• medsmooth(v, [n], [m]) - v의 각 값을 해당 값이 중심이 되는 n개 점의 중앙값으로 바꾼 결과인 평활 벡터를 구합니다. 창 너비 n은 벡터의 끝에 이르러서 축소됩니다.
medsmooth 함수는 중앙값 필터링을 수행합니다. 이 함수는 의심스러운 데이터 점의 영향을 가장 덜 받는다는 측면에서 가장 강력한 평활 함수이기는 하지만 데이터의 예각을 없애는 경우가 많습니다. 따라서 이 방법을 가우시안 커널 평활이나 국소 최소자승 평활 방법과 비교해 볼 필요도 있습니다. loess 다항식 회귀 기법도 효과적인 평활 방법입니다.
• VSmooth(v, w) - w의 각 창 너비에 대해 어떠한 변경도 추가로 발생하지 않을 때까지 v에 대한 중앙값 평활을 반복하여 수행합니다. 평활 수렴은 TOL에 따라 결정됩니다.
인수
• v는 실수로 이루어진 배열입니다.
• n 및 m은 선택적 인수로서 기본값은 3입니다.
◦ v가 1D 벡터 인수이면 n만 설정할 수 있습니다. 이 경우 인수 m은 적용되지 않습니다.
◦ v가 2D 행렬 인수인 경우 창이 정사각형(n = m)이면 n만 설정할 수 있고, 창이 직사각형이면 n과 m을 모두 설정할 수 있습니다.
• w는 창 너비로 이루어진 벡터입니다. w의 요소는 음수일 수 없으며, v의 길이보다 작고 홀수인 정수여야 합니다.