islocalmin
局所的最小値の検出
説明
TF = islocalmin(A)A の対応する要素で局所的最小値が検出された場合に 1 (true) となります。
islocalmin の機能を対話的に使用するには、ライブ スクリプトに [局所的極値の検出] タスクを追加します。
TF = islocalmin(___,Name,Value)islocalmin(A,'SamplePoints',t) は時間ベクトル t に含まれるタイム スタンプを基準として A の局所的最小値を検出します。
例
データのベクトルの局所的最小値を計算してプロットします。
x = 1:100;
A = (1-cos(2*pi*0.01*x)).*sin(2*pi*0.15*x);
TF = islocalmin(A);
plot(x,A,x(TF),A(TF),'r*')
データの行列を作成し、各行の局所的最小値を計算します。
A = -25*diag(ones(5,1)) + rand(5,5); TF = islocalmin(A,2)
TF = 5×5 logical array
0 0 0 1 0
0 1 0 0 0
0 0 1 0 0
0 0 0 1 0
0 0 1 0 0
データのベクトルの局所的最小値を、ベクトル t のタイム スタンプを基準に計算します。MinSeparation パラメーターを使用して、45 分以上間隔があいている最小値を計算します。
t = hours(linspace(0,3,15)); A = [2 4 6 4 3 7 5 6 5 10 4 -1 -3 -2 0]; TF = islocalmin(A,'MinSeparation',minutes(45),'SamplePoints',t); plot(t,A,t(TF),A(TF),'r*')
連続する最小値を表すための方法を指定します。
連続する最小値を含むデータの局所的最小値を計算します。その値の最初の発生に基づいて、各フラット領域の最小値を表します。
x = 0:0.1:5; A = max(-0.75, sin(pi*x)); TF1 = islocalmin(A,'FlatSelection','first'); plot(x,A,x(TF1),A(TF1),'r*')
その値のすべての発生を使用して、各フラット領域の最小値を表します。
TF2 = islocalmin(A,'FlatSelection','all'); plot(x,A,x(TF2),A(TF2),'r*')
データのベクトルの局所的最小値とプロミネンスを計算し、データを使用してプロットします。
x = 1:100; A = peaks(100); A = A(50,:); [TF1,P] = islocalmin(A); P(TF1)
ans = 1×2
2.7585 1.7703
plot(x,A,x(TF1),A(TF1),'r*') axis tight
最小プロミネンス要件を指定して、データ内で最も顕著な最小値を計算します。
TF2 = islocalmin(A,'MinProminence',2); plot(x,A,x(TF2),A(TF2),'r*') axis tight
入力引数
入力データ。ベクトル、行列、多次元配列、table または timetable として指定します。
操作次元。正の整数スカラーとして指定します。値を指定しない場合、既定値は、サイズが 1 ではない最初の配列の次元です。
m 行 n 列の入力行列 A を考えます。
islocalmin(A,1)は、Aの各列のデータに従って局所的最小値を計算し、m行n列の行列を返します。
islocalmin(A,2)は、Aの各行のデータに従って局所的最小値を計算し、m行n列の行列を返します。
入力データが table または timetable の場合、dim はサポートされず、演算は各 table 変数または timetable 変数に沿って個別に行われます。
名前と値の引数
出力引数
アルゴリズム
islocalmin は、入力データ内のすべての局所的最小値 (谷) を特定し、以下の手順に従って各局所的最小値のプロミネンスを計算します。局所的最小値のプロミネンスは、他の谷を基準とした相対的な高さと位置を基準にし、その谷がどの程度顕著であるかを測定するものです。
現在の谷から左右に水平線を描画します。水平線がデータの端に達するかデータと交差した時点で各線分の描画を中止します。
水平線の上のピークを特定します。
それらのピークのうちで最も低いものをベース値として使用します。現在の局所的最小値とベース値の高さの差の絶対値がプロミネンスになります。
