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HarmonicMeanFilter[data,r]

範囲 r の近傍のすべての値を調和平均値で置換することで data にフィルタをかける．

HarmonicMeanFilter[data,{r1,r2,…}]

データの 次元のフィルタリングに riを使う．

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HarmonicMeanFilter

HarmonicMeanFilter[data,r]

範囲 r の近傍のすべての値を調和平均値で置換することで data にフィルタをかける．

HarmonicMeanFilter[data,{r1,r2,…}]

データの 次元のフィルタリングに riを使う．

詳細

  • HarmonicMeanFilterは，特に極値が存在する場合のデータの局所的平滑化に使われる．平滑化量は r の値に依存する．
  • 範囲 r の各近傍に適用される関数はHarmonicMeanである．
  • data は次のいずれでもよい．
  • list任意階数の数値配列
    tseriesTimeSeriesやTemporalData等の時間データ
    image任意のImageオブジェクトまたはImage3Dオブジェクト
    audioAudioオブジェクト
    videoVideoオブジェクト
  • 多チャンネルの画像や音声信号については，HarmonicMeanFilterは各チャンネルを別々に扱う．
  • HarmonicMeanFilter[data,{r1,r2,…}]は，各サンプルを中心にしたブロックの調和平均値を計算する．
  • HarmonicMeanFilterは，リストと画像については指標座標系を仮定する．
  • HarmonicMeanFilterは，データの境界ではより小さい近傍を使う．

例題

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例  (3)

リストに調和平均フィルタをかける：

Wolfram Language code: HarmonicMeanFilter[{1, 2, 30, 2, 1}, 1]

TimeSeriesにフィルタをかける：

Wolfram Language code: ts = TemporalData[TimeSeries, {{{2., 1.7273273294285436, 1.3327016210004698, 1.4661458052069154, 1.3882595510720686, 1.3244472923404507, 1.978745787055135, 1.8920720270815607, 1.386172876452206, 1.6751431393445424, 1.9115655094508386, 1.720406 ... 346095457946575, 1.5001955930812627, 1.461132021178403, 1.589839723535445}}, {{0, 1., 0.01}}, 1, {"Continuous", 1}, {"Continuous", 1}, 1, {ValueDimensions -> 1, ResamplingMethod -> {"Interpolation", InterpolationOrder -> 1}}}, False, 10.1];
Wolfram Language code: filtered = HarmonicMeanFilter[ts, .05]
Wolfram Language code: ListLinePlot[{ts, filtered}, PlotLegends -> {"original data", "filtered"}]

カラー画像に適用された調和平均フィルタ：

Wolfram Language code: HarmonicMeanFilter[[image], 4]

スコープ  (13)

データ  (9)

移動調和平均フィルタをベクトルに適用する：

Wolfram Language code: HarmonicMeanFilter[ {1, 2, 3, 4, 5}, 1]

記号配列にフィルタをかける：

Wolfram Language code: HarmonicMeanFilter[{a, b, c, d, e, f}, 1]

2D配列にフィルタをかける：

Wolfram Language code: HarmonicMeanFilter[(⁠| | | | | | - | - | - | - | | 0 | 3 | 8 | 2 | | 7 | 6 | 9 | 6 | | 5 | 8 | 4 | 1 | | 3 | 5 | 1 | 6 |⁠), 1]//MatrixForm

TimeSeriesにフィルタをかける：

Wolfram Language code: ts = TemporalData[TimeSeries, {{{2., 1.7273273294285436, 1.3327016210004698, 1.4661458052069154, 1.3882595510720686, 1.3244472923404507, 1.978745787055135, 1.8920720270815607, 1.386172876452206, 1.6751431393445424, 1.9115655094508386, 1.720406 ... 346095457946575, 1.5001955930812627, 1.461132021178403, 1.589839723535445}}, {{0, 1., 0.01}}, 1, {"Continuous", 1}, {"Continuous", 1}, 1, {ValueDimensions -> 1, ResamplingMethod -> {"Interpolation", InterpolationOrder -> 1}}}, False, 10.1];
Wolfram Language code: filtered = HarmonicMeanFilter[ts, .1]
Wolfram Language code: ListLinePlot[{ts, filtered}, PlotLegends -> {"original data", "filtered"}]

数量配列にフィルタをかける：

Wolfram Language code: data = Quantity[RandomReal[1, 8], "Meters"]; filtered = HarmonicMeanFilter[data, 1]

Audio信号にフィルタをかける：

Wolfram Language code: a = Import["ExampleData/rule30.wav"];
Wolfram Language code: b = HarmonicMeanFilter[a, 15]
Wolfram Language code: AudioPlot[{a, b}]

2Dのグレースケール画像にフィルタをかける：

Wolfram Language code: HarmonicMeanFilter[[image], 3]

動画のフレームにフィルタをかける：

Wolfram Language code: HarmonicMeanFilter[Video["ExampleData/fish.mp4"], 5]

3D立体に調和平均フィルタをかける：

Wolfram Language code: HarmonicMeanFilter[[image], 3]

パラメータ  (4)

全方向に使用するように1つの半径を指定する：

Wolfram Language code: HarmonicMeanFilter[[image], 3]

半径を大きくすると画像がより滑らかになる：

Wolfram Language code: Table[Labeled[HarmonicMeanFilter[[image], r], Text["*r* = " <> ToString@r]], {r, {1, 3, 6}}]

最初の方向だけに調和平均フィルタをかける：

Wolfram Language code: HarmonicMeanFilter[[image], {5, 0}]

2番目の方向だけに：

Wolfram Language code: HarmonicMeanFilter[[image], {0, 5}]

3D画像の垂直方向だけに調和平均フィルタをかける：

Wolfram Language code: HarmonicMeanFilter[[image], {4, 0, 0}]

水平平面だけにフィルタをかける：

Wolfram Language code: HarmonicMeanFilter[[image], {0, 4, 4}]

アプリケーション  (3)

グレースケール画像をぼやけさせる：

Wolfram Language code: HarmonicMeanFilter[[image], 4]

データに外れ値がある場合は調和平均フィルタを使う：

Wolfram Language code: HarmonicMeanFilter[{1, 2, 3, 4, 100, 6, 7, 8, 9}, 1]
Wolfram Language code: ListLinePlot[%, PlotRange -> All]

外れ値による画像への影響を減らす：

Wolfram Language code: HarmonicMeanFilter[[image], 1]

特性と関係  (4)

調和平均は，指定されたデータの逆数の平均の逆数である：

Wolfram Language code: x = {1, 2, 3, 4, 5}; HarmonicMeanFilter[x, 1] == (1/MeanFilter[(1/x), 1])

正のデータについてはHarmonicMeanFilter[data,r]≤GeometricMeanFilter[data,r]≤MeanFilter[data,r]：

Wolfram Language code: data = RandomReal[1, 50]; ListLinePlot[{MeanFilter[data, 5], GeometricMeanFilter[data, 5], HarmonicMeanFilter[data, 5]}, PlotRange -> {0, 1}, PlotLegends -> {"mean", "geometric mean", "harmonic mean"}]

調和平均フィルタは，関数HarmonicMeanでArrayFilterを使うことに等しい：

Wolfram Language code: r = 1; x = {1, 2, -1, 1, 2, 3, 1, -1, 3, 1}; ArrayFilter[HarmonicMean[Flatten[#]]&, x, r, Padding -> None] == HarmonicMeanFilter[x, r][[r + 1 ;; -r - 1]]

調和平均フィルタは関数HarmonicMeanでImageFilterを使うことに等しい：

Wolfram Language code: ImageCrop[HarmonicMeanFilter[[image], 1], 3] == ImageCrop[ImageFilter[HarmonicMean[Flatten[#]]&, [image], 1], 3]
Wolfram Research (2008), HarmonicMeanFilter, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/HarmonicMeanFilter.html （2025年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2008), HarmonicMeanFilter, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/HarmonicMeanFilter.html （2025年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2008. "HarmonicMeanFilter." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2025. https://reference.wolfram.com/language/ref/HarmonicMeanFilter.html.

APA

Wolfram Language. (2008). HarmonicMeanFilter. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/HarmonicMeanFilter.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_harmonicmeanfilter, author="Wolfram Research", title="{HarmonicMeanFilter}", year="2025", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/HarmonicMeanFilter.html}", note=[Accessed: 20-June-2026]}

BibLaTeX

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