在Matlab中向量化數組索引/子集

假設我有一個長數據向量y，加上一些索引。我想提取每個索引周圍的短片段或窗口。在Matlab中向量化數組索引/子集

例如，假設我想構造一個包含64個樣本的矩陣，並且在每個小於3的值後構建64個樣本。在for循環中這是微不足道的：

WIN_SIZE = 64; 

% Sample data with padding 
data = [nan(WIN_SIZE,1); randn(1e6,1); nan(WIN_SIZE,1)]; 

% Sample events, could be anything 
index = find(data < 3); 

snippets = nan(length(index), 2*WIN_SIZE + 1); 
for ii=1:length(index) 
    snippets(ii,:) = data((index(ii)-WIN_SIZE):(index(ii)+WIN_SIZE)); 
end

但是，這並不是很快。有什麼方法可以矢量化（或以其他方式加速）此操作？

（如果這還不清楚，該指數可以是任何東西，不一定是數據的屬性;我只是想簡單的東西來說明這個想法。）

來源

2016-01-25 Matt Krause

'index'是一個（列）向量。你不需要一個for循環，你可以對它進行矢量化，參見[在給定索引前後獲取矢量索引（窗口+/- 1）]（https://stackoverflow.com/questions/48881754/get- vector-indices-before-and-after-window-1-given-indices） – smci

請注意，這個問題已經有2年的歷史了，而且在2016年以前的任何東西都不起作用。 –

馬特，好的，那麼我們應該如何處理這個過時的問題和答案？我建議我們關閉 - 重複進入[獲取向量索引之前和之後（窗口+/- 1）給定的指數]（https://stackoverflow.com/questions/48881754/get-vector-indices-before-and -after-window-1-given-indices） – smci

使用bsxfun -

snippets = data(bsxfun(@plus,index(:),[-WIN_SIZE:WIN_SIZE]))

來源

2016-01-25 20:03:17 Divakar

我只想提出一個雙'repmat'-答案。但是'bsxfun'這個解決方案更好，並且也更快。 – Matt

@Matt這將遵循['比較BSXFUN和REPMAT']（http://stackoverflow.com/questions/29719674/comparing-bsxfun-and-repmat）中顯示的性能數字模式，它顯示'20-40％ bsxfun（@ plus）在repmat版本上的改進 – Divakar

你完全正確：Btw：對bsxfun和repmat的比較！ – Matt

在Matlab中向量化數組索引/子集

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