Повторная выборка сигнала с пиками
[Xout, Intensitiesout] = msresample(X, Intensities, N)
msresample(..., 'Uniform', UniformValue, ...)
msresample(..., 'Range', RangeValue, ...)
msresample(..., 'RangeWarnOff', RangeWarnOffValue, ...)
msresample(..., 'Missing', MissingValue, ...)
msresample(..., 'Window', WindowValue, ...)
msresample(..., 'Cutoff', CutoffValue, ...)
msresample(..., 'ShowPlot', ShowPlotValue, ...)
X | Вектор единичных значений разделения для набора сигналов с пиками. Число элементов в векторе равно количеству строк в матрице Intensities. Блок разделения может количественно определять длину волны, частоту, расстояние, время или m/z в зависимости от прибора, который генерирует данные сигнала. |
Intensities | Матрица значений интенсивности для набора пиков, которые имеют одинаковый диапазон единиц разделения. Каждая строка соответствует значению единицы разделения, и каждый столбец соответствует либо набору сигналов с пиками, либо времени удержания. Число строк равно количеству элементов в векторе X. |
N | Положительное целое число, указывающее общее количество выборок. |
Совет
Используйте следующие синтаксисы с данными любого метода разделения, который производит данные сигнала, такие как спектроскопия, ЯМР, электрофорез, хроматография или масс-спектрометрия.
[ выполняет повторную выборку необработанных шумных сигнальных данных, Xout, Intensitiesout] = msresample(X, Intensities, N)Intensities. Выходной сигнал имеет N выборки с интервалом, линейно увеличивающимся в пределах диапазона [min(. X) max(X)]X может быть линейной или квадратичной функцией её индекса. При установке таких входных аргументов, чтобы выполнялась понижающая выборка, msresample применяет фильтр нижних частот перед повторной выборкой для минимизации наложения.
Для антиалиасного фильтра, msresample использует линейно-фазовый КИХ-фильтр с минимизацией ошибок наименьших квадратов. Частота отсечки устанавливается наибольшим коэффициентом понижающей дискретизации при сравнении одних и тех же областей в X и Xout векторы.
Совет
msresample особенно полезно при наличии сигналов с различными векторами единиц разделения и при необходимости соответствия масштабам.
msresample(..., ' требования PropertyName', PropertyValue, ...)msresample с необязательными свойствами, использующими пары имя/значение свойства. Можно указать одно или несколько свойств в любом порядке. Каждый PropertyName должен быть заключен в одинарные кавычки и не чувствителен к регистру. Эти пары имя/значение свойства следующие:
msresample(..., 'Uniform', , когда UniformValue, ...)UniformValuetrue, она заставляет вектор X должны быть равномерно разнесены. Значение по умолчанию: false.
msresample(..., 'Range', задает RangeValue, ...)1около-2 вектор с диапазоном единиц разделения для выходного сигнала, Intensitiesout. RangeValue должно быть в пределах [min(]. Значением по умолчанию является полный диапазон X) max(X)[min(. Когда X) max(X)]RangeValue значения превышают значения в X, msresample экстраполирует сигнал с нулями и возвращает предупреждающее сообщение.
msresample(..., 'RangeWarnOff', управляет возвратом предупреждающего сообщения, когда RangeWarnOffValue, ...)RangeValue значения превышают значения в X. RangeWarnOffValue может быть true или false (по умолчанию).
msresample(..., 'Missing', , когда MissingValue, ...)MissingValuetrue, анализирует входной вектор, X, для сброшенных образцов. Значение по умолчанию: false. Если коэффициент понижающей выборки велик, проверка отброшенных выборок может не стоить дополнительного вычислительного времени. Отброшенные пробы могут быть восстановлены только в том случае, если исходные значения единиц разделения соответствуют линейной или квадратичной функции X векторный индекс.
msresample(..., 'Window', указывает окно, используемое при вычислении параметров фильтра нижних частот. Войти WindowValue, ...)'Flattop', 'Blackman', 'Hamming', или 'Hanning'. Значение по умолчанию: 'Flattop'.
msresample(..., 'Cutoff', задает частоту отсечения. Введите скалярное значение из CutoffValue, ...)0 кому 1 (частота Найквиста или половина частоты дискретизации). По умолчанию msresample оценивает значение отсечки путем проверки векторов блока разделения, X и XOut. Однако частота отсечки может быть занижена, если X имеет аномалии.
msresample(..., 'ShowPlot', строит график исходного и повторно дискретизированного сигнала. Когда ShowPlotValue, ...)msresample вызывается без выходных аргументов, сигналы печатаются, если ShowPlotValuefalse. Когда ShowPlotValuetrue, только первый сигнал в Intensities выводится на печать. ShowPlotValueIntensities.
Совет
Анализ данных LC/MS требует больших объемов памяти от операционной системы.
При получении ошибок, связанных с памятью, попробуйте выполнить следующие действия:
Увеличьте объем виртуальной памяти (пространства подкачки) для операционной системы, как описано в разделе Устранение ошибок «Недостаточно памяти».
При получении ошибок, связанных с пространством кучи Java ®, увеличьте пространство кучи Java:
Если используется MATLAB ® версии 7.10 (R2010a) или более поздней, см. раздел Настройки кучной памяти Java.
Если используется MATLAB версии 7.9 (R2009b) или более ранней, см. раздел https://www.mathworks.com/support/solutions/en/data/1-18I2C/.
В этом примере показано, как выполнить повторную выборку данных массовых спецификаций.
Загрузите MAT-файл, включенный в Toolbox™ биоинформатики, который содержит данные масс-спектрометрии, а затем извлеките векторы значений m/z и интенсивности.
load sample_hi_res;
mz = MZ_hi_res;
y = Y_hi_res;Постройте график исходных данных.
plot(mz, y, '.')
Выполните повторную выборку спектрограммы, чтобы получить 10000 выборок между 2000 и максимальным значением m/z в наборе данных, и отобразите как повторно отобранные, так и исходные данные.
[mz1,y1] = msresample(mz, y, 10000, 'range',[2000 max(mz)],'SHOWPLOT',true);
msalign | msbackadj | msdotplot | msheatmap | mslowess | msnorm | mspalign | mspeaks | msppresample | msresample | mssgolay | msviewer