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extract

時間領域または周波数領域の特徴の抽出

R2021b 以降

構文

features = extract(sFE,x)

[features,info] = extract(sFE,x)

[features,info,framelimits] = extract(sFE,x)

説明

features = extract(sFE,x) は、入力 x から抽出された特徴を含む行列またはテーブルを返します。出力は、特徴抽出器オブジェクト sFE の設定により異なります。

[features,info] = extract(sFE,x) は、特定の特徴を出力特徴行列 features 内の列位置にマッピングする構造体 info を返します。この構文は、特徴抽出器オブジェクトの FeatureFormat プロパティを "matrix" に設定した場合にのみ有効です。

[features,info,framelimits] = extract(sFE,x) は、i 番目の行に i 番目のフレームの始点と終点を格納した行列 framelimits を返します。この構文は、特徴抽出器オブジェクトの FeatureFormat プロパティを "matrix" に設定した場合にのみ有効です。

例

温度データからの毎日のピークの抽出

31 日間にわたってボストンのローガン空港で 1 時間間隔で測定された摂氏単位の温度を読み込みます。データをプロットします。

load bostemp
days = (1:31*24)/24;
plot(days, tempC)
axis tight
ylabel('Temp (\circC)')
xlabel('Time elapsed from Jan 1, 2011 (days)')
title('Logan Airport Dry Bulb Temperature (source: NOAA)')

signalTimeFeatureExtractor オブジェクトを作成して PeakValue 機能を有効にします。1 日あたりの最大絶対温度値を取得するには、フレーム サイズを 24 サンプルに、フレームのオーバーラップを 0 サンプルに設定します。

sFE = signalTimeFeatureExtractor(FrameSize=24,FrameOverlapLength=0,PeakValue=true);

オブジェクトに対して関数 extract を呼び出し、データ セット内の日次最大絶対温度を抽出します。

peaktemps = extract(sFE,tempC)

peaktemps = 31×1

    2.8000
    6.1000
    8.3000
    3.3000
    2.8000
    4.4000
    4.4000
    6.1000
   10.6000
   11.7000
      ⋮

抽出されたピーク値を確認します。信号を 1 日あたりの温度値を表す 24 サンプルのセグメントに分割し、各セグメントの最大絶対値を計算します。結果のベクトルを peaktemps と比較します。

y = buffer(tempC,24);
[mx,idx] = max(abs(y));

tf = isequal(peaktemps,mx')

tf = logical
   1

timetable データからの平均値の抽出

31 日間にわたってボストンのローガン空港で 1 時間間隔で測定された摂氏単位の温度を読み込みます。データをプロットします。

load bostemp
days = (1:31*24)/24;
plot(days,tempC)
axis tight
ylabel("Temp (\circC)")
xlabel("Time elapsed from Jan 1, 2011 (days)")
title("Logan Airport Dry Bulb Temperature (source: NOAA)")

温度測定値の配列を timetable に変換します。最初の温度測定は 2011 年 1 月 1 日に行われました。

tt = array2timetable(tempC,TimeStep=hours(1),StartTime=datetime(2011,01,01));

signalTimeFeatureExtractor オブジェクトを作成し、Mean 特徴を有効にして週間平均温度を取得します。抽出器のサンプル レートとフレーム サイズ (1 週間 = 168 時間) を指定します。抽出した値の出力形式を table に設定します。

fs = 1/3600;
sFE = signalTimeFeatureExtractor(SampleRate=fs,FrameSize=168,Mean=true,FeatureFormat="table");

関数 extract を呼び出して、データ セットから週間平均温度を抽出します。この関数は、過去 3 日間 (72 時間) に取得された測定値は、1 週間に満たないため含めません。

meantemps = extract(sFE,tt)

meantemps=4×3 table
    FrameStartTime    FrameEndTime     Mean  
    ______________    ____________    _______

           1              168         -1.8357
         169              336         -4.3095
         337              504          1.7976
         505              672          2.0911

信号からの特徴の抽出

1 kHz で 2 秒間サンプリングされた 2 次チャープを考えます。チャープの初期周波数は 100 Hz で、t = 1 秒のとき 200 Hz まで増大します。そのスペクトログラムを計算して表示します。

fs = 1e3;
t = 0:1/fs:2;
y = chirp(t,100,1,200,'quadratic');
pspectrum(y,fs,'spectrogram')

signalFrequencyFeatureExtractor オブジェクトを作成して、信号から周波数の平均値と中央値を取得します。サンプル レートを指定します。

sFE = signalFrequencyFeatureExtractor(SampleRate=fs,MeanFrequency=true,MedianFrequency=true);

特徴を抽出します。info は、抽出された特徴ごとの features に含まれる列インデックスを返します。

[features,info] = extract(sFE,y)

features = 1×2

  226.0160  199.7034

info = struct with fields:
      MeanFrequency: 1
    MedianFrequency: 2

特徴抽出器オブジェクトの FrameSize および FrameRate プロパティを設定して、信号を 2 つのフレームに分割します。最初のフレームが初期周波数 100 Hz で振動するチャープを表し、2 番目のフレームが 200 Hz で振動するチャープを表します。各フレームの周波数の平均値と中央値を抽出し、フレームの範囲を出力に含めます。

sFE.FrameSize = round(length(y)/2);
sFE.FrameRate = 1000;
[features,info,framelimits] = extract(sFE,y)

features = 2×2

  131.4921  124.9820
  331.2664  324.6992

info = struct with fields:
      MeanFrequency: 1
    MedianFrequency: 2

framelimits = 2×2

           1        1001
        1001        2001

入力引数

sFE — 特徴抽出器オブジェクト

signalFrequencyFeatureExtractor オブジェクト | signalTimeFeatureExtractor オブジェクト

特徴抽出器オブジェクト。signalFrequencyFeatureExtractor オブジェクトまたは signalTimeFeatureExtractor オブジェクトとして指定します。

x — 入力信号

ベクトル | 行列 | timetable

入力信号。ベクトル、行列、または timetable として指定します。

x が timetable の場合、特徴抽出器オブジェクト sFE の SampleRate プロパティを指定しなければなりません。timetable x のサンプル レートは、sFE で指定されたサンプル レートと等しくなければなりません。

データ型: single | double

出力引数

features — 抽出された特徴

3 次元配列

抽出された特徴。L×M×N の配列として返されます。

• L — フレーム数

• M — フレームごとの抽出された特徴数

• N — チャネル数

入力特徴抽出器オブジェクトの FeatureFormat プロパティを "table" に設定した場合、この関数は最初の 2 つの table 変数にリストされたフレームの範囲を含む表形式で、抽出された特徴を返します。入力特徴抽出器オブジェクトの FeatureFormat プロパティを "matrix" に設定した場合、この関数は抽出された特徴を行列形式で返します。

info — 特徴情報

構造体

特徴情報。構造体として返されます。この関数は、各特徴を出力行列 features 内の列位置にマッピングします。この引数は、入力特徴抽出器オブジェクトの FeatureFormat プロパティを "matrix" に設定した場合にのみ適用されます。

framelimits — フレームの範囲

行列

フレームの範囲。行列として返されます。framelimits 内の i 番目の行には、i 番目のフレームの始点と終点が格納されています。この引数は、入力特徴抽出器オブジェクトの FeatureFormat プロパティを "matrix" に設定した場合にのみ適用されます。

拡張機能

GPU 配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。

この関数は、GPU 配列を完全にサポートします。詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

バージョン履歴

R2021b で導入

R2023a: gpuArray 入力の使用

関数 extract は gpuArray 入力をサポートします。この機能を使用するには、Parallel Computing Toolbox™ が必要です。

参考

オブジェクト

• signalFrequencyFeatureExtractor | signalTimeFeatureExtractor

関数

• getExtractorParameters | setExtractorParameters