exponenta event banner

Автоматизация извлечения функций с помощью кода MATLAB из приложения

Создание кода MATLAB ® в приложении, которое воспроизводит вычисления для выбранных функций, обработанных переменных и ранжирования

Приложение Diagnostic Feature Designer позволяет работать с данными ансамбля в интерактивном режиме и экспериментировать с различными параметрами обработки и функций. После определения наиболее эффективных функций можно создать код, воспроизводящий вычисления. Этот код позволяет применять те же вычисления к новым или расширенным данным ансамбля. Этот код можно использовать непосредственно или изменить в соответствии с приложением. Дополнительные сведения о создании кода в приложении см. в разделе Автоматическое извлечение функций с использованием сгенерированного кода MATLAB.

Приложения

Конструктор диагностических функцийИнтерактивное извлечение, визуализация и ранжирование характеристик из измеренных или смоделированных данных для диагностики и прогнозирования машин

Функции

развернуть все

workspaceEnsembleУправление данными ансамбля, хранящимися в рабочей области MATLAB, с помощью кода, созданного конструктором диагностических функций
findIndexПоиск индексов участников ансамбля рабочей области для участников, соответствующих указанным имени и значению переменной
readMemberВозврат данных участника ансамбля на основе индекса участника
refreshОбновление ансамбля рабочей области с секциями измененных или добавленных данных, вычисленных при параллельной обработке
writeMemberЗапись данных определенному участнику ансамбля рабочей области
readallСчитывание всех данных в хранилище данных
readFeatureTableСчитывание значений элементов, независимых переменных и переменных условий из набора данных ансамбля в таблицу
readMemberDataИзвлечение данных от члена ансамбля с заданным путем
resetСброс хранилища данных в исходное состояние
uniqueУникальные значения в массиве
writeToLastMemberReadЗапись данных в хранилище данных ансамбля
frameintervalsСоздание интервалов фрейма на основе настроек фрейма
joindataОбъединение двух таблиц фреймов с использованием внешнего соединения
readFrameIntervalsИзвлечение сегментов каркаса из элемента ансамбля
effectivefsЭффективная частота дискретизации вектора времени
time2numНовообращенный duration или datetime массив в числовой вектор с указанной единицей времени
anova1Односторонний анализ отклонений
bhattacharyyaDistanceОдномерное расстояние Бхаттачарьи между двумя независимыми группами данных для измерения разделяемости классов
kruskalwallisТест Крускала-Уоллиса
perfcurveКривая рабочих характеристик приемника (ROC) или другая кривая рабочих характеристик для выхода классификатора
ranksumТест суммы рангов Вилкоксона
relativeEntropyОдномерное расхождение Куллбэка-Лейблера двух независимых групп данных для измерения разделяемости классов
ttest2T-тест с двумя образцами
correlationWeightedScoreКорректировка оценок ранжирования элементов с использованием коэффициента корреляции

Темы

Автоматическое извлечение признаков с использованием сгенерированного кода MATLAB

Diagnostic Feature Designer может генерировать код, который воспроизводит интерактивные вычисления и позволяет автоматизировать извлечение элементов на основе аналогичных входных данных. Можно выбрать элементы, вычисленные переменные и таблицы ранжирования, чтобы указать, что включает код.

Создание функции MATLAB в конструкторе диагностических функций

В этом примере показано, как извлечь элементы из данных измерений в приложении и создать функцию MATLAB, которая воспроизводит вычисления для этих элементов.

Применение сгенерированной функции MATLAB к расширенному набору данных

В этом примере показано, как использовать сокращенный набор данных для разработки элементов в Diagnostic Feature Designer, создания кода для автоматизации выбранных вычислений элементов, а затем использовать этот код с полным набором данных для вычисления набора элементов для обучения модели.

Анатомия кода MATLAB, созданного приложением

Изучите функциональную организацию кода MATLAB, созданного в Diagnostic Feature Designer.

Ансамбли данных для мониторинга состояния и прогностического технического обслуживания

Разработка алгоритма с помощью Toolbox™ предиктивного обслуживания использует данные, организованные в ансамблях. Можно генерировать данные ансамбля из модели Simulink ® или создавать ансамбли из существующих данных, хранящихся на диске.