使用步幅进行高效移动平均过滤有哪些好处以及何时使用？

使用步幅进行高效移动平均过滤

在本文中，我们将讨论如何使用步幅来构建高效的移动平均过滤器。 Strides 提供了一种创建现有数组视图的方法，允许在不修改原始数据的情况下进行优化计算。

现有方法

现有方法利用 strides 生成数组代表一个移动的滤波器内核。然后垂直滚动该内核以捕获必要的值，并计算它们的总和以获得平均值。

改进的方法

改进的方法采用“花式”跨步技术直接获取9个值或内核元素的聚合，提供更全面的解决方案。这可以针对 N 维数组实现。

内存注意事项

虽然步幅可以实现高效的单轴移动窗口操作，但在以下情况下注意潜在的内存影响至关重要：使用多维数组。涉及复制数组的中间步骤可能会导致内存使用量显着增加。

专用函数

在处理多维移动窗口时，需要像 scipy.推荐使用 ndimage 而不是跨步技巧。这些函数提供高效的边界处理、就地执行计算并具有出色的性能。

演示

下面的代码片段说明了特定过滤器的滚动窗口函数size:

<code class="python">filtsize = (3, 3)
a = np.zeros((10,10), dtype=np.float)
a[5:7,5] = 1

b = rolling_window(a, filtsize)
blurred = b.mean(axis=-1).mean(axis=-1)</code>

结论

虽然步幅为单轴移动窗口操作提供了一种便捷的方法，但对于多维数组来说效果较差。 scipy.ndimage 等专业函数为此类场景提供了更高效、更通用的解决方案。

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