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データのピーク解析

この例では次を使用します。

スクリプトを開く

この例では、 ThingSpeak™チャネル内のデータの基本的なピーク分析を実行する方法を示します。データのピークを計算する方法について学びます。

自動車カウンターの ThingSpeak チャネルからデータを読み取る

車カウンターThingSpeakチャネルは、 Raspberry Pi™ と Web カメラを使用して、混雑した高速道路上の車を数えます。車を数えるアルゴリズムが Raspberry Pi 上で実行されており、15 秒ごとに計数された車の密度がThingSpeakに送信されます。関数 thingSpeakRead を使用し、東方向の交通について、直近の 60 のデータ点をチャネル 38629 から読み取ります。

data = thingSpeakRead(38629,'NumPoints',60,'Fields',1,'outputFormat','table');

ピークの検索

高速道路は、しばしばラッシュ アワーの交通や交通事故のために渋滞します。したがって、高速道路での交通のバックアップは、15 秒ごとにカウントされる車の密度のピークによって示されます。ドライバーの一般的なルールは、前の車に対して 3 秒ルールに従うことです。過去 60 個のデータ ポイントで、自動車の密度が 1 秒あたり 15 台を超えた回数を計算します。

[peakValues, peakLocations] = findpeaks(data.DensityOfWestboundCars,data.Timestamps,'MinPeakHeight',10);
numOccurences = length(peakValues);
disp(numOccurences);

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ThingSpeak へのピーク出現回数の送信

numOccurences関数を使用して、 thingSpeakWrite値をThingSpeakチャネルに送信します。データをチャネルに送信するには、channelIDとwriteAPIKeyを変更します。

channelID=17504;
writeAPIKey='23ZLGOBBU9TWHG2H';
thingSpeakWrite(channelID,numOccurences,'WriteKey',writeAPIKey);

参考

関数