首先，将数组整形为8x*数组：

a = [0 0 3.69230000000000 4.54440000000000 0 0 1.20710000000000 0 0 0 0.213020000000000 0 0 0 0 0.355030000000000]';

a_r = reshape(a, 8, []);

字符串
然后，计算这个数组在第一个轴上的平均值：

m = mean(a_r, 1);

型
最后，创建一个1的8x1数组，将其乘以m，并将结果整形为一列：

result = reshape(ones(8, 1) * m, [], 1)

型
(or正如Cris建议的那样，使用repmat来平铺m数组：

result = reshape(repmat(m, 8, 1), [], 1);

型
这给出：

1.180475
   1.180475
   1.180475
   1.180475
   1.180475
   1.180475
   1.180475
   1.180475
   0.071006
   0.071006
   0.071006
   0.071006
   0.071006
   0.071006
   0.071006
   0.071006

型

您可以使用splitapply来生成每个组的平均值，其中每个组通过重复1:N 8次来定义，其中N=numel(a)/8是块的数量。
然后使用repelem将其扩展回与输入a相同的大小。

m = splitapply( @mean, a, repelem(1:numel(a)/8,1,8).' );
m = repelem( m, 8, 1 );

字符串
用您想要的任何聚合函数替换@mean
您可以使其更通用，只需很少的改进，以便它可以处理输入不能完全划分为8个块的情况。在这种情况下，如果需要，只需使用较小的“剩余”块

g = repelem(1:ceil(numel(a)/8),1,8).';
m = splitapply( @mean, a, g(1:numel(a)) );
m = m(g(1:numel(a)));

型