createDatastores
構文
説明
[ は、名前と値の引数を使用して追加オプションを指定します。sigData,lblData] = createDatastores(lss,lblNames,Name=Value)
この構文を使用するには、
lblNamesでroiTimeFrequencyのラベルの定義を指定しなければなりません。ラベル付き信号セットlss内でどのラベルの定義がroiTimeFrequencyであるかを確認するには、getLabelDefinitions(lss,LabelType="roiTimeFrequency")と入力します。複数の名前と値の引数を指定できます。以下に例を示します。
ラベル付き信号セット[sigData,lblData] = createDatastores(lss,"Atom", ... TimeFrequencyMapFormat="image",TimeFrequencyLabelFormat="mask")lss、および時間-周波数 ROI のラベルの定義"Atom"から、データストアを作成します。createDatastores関数は、sigDataに時間-周波数マップ イメージを返し、lblDataに ROI 時間-周波数ラベル マスクを返します。
(R2025a 以降)
例
クジラの歌の録音を含むラベル付き信号セットを読み込みます。
load whales
lsslss =
labeledSignalSet with properties:
Source: {2×1 cell}
NumMembers: 2
TimeInformation: "sampleRate"
SampleRate: 4000
Labels: [2×3 table]
Description: "Characterize wave song regions"
Use labelDefinitionsHierarchy to see a list of labels and sublabels.
Use setLabelValue to add data to the set.
セットの最初のメンバーのラベルを表示します。
lss.Labels(1,:)
ans=1×3 table
WhaleType MoanRegions TrillRegions
_________ ___________ ____________
Member{1} blue {3×2 table} {1×3 table}
セット内のラベルの名前を取得します。信号情報を使用して信号データストアを作成し、ラベル情報を使用して配列データストアを作成します。
lbls = getLabelNames(lss); [sgd,lbd] = createDatastores(lss,lbls)
sgd =
signalDatastore with properties:
MemberNames:{
'Member{1}';
'Member{2}'
}
Members: {2×1 cell}
ReadSize: 1
SampleRate: 4000
OutputDataType: "same"
OutputEnvironment: "cpu"
lbd =
ArrayDatastore with properties:
ReadSize: 1
IterationDimension: 1
OutputType: "cell"
セットの最初のメンバーのラベルを表示します。
lbls = read(lbd);
lbls{:}ans=1×3 table
WhaleType MoanRegions TrillRegions
_________ ___________ ____________
blue {3×2 table} {1×3 table}
MATLAB® に MAT ファイルとして含まれているオーディオ信号セットへのパスを指定します。各ファイルには、信号変数とサンプル レートが格納されています。ファイル名をリストします。
folder = fullfile(matlabroot,"toolbox","matlab","audiovideo"); lst = dir(append(folder,"/*.mat")); nms = {lst(:).name}'
nms = 7×1 cell
{'chirp.mat' }
{'gong.mat' }
{'handel.mat' }
{'laughter.mat'}
{'mtlb.mat' }
{'splat.mat' }
{'train.mat' }
指定したフォルダーを示す信号データストアを作成します。サンプル レート変数名を Fs に設定します。これは、すべてのファイルで共通です。ファイル mtlb.mat を除くデータストアのサブセットを生成します。サブセット データストアをlabeledSignalSetオブジェクトのソースとして使用します。
sds = signalDatastore(folder,SampleRateVariableName="Fs"); sds = subset(sds,~strcmp(nms,"mtlb.mat")); lss = labeledSignalSet(sds);
信号にラベルを付けるために、次の 3 つのラベルの定義を作成します。
人間の声を含む信号を真とする論理属性ラベルを定義。
各信号の最大値の位置と振幅を示す数値ポイント ラベルを定義。
各信号にオーバーラップのない、長さが均一なランダム領域を選択するためのカテゴリカル関心領域 (ROI) ラベルを定義。
この信号ラベルの定義をラベル付き信号セットに追加します。
vc = signalLabelDefinition("Voice",LabelType="attribute", ... LabelDataType="logical",DefaultValue=false); mx = signalLabelDefinition("Maximum",LabelType="point", ... LabelDataType="numeric"); rs = signalLabelDefinition("RanROI",LabelType="ROI", ... LabelDataType="categorical",Categories=["ROI" "other"]); addLabelDefinitions(lss,[vc mx rs])
信号にラベルを付けます。
人間の声を含むものとして、
'handel.mat'と'laughter.mat'にラベルを付けます。関数
islocalmaxを使用して、各信号の最大値を求めます。その位置と値にラベルを付けます。関数
randROIを使用して、領域間の最小間隔が N/6 サンプルの場合に長さ N の信号に収まるだけの長さ N/10 サンプルの領域を生成します。それらの位置にラベルを付け、ROIカテゴリに割り当てます。
点と領域にラベルを付けるときに、サンプル値を時間値に変換します。MATLAB 配列のインデックス付けを考慮して 1 を減算し、サンプル レートで除算します。
kj = 1; while hasdata(sds) [sig,info] = read(sds); fs = info.SampleRate; [~,fn] = fileparts(info.FileName); if fn=="handel" || fn=="laughter" setLabelValue(lss,kj,"Voice",true) end xm = find(islocalmax(sig,MaxNumExtrema=1)); setLabelValue(lss,kj,"Maximum",(xm-1)/fs,sig(xm)) N = length(sig); rois = randROI(N,round(N/10),round(N/6)); setLabelValue(lss,kj,"RanROI",(rois-1)/fs, ... repelem("ROI",size(rois,1))) kj = kj+1; end
2 つの信号にのみ音声が含まれていることを確認します。
countLabelValues(lss,"Voice")ans=2×3 table
Voice Count Percent
_____ _____ _______
false 4 66.667
true 2 33.333
この 2 つの信号の最大振幅が 1 であることを確認します。
countLabelValues(lss,"Maximum")ans=5×4 table
Maximum Count Percent MemberCount
______________________ _____ _______ ___________
0.80000000000000004441 1 16.667 1
0.89113331915798421612 1 16.667 1
0.94730769230769229505 1 16.667 1
1 2 33.333 2
1.0575668990330560071 1 16.667 1
各信号に、オーバーラップのない 4 つのランダムな関心領域があることを確認します。
countLabelValues(lss,"RanROI")ans=2×4 table
RanROI Count Percent MemberCount
______ _____ _______ ___________
ROI 24 100 6
other 0 0 0
ラベル付き信号セットのデータを使用して 2 つのデータストアを作成します。
signalDatastoreオブジェクトsdには信号データが格納される。arrayDatastoreオブジェクトldにはラベル付け情報が格納される。作成したすべてのラベルに対応する情報を含めるように指定します。
[sd,ld] = createDatastores(lss,["Voice" "RanROI" "Maximum"]);
データストアの情報を使用して、信号をプロットし、それらのラベルを表示します。
signalMaskオブジェクトを使用して、関心領域を青色で強調表示。最大値の位置を示すために黄色の線をプロット。
人間の声を含む信号に対して赤色の軸ラベルを追加。
tiledlayout flow while hasdata(sd) [sg,nf] = read(sd); lbls = read(ld); nexttile msk = signalMask(lbls{:}.RanROI{:},SampleRate=nf.SampleRate); plotsigroi(msk,sg) colorbar off xlabel('') xline(lbls{:}.Maximum{:}.Location, ... LineWidth=2,Color="#EDB120") if lbls{:}.Voice{:} ylabel("VOICED",Color="#D95319") end end
function roilims = randROI(N,wid,sep) num = floor((N+sep)/(wid+sep)); hq = histcounts(randi(num+1,1,N-num*wid-(num-1)*sep),(1:num+2)-1/2); roilims = (1 + (0:num-1)*(wid+sep) + cumsum(hq(1:num)))' + [0 wid-1]; end
R2025a 以降
時間-周波数関心領域 (ROI) ラベルの定義、およびスペクトログラム オプションを使用して、時間-周波数領域でガウス原子にラベルを付けます。
信号の生成とスペクトログラムの可視化
電圧制御発振器と 4 つのガウス原子で構成される信号を生成します。この信号は 14 kHz で 2 秒間サンプリングされます。信号のスペクトログラムをプロットします。
Fs = 14000; t = (0:1/Fs:2)'; st = 0.01; gaussFun = @(A,x,mu,f) exp(-(x-mu).^2/(2*st^2)).*sin(2*pi*f.*x)*A'; atomTimeCenters = [0.2 0.5 1 1.75]; atomFreqCenters = [2 6 2 5]*1000; s = gaussFun([1 1 1 1]/10,t,atomTimeCenters,atomFreqCenters); x = vco(chirp(t+.1,0,t(end),3).*exp(-2*(t-1).^2),[0.1 0.4]*Fs,Fs); s = s/10+x; bt = 0.2; tr = 0.05; op = 99; pspectrum(s,Fs,"spectrogram", ... Leakage=bt,TimeResolution=tr,OverlapPercent=op)
このスペクトログラムには、ガウス原子に対応する時間-周波数領域の 4 つのパッチが表示されます。すべての原子の時間と周波数を定義します。
atomTimes = atomTimeCenters'+[-st st]*5.5; atomFreqs = atomFreqCenters'+[-1 1]*200;
時間-周波数領域における信号へのラベル付け
ガウス原子にラベルを付けるため、logical の時間-周波数 ROI ラベルの定義を作成します。漏れ特性をもつスペクトログラム オプションを指定します。
opts = labelSpectrogramOptions("leakage", ... Leakage=40*(1-bt),Overlap=op, ... TimeResolutionMode="specify",TimeResolution=tr); lblDef = signalLabelDefinition("Atom", ... LabelDataType="logical", ... LabelType="roiTimeFrequency",TimeFrequencyOptions=opts);
信号と時間-周波数 ROI ラベルの定義からラベル付き信号セットを作成します。
lss = labeledSignalSet(s,lblDef,SampleRate=Fs);
時間-周波数領域で 4 つの原子にラベルを付けます。ラベルの値を true に設定します。
setLabelValue(lss,1,"Atom",atomTimes,atomFreqs,true(1,4))時間-周波数イメージとラベル マスクの可視化
時間-周波数 ROI ラベルのラベル付き信号セットからデータストアを作成します。
imSize = [512 768]; [sds,ads] = createDatastores(lss,"Atom", ... TimeFrequencyMapFormat="image", ... TimeFrequencyImageSize=imSize, ... TimeFrequencyLabelFormat="mask", ... TimeFrequencyMaskPriority=true);
時間-周波数イメージを読み取って表示します。
imagesc(read(sds))
ラベル マスクを読み取り、時間-周波数イメージの上に表示します。
lbl = read(ads);
im = zeros([imSize 3]);
im(:,:,1) = lbl{1};
hold on
imagesc(im,AlphaData=0.5*lbl{1})
hold off
