Документация

Введение

В этом примере показано, как создать и использовать новые типы Системных объектов для чтения файла и записи. Внутренне, эти Системные объекты используют стандартные низкоуровневые функции ввода-вывода файлов, доступные в MATLAB (например, fscanffprintffreadfwrite). Путем абстракции далеко большинства деталей использования тех функций, они стремятся делать задачу из чтения и записи переданных потоком данных более простой и более эффективной.

Этот пример включает использование многих усовершенствованных построений, чтобы создать Системные объекты. Для более основного введения в объекты авторской системы обратитесь к примерам в разделе Define New System Objects документации DSP System Toolbox.

Система интерфейс Object™

Системные объекты являются классами MATLAB, которые выводят из matlab.System. В результате Системные объекты, все наследовали общий открытый интерфейс, который включает следующие стандартные методы:

Когда вы создаете новые виды Системных объектов, вы обеспечиваете определенные реализации для всех предыдущих методов, чтобы определить его поведение.

В этом примере мы обсуждаем внутреннюю структуру и использование следующих двух Системных объектов:

Определение класса dspdemo.TextFileReader

Все Системные объекты в предыдущем списке совместно используют общую структуру. Например, dspdemo.TextFileReader включает следующие разделы

1. Оператор определения класса, который подразумевает этот класс, выведен из обоих matlab.System и matlab.system.mixin.FiniteSource.

classdef TextFileReader < matlab.System & matlab.system.mixin.FiniteSource

2. Много публичных свойств. В этом случае два являются ненастраиваемыми (они не могут быть изменены после первого вызова шага) и у всех есть значение по умолчанию. Значения по умолчанию присвоены соответствующим свойствам, когда ничто иное не задано пользователем. Публичные свойства могут быть изменены пользователем, чтобы настроить поведение объекта к его конкретному приложению.

   properties (Nontunable)
       Filename   = 'tempfile.txt'
       HeaderLines = 4
   end

   properties
       DataFormat = '%g'
       Delimiter = ','
       SamplesPerFrame = 1024
       PlayCount = 1
   end

3. Много частных свойств. Они не отображаются пользователю и могут служить многим целям, включая

   properties(Access = private)
       pFID = -1
       pNumChannels
       pLineFormat
       pNumEofReached = 0
   end

4. Конструктор. Это называется когда новый экземпляр dspdemo.TextDataReader создается пользователем. Вызов метода setProperties в конструкторе позволяет пользователям устанавливать свойства объекта путем обеспечения пар "имя-значение" при конструкции.

   methods
       function obj = TextFileReader(varargin)
           setProperties(obj, nargin, varargin{:});
       end
   end

5. Много переопределенных методов от matlab.System базовый класс. Открытые методы, характерные для всех Системных объектов, у каждого есть соответствующие защищенные методы, которые они вызывают внутренне. Имена этих защищенных методов все включают Impl постфикс. Они могут быть реализованы при определении класса, чтобы программировать определенное поведение конкретного Системного объекта.

Для получения дополнительной информации о соответствии между стандартными открытыми методами и их внутренними реализациями, обратитесь к Синхронизации Методов.

Например, конкретные методы внедрения, которые заменены для dspdemo.TextFileReader

6. Много закрытых методов. Эти методы только доступны из других методов того же класса. Они могут использоваться, чтобы сделать остальную часть кода более читаемой. Они могут также улучшить возможность многократного использования кода путем группировки в соответствии с отдельным кодом стандартных программ, который используется многократно в различных частях класса.

Запись и чтение данных - введение в пример

Код, который следует, дает простую демонстрацию того, как эти новые объекты могли использоваться. Следующие задачи показывают

Создайте простой текстовый файл, содержащий желаемые данные

Чтобы запуститься, новый текстовый файл создается, чтобы сохранить два синусоидальных сигнала частотами 50 Гц и 60 Гц, соответственно. Для каждого сигнала хранимые данные будут состоять из 800 выборок на уровне выборки 8 кГц.

Следующее готовит данные

% Create data samples
fs = 8000;
tmax = 0.1;
t = (0:1/fs:tmax-1/fs)';
N = length(t);
f = [50,60];
data = sin(2*pi*t*f);

% Optionally, form a header string to describe the data in a readable way
% for future use
fileheader = sprintf(['The following contains %d samples of two ',...
    'sinusoids,\nwith frequencies %d Hz and %d Hz and a sample rate of',...
    ' %d kHz\n\n'], N, f(1),f(2),fs/1000);

Чтобы сохранить сигнал к текстовому файлу, создайте экземпляр средства записи текстового файла. Конструктор dspdemo.TextFileWriter нуждается в имени конечного файла и некоторых дополнительных параметров, которые могут быть переданы в как пары "имя-значение".

TxtWriter = dspdemo.TextFileWriter('Filename','sinewaves.txt',...
    'Header',fileheader) %#ok<NOPTS>

TxtWriter = 

  dspdemo.TextFileWriter with properties:

      Filename: 'sinewaves.txt'
        Header: 'The following contains 800 samples of two sinusoids,...'
    DataFormat: '%.18g'
     Delimiter: ','

dspdemo.TextFileWriter записывает данные к разделенным от разделителя ASCII-файлам. Его публичные свойства включают следующее

Записать все доступные данные в файл, один вызов step может использоваться можно следующим образом

% Write to file with data as input
% Note: |TxtWriter(data)| is equivalent to |step(TxtWriter, data)|
TxtWriter(data)

% Release control of file
release(TxtWriter)

Данные теперь хранимы в новом файле. Чтобы смотреть файл визуально вводят edit('sinewaves.txt'). Из-за заголовка обратите внимание, что данные запускаются на линии 4, после 3 линий заголовка.

В этом простом случае мала длина целого сигнала, и это соответствует удобно на системной памяти. Поэтому данные могут быть созданы целиком и записаны в файл на одном шаге, как только показано.

Существуют случаи, когда этот подход не возможен или практичен. Например, данные могут быть слишком большими, чтобы поместиться в одну переменную MATLAB (т.е. слишком большой, чтобы соответствовать на системной памяти), или это может быть создано циклически в цикле или передано потоком в MATLAB из внешнего источника. Во всех этих случаях может быть удобно передать данные потоком в файл при помощи подхода, похожего на следующее

% Use a streamed sine wave generator to create a frame of data per step
frameLength = 32;
SineWave = dsp.SineWave('Frequency',[50,60], 'SampleRate', fs, ...
    'SamplesPerFrame', frameLength);

% Run the desired number of iterations to create the data and store it into
% the file
tmax = 10; % Write more data in this scenario
t = (0:1/fs:tmax-1/fs)';
N = length(t);
data = sin(2*pi*t*f);
numCycles = N/frameLength;
for k = 1:numCycles
    dataFrame = SineWave();
    TxtWriter(dataFrame)
end

% Release control of file and sine wave generator
release(TxtWriter)
release(SineWave)

Читайте из файла существующего текста и записи к новому двоичному файлу

Следующий шаг состоит в чтении данных из недавно созданного файла и записи его в новый двоичный файл.

Чтобы читать из текстового файла, создайте экземпляр dspdemo.TextFileReader.

% Create a text file reader
TxtReader = dspdemo.TextFileReader('Filename','sinewaves.txt',...
    'HeaderLines',3,'SamplesPerFrame',frameLength) %#ok<NOPTS>

TxtReader = 

  dspdemo.TextFileReader with properties:

           Filename: 'sinewaves.txt'
        HeaderLines: 3
         DataFormat: '%g'
          Delimiter: ','
    SamplesPerFrame: 32
          PlayCount: 1

dspdemo.TextFileReader считывает числовые данные из разделенных от разделителя ASCII-файлов. Его свойства похожи на те из dspdemo.TextFileWriter. Некоторые различия следуют

Чтобы записать в новый двоичный файл, создайте экземпляр dsp.BinaryFileWriter

BinWriter = dsp.BinaryFileWriter('Filename','sinewaves.bin',...
    'HeaderStructure',struct('Info',fileheader));

Данные передали как вход dsp.BinaryFileWriter хранится с помощью его собственного типа данных. Например, вход с плавающей точкой с двойной точностью будет использовать 8 байтов за выборку. Выборки данных хранятся в порядке времени, и чередованы несколько каналов. Как следствие входные матрицы передали step добавлены к файлу с помощью упорядоченного по строкам подхода (т.е. первая строка хранится сначала, слева направо, затем вторая строка, и так далее).

Чтобы передать данные из текстового файла в двоичный файл, более общий переданный потоком подход используется. Это также относится к контакту с очень большими файлами данных.

% Write binary data using single-precision floating point
% Preallocate a data frame with |frameLength| rows and 2 columns
dataFrame = zeros(frameLength,2,'single');

% Read from the text file and write to the binary file, whilst data is
% present in the source text file. Notice how the method |isDone| is used
% to control the execution of the while loop
while(~isDone(TxtReader))
    dataFrame(:) = TxtReader();
    BinWriter(dataFrame)
end

% Release control of both files
release(TxtReader)
release(BinWriter)

Считайте содержимое двоичного файла циклически

sinewaves.bin содержит целое число периодов для обеих синусоид, т.е. 500 периодов на уровне 50 Гц и 600 на уровне 60 Гц. Такие сигналы могут читаться циклически и использоваться, чтобы сгенерировать синусоиды произвольной длины. В последней части этой демонстрации dsp.BinaryFileReader используется, чтобы сделать точно это. Когда данные считаны, эти две синусоиды визуализируются во временном интервале, и их продукт анализируется в частотном диапазоне.

frameLength = 1024;

% Create an instance of a binary file reader
BinReader = dsp.BinaryFileReader('Filename','sinewaves.bin',...
    'HeaderStructure',struct('Info',zeros(1,numel(fileheader),'uint8')),...
    'NumChannels',2,...
    'DataType','single',...
    'SamplesPerFrame',frameLength) %#ok<NOPTS>
header = BinReader.readHeader.Info;
% Display the header read from the file:
char(header)

BinReader = 

  dsp.BinaryFileReader with properties:

           Filename: 'sinewaves.bin'
    HeaderStructure: [1x1 struct]
    SamplesPerFrame: 1024
        NumChannels: 2
           DataType: 'single'
      IsDataComplex: false


ans =

    'The following contains 800 samples of two sinusoids,
     with frequencies 50 Hz and 60 Hz and a sample rate of 8 kHz
     
     '

Интерфейс dsp.BinaryFileReader в основном очевидно. Следующее стоит заметить

Следующее создает компоненты, которые помогают с визуальным анализом переданных потоком сигналов, и во время и в частотном диапазоне

Для визуализации временного интервала, экземпляра dsp.TimeScope создается. Это используется, чтобы построить все системы координат данных для обеих синусоид, когда они читаются из файла.

TimeScope = dsp.TimeScope('SampleRate',fs,'TimeSpan',frameLength/fs,...
    'ShowGrid',true,'YLimits',[-1 1],'TimeSpanOverrunAction','Scroll');

Для визуализации частотного диапазона, экземпляра dsp.SpectrumAnalyzer создается. Это используется, чтобы анализировать спектр продукта между этими двумя синусоидами, ожидая два тональных компонента в (60-50) Гц и (60+50) Гц, соответственно.

Поскольку отношение между частотами в сигнале и частоте дискретизации является очень низким, сигналы сначала подкошены фактором 16 с экземпляром dsp.SampleRateConverter. Это понижает частоту дискретизации до 500 Гц и делает частотные составляющие из целевого более легко идентифицируемого использования сигнала стандартного спектрального анализа.

RateConverter = dsp.SampleRateConverter('InputSampleRate', 8000, ...
    'OutputSampleRate', 500, 'Bandwidth', 100);

% Note how a single spectral snapshot with the following settings
% requires 16384 input samples, far more than the 800 actually stored in
% the file
SpectAnalyzer = dsp.SpectrumAnalyzer(...
    'FrequencyResolutionMethod', 'WindowLength', 'WindowLength', 1024,...
    'FFTLengthSource', 'Property', 'FFTLength', 2048, 'SampleRate',500,...
    'PlotAsTwoSidedSpectrum', false, 'SpectralAverages', 16);

Следующий цикл с условием продолжения считывает данные из файла и визуализирует сигналы, когда они читаются. Это запускает в течение 10 минут ценность времени симуляции, независимо от фактического количества выборок в файле. Графики в двух переданной потоком визуализации совпадают с ожидаемым поведением.

simtime = 0;
% Run the loop until the simulation time is less than 10*60 seconds
while(simtime < 600)
    % Rewind file if there are no more new samples
    if isDone(BinReader)
        reset(BinReader)
    end
    % Read from binary file, 1024 samples per frame
    dataFrame = BinReader();
    % Visualize a single frame of both channels in the time domain
    TimeScope(dataFrame)
    % Decimate the two channels down to a new sample rate of 500 Hz,
    % resulting in a new frame length of 64 samples
    dataDecimated = RateConverter(dataFrame);
    % Analyze the product of the two sine waves in the frequency domain, by
    % accumulating multiple data frames internally and updating the
    % visualization when ready
    SpectAnalyzer(prod(dataDecimated,2))

    % Update value of simulation time elapsed
    simtime = simtime + frameLength/fs;
end

% Release control of files and scopes
release(BinReader)
release(RateConverter)
release(TimeScope)
release(SpectAnalyzer)

Сводные данные

Этот пример проиллюстрировал, как создать и использовать Системные объекты, чтобы читать из и записать в файлы числовых данных. Все объекты используются (т.е. dspdemo.TextFileReader, dspdemo.TextFileWriter, dsp.BinaryFileReader, и dsp.BinaryFileWriter) может быть отредактирован, чтобы выполнить файл специального назначения читающие и пишущие операции.

Для получения дополнительной информации об объектах авторской системы для пользовательских алгоритмов см. Создание системных объектов.