我正在进行行人步伐检测（加速度）。我想从我的滤波信号中计算统计特征。我已经计算了一些特征，现在我想计算梯度。我的数据是1×37205的双精度类型。我使用带有移动窗口大小为2个样本和50%重叠的前一个窗口的for循环来计算特征。下面我附上了我尝试计算梯度的代码。我不确定这是否是正确的计算方法。此外，我也不明白使用梯度的目的是什么，它如何对步伐检测有用，以及如何处理梯度？有人能指导我或在MATLAB中提供任何代码帮助吗？

%%这里M是均值，V是我已经从滤波数据中计算出的方差
G = zeros(length(window:length(M)), 2);
for i = window:length(M)
    temp = gradient(M(i+1-window:i),V(i+1-window:i));
    G(i, 1) = temp(2, 1); % "c1"
    G(i, 2) = temp(2, 1); % "c2"
end

回答：

MATLAB最好的功能之一是其文档。如果您不熟悉如何获取特定函数的文档，可以在命令行中输入以下内容：

doc functionName

或者，对于在命令行中显示的“简短”文档，您可以输入：

help functionName

另请参阅此处链接的文档。

你的问题措辞不当，所以我将总结我所理解的内容并相应地回答：

• 您有一个步伐检测数据（1*37205）双精度类型，我们称之为stepSignal
• stepSignal是位置数据
• 您希望窗口大小为2步，50%重叠。这是gradient函数的默认行为。

您不需要“for”循环来实现您的目标。根据文档，“gradient”可以接受一个输入。

请查看下面的代码，如果需要，请在原始问题中添加澄清说明。

%% 假设stepSignal已经导入到工作区
velocity = gradient(stepSignal);

最后一点，当您给“gradient”两个输入时，它会自动假设第二个输入是一个均匀间隔值。