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45个样本的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);
标出信号并突出感兴趣的区域。
情节(x)在为Kj = 1:length(sigroi) plot(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
考虑一组由温度计在办公楼内收集的温度数据，时间大约为四个月。该设备每半小时读取一次读数。因此，采样率为每天48次。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:长度(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，将温度数据划分为29天的周期。
Roilims = [1 29;30 58;59 87;88 116);
提取感兴趣的区域。计算每个时间段的平均温度，并显示数值。
sigroi = extractsigroi (tempC roilims * fs);cellfun (@mean sigroi) '
ans =1×422.8819 22.3073 22.7633 23.0066
提取并连接感兴趣的信号区域
考虑一个两列矩阵，表示45个样本的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。将样本连接成单个向量。
x = randn(45岁,1);Roilims = [5 10;15 25;30 35];sigroi = extractsigroi (x, roilims,真实);
标出信号并突出感兴趣的区域。
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
从数据集中提取和连接感兴趣的区域
考虑一组由温度计在办公大楼内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，采样率为每天48次。将温度转换为摄氏度。
负载officetemptempC = (temp-32) * 5/9;fs = 48;
创建相应于5个间隔至少24小时的随机两周周期的感兴趣区域(ROI)限制。使用这些天来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) + cumsum(hq(1:r)))';Roilims = [t t+w-1];
提取感兴趣的区域。计算每个感兴趣的审计区域的平均温度并显示值。
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，但现在将样本连接成单个向量。计算经过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掩码。把时间缩短到几周。
m = sigroi2binmask (roilims、长度(tempC));msk = signalMask (m,“SampleRate”fs * 7日,“类别”，“审计”）;
绘制数据并使用矩形块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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