arrayfun具有不同尺寸輸入的函數

我正在嘗試創建一個矩陣，該矩陣包含較大nxn矩陣的kxk子矩陣的平均值，其中n可被k整除。我可以像這樣arrayfun具有不同尺寸輸入的函數

mat = mat2cell(mat, k*ones(1,n/k), k*ones(1,n/k)) 
mat = cellfun(@mean,mat,'UniformOutput',false); 
mat = cellfun(@mean,mat,'UniformOutput',false); %repeated to collapse cells to 1x1 
mat = cell2mat(mat)

但是相當有效做到這一點，因爲我有一個非常大的量都非常大的矩陣數據，重複該過程仍需要很長的時間，即使在一個集羣，並結合由於內存限制，矩陣不是一個選項。我不知道是否有可能使用arrayfun改寫這個代碼，而不是這樣我就可以利用它的GPU能力（如GPU無法處理單元陣列），但由於輔助功能我遇到問題的

function avg = blockavg(mat,i,j,k) 
i1 = (i-1)*k+1; 
i2 = i*k; 
j1 = (j-1)*k+1; 
j2 = j*k 
avg = mean(mean(mat(i1:i2,j1:j2))); 
end

電話兩個廣播變量mat，一個nxn矩陣和一個標量k，當插入arrayfun時，這些不是陣列輸入。當運行

ii = 1:(n/k); 
jj = 1:(n/k); 
matavg = arrayfun(@blockavg,mat,ii,jj,k)

錯誤消息返回，指出輸入參數必須是相同的尺寸和形狀的陣列，因爲只有ii和jj是陣列的輸入，而mat和k不跨越元素而變化。我不太清楚如何解決這個問題，或者即使這種類型的操作完全可以用於arrayfun。任何建議表示讚賞。

謝謝！

來源

2014-03-12 SeamusX

要解決輸入大小問題，這可能會導致解決方案較慢，您必須使用常量的標準模式。定義一個包含這些常量的匿名函數：'matavg = arrayfun（@（ii，jj）（blockavg（mat，ii，jj，k）），mat，ii，jj，k）'。但我認爲這個解決方案比我建議的兩個版本更慢。 – Daniel

另一個不錯可能性，而無需使用圖像處理工具箱：

squeeze(mean(mean(reshape(X,k,n/k,k,n/k),1),3))

此代碼重塑的方式的矩陣，每個塊可以通過Y（一個，來訪問：，B，:)，該裝置它們具有相同的一維和三維索引。然後將均值應用於第一維和第三維，最後刪除單個維度以獲得2d結果。

來源

2014-03-12 20:51:36 Daniel

謝謝！這使我的運行時間減少了大約一半。感謝其他指針，非常感謝！ – SeamusX

你正在嘗試做的是什麼blockproc從圖像處理工具箱提供：

blockproc(X,[k k],@(x)(mean(mean(x.data))))

加快，您可以嘗試設置UseParallel -parameter。

來源

2014-03-12 20:44:59 Daniel

arrayfun具有不同尺寸輸入的函數

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