음 코드는 대응하는 샘플 점을 사용하여 300×300 행렬의 이동 중앙값을 계산합니다. 이 코드는 이전 릴리스보다 약 1.7배 빠릅니다.

function timingMovmedian
A = randn(300);
t = sort(rand(300,1));
tic
for k = 1:400
    movmedian(A,0.1,"SamplePoints",t);
end
toc
end

대략적인 실행 시간은 다음과 같습니다.

R2022b: 1.14초

R2023a: 0.67

코드 실행 시간은 Windows^® 10, Intel^® Xeon^® CPU E5-1650 v4 @ 3.60GHz 테스트 시스템에서 timingMovmedian 함수를 호출하여 측정했습니다.

참고 항목

함수

• movmean | movmad | movvar | movstd | median

도움말 항목

• 데이터 평활화와 이상값 감지