Python 在matlab 2014a中滑动窗口查找最小值

我是matlab新手，我想知道我有没有办法做到以下几点：

获取我的数据中每180个样本的最小值索引列表，其长度为18000个样本

这就是我，这是我过去用python（使用numpy.where）做的，但现在我尝试用matlab做。请帮忙

dips=numpy。其中（（SmoothInvelop[180:-180]<7））[0]+180#7是一个阈值示例

---

下面是一个使用循环的解决方案。它还可以定义步长

%输入。
x=圆形（兰特（20,1）*100）
%窗口大小。
ws=5；
%步长。
ss=1；
%元素数。
nx=努美尔（x）；
%结果元素的数量。
ny=numel（1:ss:（nx-ws+1））；
%初始化输出。
y=零（ny，1）；
%计算输出。
jj=1；
对于ii=1:ss：（nx-ws+1）
ww=x（ii:（ii+ws-1））；
[~，yLoop（jj）]=min（ww）；
yLoop（jj）=yLoop（jj）+ii-1；
jj=jj+1；
结束
%输出。
Y

存储在

y

中的最小值索引与原始输入

x

有关

ws=5和
ss=1的输出：

x=
88
74
96
31
6.
67
98
92
69
49
12
28
43
87
68
49
20
98
83
62
y=
5.
5.
5.
5.
5.
10
11
11
11
11
11
12
17
17
17
17

编辑
我添加了一个使用索引的版本，这对于大型输入来说要快得多

%输入。
x=圆形（兰特（20000，1）*100）；
%窗口大小。
ws=5；
%步长。
ss=1；
%元素数。
nx=努美尔（x）；
%---使用循环的解决方案---%
%结果元素的数量。
ny=numel（1:ss:（nx-ws+1））；
%初始化输出（循环）。
YLOP=零（ny，1）；
抽搐
%计算输出。
jj=1；
对于ii=1:ss：（nx-ws+1）
ww=x（ii:（ii+ws-1））；
[~，yLoop（jj）]=min（ww）；
yLoop（jj）=yLoop（jj）+ii-1；
jj=jj+1；
结束
tLoop=toc；
%输出（循环）。
洛普；
%---使用索引的解决方案---%
抽搐
%计算指数。
ind=1:ss：（nx-ws+1）；
ind=repmat（ind，ws，1）+（[0：（ws-1）]。*one（1，numel（ind））；
%计算输出（索引）。
[~，yIndexing]=min（x（ind））；
yIndexing=（yIndexing+（0:ss:（ss*（大小（ind，2）-1）））；
tIndexing=toc；
%比较循环和索引版本。
fprintf（“yLoop==yIndexing:%d\n”，和（yLoop==yIndexing）==ny）；
fprintf（“yLoop时间：%f s\n”，tLoop）；
fprintf（“yIndeing时间：%f s\n”，tIndexing）；

对于
n=20000
、
ws=5
和
ss=1
，我们得到以下时间：

yLoop时间：0.672510s
阴灯时间：0.004466秒
让

对于不相交的块，只需重塑矩阵的形状，使每个块成为一列，然后计算每列的arg min：

[~, indices] = min(reshape(data,N,[]), [], 1);

[~, indices] = min(data(bsxfun(@plus, 1:numel(data)-N+1, (0:N-1).')), [], 1);

给予

对于滑块，创建索引矩阵，然后沿每列计算arg min：

[~, indices] = min(reshape(data,N,[]), [], 1);

[~, indices] = min(data(bsxfun(@plus, 1:numel(data)-N+1, (0:N-1).')), [], 1);

给予

谢谢你，先生，但是当我停留的时候，我想得到这些最小值的指数，我用了find（y（jj）），但我想我仍然不知道如何正确使用它，因为它给了我所有1Ah，对不起，我错过了！将尽快尝试提供更新的解决方案。更新了我的解决方案-对于初始的、不完整的答案，再次表示抱歉@现在，两个版本——循环和索引——都应该正常工作。
indices =
     4     3     4     3     2     1     4     4     3