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アプリからの、MATLAB コードを使用した特徴抽出の自動化

アプリで、選択した特徴、処理した変数、およびランク付けの計算を再現する MATLAB® コードを生成する

診断特徴デザイナー アプリを使用することで、アンサンブル データを対話的に操作し、処理および特徴のさまざまなオプションを試すことができます。最適な特徴を特定したら、計算を再現するコードを生成できます。このコードにより、同じ計算を新しいアンサンブル データ、または拡大したアンサンブル データに適用できます。このコードは、直接使用することも、用途に合わせて変更することもできます。アプリでのコード生成の詳細については、MATLAB の生成コードを使用した自動特徴抽出を参照してください。

アプリ

診断特徴デザイナーInteractively extract, visualize, and rank features from measured or simulated data for machine diagnostics and prognostics

関数

すべて展開する

workspaceEnsemble診断特徴デザイナーで生成されたコードを使用して、MATLAB ワークスペースに保存されたアンサンブル データを管理します。
findIndexFind the workspace ensemble member indices for members that match a specified variable name and value
readMemberReturn ensemble member data based on the member index
refreshUpdate a workspace ensemble with partitions of modified or added data computed in parallel processing
writeMemberWrite data to a specific workspace ensemble member
readallデータ ストアのすべてのデータの読み取り
readFeatureTableRead feature values, independent variables, and condition variables from an ensemble data set into a table
readMemberDataExtract data from an ensemble member given a path
resetデータ ストアの初期状態へのリセット
unique配列の一意の値
writeToLastMemberReadWrite data to member of an ensemble datastore
frameintervalsCreate frame intervals based on frame settings
joindataMerge two frame tables using an outer join
readFrameIntervalsExtract frame segments from an ensemble member
effectivefsEffective sampling rate of a time vector
time2numduration 配列または datetime 配列を、指定した時間単位をもつ数値ベクトルに変換する
anova11 因子 ANOVA
bhattacharyyaDistanceクラスの分離可能性を測定する、2 つの独立したデータ グループ間の 1 次元バタチャリア距離
kruskalwallisクラスカル・ワリス検定
perfcurve分類器の出力用の受信者動作特性 (ROC) 曲線または他の性能曲線
ranksumウィルコクソン順位和検定
relativeEntropyクラスの分離可能性を測定する、2 つの独立したデータ グループの 1 次元カルバック・ライブラー ダイバージェンス
ttest22 標本 t 検定
correlationWeightedScoreAdjust feature ranking scores using correlation factor

トピック

  • MATLAB の生成コードを使用した自動特徴抽出

    診断特徴デザイナーでは、コードを生成することで、対話的な計算を再現し、類似する入力データに対する特徴抽出を自動化できます。特徴、計算された変数、およびランク付けの各 table から、コードに含めるものを選んで指定します。

  • 診断特徴デザイナーでの MATLAB 関数の生成

    この例では、アプリで測定データから特徴を抽出し、それらの特徴の計算を再現する MATLAB 関数を生成する方法を説明します。

  • 拡大されたデータセットへの生成された MATLAB 関数の適用

    この例では、診断特徴デザイナーで、データ量を減らしたデータセットを使用して特徴を作成し、選択した特徴計算を自動化するためのコードを生成し、そのコードをすべてのメンバーが含まれるデータセットに対して使用することで、モデル学習用の特徴セットを計算する方法を説明します。

  • アプリで生成された MATLAB コードの構造

    診断特徴デザイナーで生成された MATLAB コードの関数の構造を確認する。

  • 状態監視と予知保全のためのデータ アンサンブル

    Predictive Maintenance Toolbox™ を使ったアルゴリズム設計では、アンサンブルに整理されたデータを使用します。Simulink® モデルからアンサンブル データを生成するか、ディスク上の既存のデータからアンサンブルを作成できます。