主要内容
extractsigroi
提取感兴趣的信号区域
描述
例子
提取感兴趣的信号区域
考虑一个两列矩阵，表示一个45样本随机信号可能感兴趣的区域。提取感兴趣区域对应的信号样本。
x = randn(45岁,1);Roilims = [5 10;15 25;30 35];sigroi = extractsigroi (x, roilims);
标出信号并突出显示感兴趣的区域。
情节(x)在为Kj = 1:长度(sigroi)图(roilims(Kj,1):roilims(Kj,2)，sigroi{Kj})结束持有从
从数据集中提取感兴趣的区域
考虑一组由办公大楼内的温度计收集的大约四个月的温度数据。该设备每半小时读取一次读数。因此采样率为48次测量/天。将温度转换为摄氏度并绘制数据。
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)'）
创建感兴趣的区域限制，将温度数据分成29天的时间段。
Roilims = [1 29;30 58;59 87;88 116);
提取感兴趣的区域。计算每个周期的平均温度并显示其值。
sigroi = extractsigroi (tempC roilims * fs);cellfun (@mean sigroi) '
ans =1×422.8819 22.3073 22.7633 23.0066
提取和连接感兴趣的信号区域
考虑一个两列矩阵，表示一个45样本随机信号可能感兴趣的区域。提取感兴趣区域对应的信号样本。将样本连接到单个矢量中。
x = randn(45岁,1);Roilims = [5 10;15 25;30 35];sigroi = extractsigroi (x, roilims,真实);
标出信号并突出显示感兴趣的区域。
plot(x) y = NaN(size(x));为Kj = 1:size(roilims,1) 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
从数据集中提取和连接感兴趣的区域
考虑一组由办公大楼内的温度计收集的四个月的温度数据。该设备每半小时读取一次读数。因此采样率为48次测量/天。将温度转换为摄氏温度。
负载officetemptempC = (temp-32) * 5/9;fs = 48;
创建与五个至少间隔24小时的随机两周周期对应的感兴趣区域(ROI)限制。使用这些天的温度读数进行审计。
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) + sum(hq(1:r)));Roilims = [t t+w-1];
提取感兴趣的区域。计算每个审计感兴趣区域的平均温度并显示这些值。
sigroi = extractsigroi (tempC roilims);cellfun (@mean sigroi) '
ans =1×522.8075 22.2586 22.4256 22.9018 23.1457
再次提取感兴趣的区域，但现在将样本连接到单个向量中。计算被审计区域的平均温度。
sigroic = extractsigroi (tempC roilims,真的);avgTFc =意味着(sigroic)
avgTFc = 22.7078
将ROI限制转换为二进制序列并创建一个掩码。以周为单位表示时间。
m = sigroi2binmask (roilims、长度(tempC));msk = signalMask (m,“SampleRate”fs * 7日,“类别”，“审计”）;
绘制数据，用矩形补丁可视化感兴趣的区域。
plotsigroi (msk, tempC,真)包含(的时间(周)) ylabel ('温度({}^\circC)'）
输入参数
输出参数
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