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

機械の診断と予測のために、測定データまたはシミュレーションデータから特徴を対話的に抽出、可視化、ランク付けする

関数

すべて展開する

ワークスペースアンサンブル

`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。
`findIndex`	指定された変数の名前と値に一致するメンバーのワークスペースアンサンブルメンバーインデックスを特定
`readMember`	Return ensemble member data based on the member index
`refresh`	並列処理で計算されて変更または追加されたデータの分割でワークスペースアンサンブルを更新
`writeMember`	Write data to a specific workspace ensemble member

一般的なアンサンブル

`readall`	データストアのすべてのデータの読み取り
`readFeatureTable`	Read feature values, independent variables, and condition variables from an ensemble data set into a table
`readMemberData`	Extract 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
`writeToLastMemberRead`	アンサンブルデータストアのメンバーにデータを書き込み

フレームベースの処理

`frameintervals`	Create frame intervals based on frame settings
`joindata`	2 つのフレーム table を外部連結を使用してマージ
`readFrameIntervals`	Extract frame segments from an ensemble member

時間と頻度

`effectivefs`	時間ベクトルの有効なサンプリングレート
`time2num`	`duration` 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

分類特徴のランク付け

`anova1`	1 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
`ttest2`	2 標本 t 検定
`correlationWeightedScore`	相関係数を使用して特徴のランク付けスコアを調整

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。
Export Feature Extraction Function and Simulink Model for Streaming Data
From Diagnostic Feature Designer, export feature-extraction code formatted for streaming data that is MATLAB Coder™ compliant and a Simulink^® model that contains that code.
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。