Автоматизируйте извлечение признаков Используя код MATLAB из приложения

Сгенерируйте код MATLAB® в приложении, которое воспроизводит расчеты для ваших выбранных функций, обработанных переменных и рейтинга

Приложение Diagnostic Feature Designer позволяет вам работать с данными ансамбля в интерактивном режиме и экспериментом с различной обработкой и показать опции. Если вы определили, какие функции работают лучше всего, можно сгенерировать код, который воспроизводит расчеты. Этот код позволяет вам применять те же расчеты к новым или расширенным данным ансамбля. Можно использовать этот код непосредственно или изменить код, чтобы удовлетворить приложению. Для получения дополнительной информации о генерации кода в приложении смотрите, что Автоматическое Извлечение признаков Использует Сгенерированный код MATLAB.

Приложения

Diagnostic Feature DesignerВ интерактивном режиме извлеките, визуализируйте и отранжируйте признаки из измеренных или симулированных данных для диагностики машины и предзнаменований

Функции

развернуть все

workspaceEnsembleУправляйте данными ансамбля, хранимыми в рабочем пространстве MATLAB с помощью кода, сгенерированного Diagnostic Feature Designer
findIndexНайдите индексы члена ансамбля рабочей области для членов, которые совпадают с заданным именем переменной и значением
readMemberВозвратите данные члена ансамбля на основе индекса члена
refreshОбновите ансамбль рабочей области с разделами модифицированных или добавленных данных, вычисленных в параллельной обработке
writeMemberЗапишите данные определенному члену ансамбля рабочей области
readallСчитывайте все данные в datastore
readFeatureTableСчитайте значения функции, независимые переменные и условные переменные от набора данных ансамбля в таблицу
readMemberDataИзвлеките данные от члена ансамбля, учитывая путь
resetСброс Datastore к начальному состоянию
uniqueУникальные значения в массиве
writeToLastMemberReadЗапишите данные члену datastore ансамбля
frameintervalsСоздайте интервалы системы координат на основе настроек системы координат
joindataОбъедините две таблицы страничных блоков с помощью внешнего соединения
readFrameIntervalsИзвлеките сегменты страничного блока от члена ансамбля
effectivefsЭффективная частота дискретизации временного вектора
time2numПреобразуйте duration или datetime массив в числовой вектор с модулем требуемого времени
anova1Однофакторный дисперсионный анализ
bhattacharyyaDistanceОдномерное расстояние Бхаттачарьи между двумя независимыми группами данных, чтобы измерить отделимость класса
kruskalwallisТест Краскэл-Уоллиса
perfcurveКривая рабочей характеристики приемника (ROC) или другая кривая производительности для классификатора выводятся
ranksumWilcoxon оценивают тест суммы
relativeEntropyОдномерное расхождение Kullback-Leibler двух независимых групп данных, чтобы измерить отделимость класса
ttest22D демонстрационный t - тест
correlationWeightedScoreНастройте функцию, оценивающую баллы с помощью коэффициента корреляции

Темы

Автоматическое извлечение признаков Используя сгенерированный код MATLAB

Diagnostic Feature Designer может сгенерировать код, который воспроизводит ваши интерактивные расчеты и позволяет вам автоматизировать извлечение признаков на подобных входных данных. Вы выбираете среди своих функций, вычисленных переменных и занимающих место таблиц, чтобы задать то, что включает код.

Сгенерируйте функцию MATLAB в Diagnostic Feature Designer

В этом примере показано, как извлечь функции из данных об измерении в приложении и сгенерировать функцию MATLAB, которая воспроизводит вычисления для тех функций.

Примените сгенерированную функцию MATLAB к расширенному набору данных

В этом примере показано, как использование уменьшаемый набор данных, чтобы разработать оценки в Diagnostic Feature Designer, сгенерируйте код, чтобы автоматизировать расчеты функции, которые вы выбираете, и затем используете тот код с набором данных полноправного члена, чтобы вычислить набор функций для обучения модели.

Анатомия сгенерированного приложением кода MATLAB

Исследуйте функциональную организацию кода MATLAB, сгенерированного в Diagnostic Feature Designer.

Ансамбли данных для мониторинга состояния и прогнозирующего обслуживания

Проект алгоритма с Predictive Maintenance Toolbox™ использует данные, организованные в ансамблях. Можно сгенерировать данные ансамбля из модели Simulink® или создать ансамбли из существующих данных, хранимых на диске.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте