記述統計

ピーク、RMS レベル、ピーク間振幅、波高因子、動的タイムワーピング、CUSUM 管理チャート、編集距離

findpeaksを使用して信号の局所的最大値の位置を特定し、高さ、幅またはプロミネンスで並べ替えます。関数peak2rmsを使用して信号の波高因子を求め、最大値、最小値、標準偏差、RMS レベルなどの一般的な記述統計を計算します。大規模なデータセット内で対象となる信号を検証し、信号を時間で揃えます。信号が突然変動するまたはターゲット範囲を超えてドリフトする点を特定します。解析または機械学習や深層学習の各アプリケーションの信号をラベル付けします。

アプリ

信号アナライザー	複数の信号とスペクトルの可視化および比較
信号ラベラー	対象となる信号の属性、領域および点へのラベル付け

関数

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Statistics

`cummax`	累積最大値
`cummin`	累積最小値
`envelope`	信号の包絡線
`max`	配列の最大要素
`mean`	配列の平均値
`meanfreq`	周波数平均
`medfreq`	周波数中央値
`median`	配列の中央値
`min`	配列の最小要素
`movmad`	移動中央絶対偏差
`movmedian`	移動中央値
`peak2peak`	最大値と最小値の差
`peak2rms`	ピーク振幅と RMS の比
`rms`	平方根平均二乗レベル
`rssq`	二乗和平方根レベル
`seqperiod`	シーケンスの周期の計算
`std`	標準偏差
`var`	分散

特徴抽出

`alignsignals`	最初の信号の遅延による 2 つの信号の整列
`cusum`	累積和を使用した平均値のわずかな変化の検出
`dtw`	動的タイムワーピングを使用した信号間の距離
`edr`	実信号での編集距離
`findchangepts`	信号の急激な変化の検出
`finddelay`	信号間の遅延の推定
`findpeaks`	局所的最大値
`findsignal`	類似性検索を使用した信号の位置の検出
`signalFrequencyFeatureExtractor`	Streamline signal frequency feature extraction
`signalTimeFeatureExtractor`	Streamline signal time feature extraction
`zerocrossrate`	Zero-crossing rate

信号のラベル付け

`labeledSignalSet`	ラベル付き信号セットの作成
`signalLabelDefinition`	信号ラベル定義の作成
`countlabels`	Count number of unique labels
`folders2labels`	Get list of labels from folder names
`splitlabels`	Find indices to split labels according to specified proportions
`signalMask`	信号マスクの変更および変換、ならびに信号の関心領域の抽出
`binmask2sigroi`	ROI 範囲の行列へのバイナリマスクの変換
`extendsigroi`	信号の関心領域の左右への拡張
`extractsigroi`	信号の関心領域の抽出
`mergesigroi`	信号の関心領域のマージ
`removesigroi`	信号の関心領域の削除
`shortensigroi`	信号の関心領域の左右からの短縮
`sigroi2binmask`	バイナリマスクへの ROI 範囲の行列の変換

トピック

周期的波形の RMS 値
正弦波、方形波および矩形パルス列の平方根平均二乗値を求めます。
データのピークの検出
データセット内の局所的最大値の位置を特定し、これらのピークが定期的に発生するかどうかを判断します。
プロミネンス
ピークの "プロミネンス"はピークの固有の高さと、他のピークとの相対的な位置によって、そのピークがどの程度突出しているかを測定します。
スマートフォン展開用の行動認識 Simulink モデル(Statistics and Machine Learning Toolbox)
スマートフォンへの展開用に準備された Simulink^®の分類モデルからコードを生成します。
グラウンドトゥルースデータにラベルを付けるためのアプリの選択
グラウンドトゥルースデータのラベル付けに、次のどのアプリを使用するかを決定します。イメージラベラー、ビデオラベラー、グラウンドトゥルースラベラー、LIDAR ラベラー、信号ラベラー、Audio Labeler。