【HALCON】trimmed_mean 関数について - トリム平均の計算

HALCONのtrimmed_mean関数は、データセットから極端な値を取り除いたトリム平均を計算するための関数です。通常の平均値計算では、外れ値（極端に大きいまたは小さい値）が結果に大きく影響を与えることがありますが、トリム平均を使用することで、この影響を抑えたより安定した平均値を得ることができます。トリム平均は、画像処理やデータ解析において、ノイズを軽減しながら統計的な解析を行う際に非常に有効です。

trimmed_mean 関数の概要

trimmed_mean関数は、データの上位と下位の指定割合のデータをトリミング（排除）し、残りのデータから平均値を計算します。この方法は、ノイズや外れ値による影響を最小限に抑え、信頼性の高い平均値を算出するために使用されます。

基本的な構文

trimmed_mean(Array, Percent, Result)

• Array
  平均値を計算する対象となるデータ配列です。
• Percent
  トリミングの割合を指定します。上下それぞれの端から指定したパーセンテージ分のデータを除外します。
• Result
  計算されたトリム平均の結果です。

具体例

以下は、trimmed_mean関数を使用して、データセットのトリム平均を計算する簡単な例です。

* データセットの定義
Data := [10, 15, 20, 30, 100, 200, 5, 25, 50]

* トリム割合を指定（上下10%をトリム）
Percent := 10.0

* トリム平均を計算
trimmed_mean(Data, Percent, Result)

* 結果の表示
disp_message(WindowHandle, 'Trimmed Mean: ' + Result, 'window', 12, 12)

この例では、データセットDataに対して10%のトリミングを行い、上下10%のデータを除外した後にトリム平均を計算しています。結果として、外れ値の影響を抑えた安定した平均値が得られます。

実行結果

• 上下10%をトリミングした後のトリム平均が表示されます。

応用例

trimmed_mean関数は、以下のような場面で使用されます。

• ノイズのあるデータの平均化
  ノイズが含まれているデータセットから外れ値を除去し、より信頼性の高い平均値を算出するために使用されます。

• 画像処理でのピクセル値解析
  画像のピクセル値の分布から、外れ値を除外して平均値を計算することで、画像の特徴やパターンを正確に解析します。

• データ分析における外れ値対策
  データセット内の極端な値の影響を最小限に抑えながら、正確な統計値を取得したい場合に使用されます。

まとめ

HALCONのtrimmed_mean関数は、外れ値やノイズの影響を抑えたトリム平均を計算するための便利なツールです。画像処理やデータ解析において、ノイズを軽減しながらデータの信頼性を高めるために非常に役立ちます。この関数を使用することで、外れ値の影響を最小限に抑えた統計解析が可能になります。