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extractsigroi
信号の関心領域の抽出
説明
例
信号の関心領域の抽出
45サンプルのランダムな信号が取り得る関心領域を表す2列の行列について考えてみます。関心領域に対応する信号サンプルを抽出します。
x = randn(45岁,1);Roilims = [5 10;15 25;30 35];sigroi = extractsigroi (x, roilims);
信号をプロットし,関心領域を強調表示します。
情节(x)在为Kj = 1:length(sigroi) plot(roilims(Kj,1):roilims(Kj,2)，sigroi{Kj})结束持有从
データセットからの関心領域の抽出
オフィスビル内の温度計が約4か月間収集した一連の温度データについて考えてみます。温度計は30分ごとに読み取りを行っています。したがって,サンプルレートは48測定/日になります。温度を摂氏に変換し,データをプロットします。
负载officetemptempC = (temp-32) * 5/9;fs = 48;t = (0:length(tempC) - 1)/fs;情节(t, tempC)包含(的时间(天)) ylabel ('温度({}^\circC)'）
温度データを29日間に分割する関心領域の範囲を作成します。
Roilims = [1 29;30 58;59 87;88 116);
関心領域を抽出します。各期間の平均温度を計算し,値を表示します。
sigroi = extractsigroi (tempC roilims * fs);cellfun (@mean sigroi) '
ans =1×422.8819 22.3073 22.7633 23.0066
信号の関心領域の抽出と連結
45サンプルのランダムな信号が取り得る関心領域を表す2列の行列について考えてみます。関心領域に対応する信号サンプルを抽出します。サンプルを単一のベクトルに連結します。
x = randn(45岁,1);Roilims = [5 10;15 25;30 35];sigroi = extractsigroi (x, roilims,真实);
信号をプロットし,関心領域を強調表示します。
plot(x) y = NaN(size(x));为ROI = roilims(Kj,1):roilims(Kj,2)y (roi) = sigroi(1:长度(roi));sigroi(1:长度(roi)) = [];结束持有在情节(y)从
データセットからの関心領域の抽出と連結
オフィスビル内の温度計が4か月間収集した一連の温度データについて考えてみます。温度計は30分ごとに読み取りを行っています。したがって,サンプルレートは48測定/日になります。温度を摂氏に変換します。
负载officetemptempC = (temp-32) * 5/9;fs = 48;
少なくとも24時間の開きがある5つのランダムな2週間の期間に対応する関心領域(ROI)の範囲を作成します。それらの日の温度測定値を監査用に使用します。
r = 5;w = 14 * fs;s = 1 * fs;总部= histcounts (randi (r + 1, 1,长度(tempC) - r * w - (r1) * s), (1: r + 2) 1/2);T = (1 + (0:r-1)*(w+s) + cumsum(hq(1:r)) ';Roilims = [t t+w-1];
関心領域を抽出します。観測された各関心領域の平均温度を計算し,値を表示します。
sigroi = extractsigroi (tempC roilims);cellfun (@mean sigroi) '
ans =1×522.8075 22.2586 22.4256 22.9018 23.1457
関心領域を再度抽出しますが,今回はサンプルを1つのベクトルに連結します。観測された領域全体での平均温度を計算します。
sigroic = extractsigroi (tempC roilims,真的);avgTFc =意味着(sigroic)
avgTFc = 22.7078
ROI範囲をバイナリシーケンスに変換し,マスクを作成します。時間を週で表します。
m = sigroi2binmask (roilims、长度(tempC));msk = signalMask (m,“SampleRate”fs * 7日,“类别”，“审计”）;
データをプロットし,四角形のパッチで関心領域を可視化します。
plotsigroi (msk, tempC,真)包含(的时间(周)) ylabel ('温度({}^\circC)'）
入力引数
出力引数
拡張機能
参考
オブジェクト
関数
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