createDatastores

Создайте хранилища данных, указывающие на сигнал и данные о метках

Свернуть все на странице

    Синтаксис

    [sigdata,lbldata] = createDatastores(lss,lblnames)

    Описание

    пример

    [sigdata,lbldata] = createDatastores(lss,lblnames) создает datastore, sigdata, содержащий данные представителя сигнала и datastore, lbldata, содержащие данные о метках из меток, указанных в строковые массивы lblnames. createDatastores не применяется к подметкам. Задайте lblnames к одному или нескольким родительские элементы имен меток, чтобы получить родительского элемента меток и соответствующих значений подметки.

    Примеры

    свернуть все

    Открыть Live Script

    Загрузите маркированный набор сигналов, содержащий записи песен китов. 

    load whales
lss
    lss = 
  labeledSignalSet with properties:

             Source: {2x1 cell}
         NumMembers: 2
    TimeInformation: "sampleRate"
         SampleRate: 4000
             Labels: [2x3 table]
        Description: "Characterize wave song regions"

 Use labelDefinitionsHierarchy to see a list of labels and sublabels.
 Use setLabelValue to add data to the set.

    Отображение меток для первого представителя набора.

    lss.Labels(1,:)
    ans=1×3 table
                 WhaleType    MoanRegions    TrillRegions
                 _________    ___________    ____________

    Member{1}      blue       {3x2 table}    {1x3 table}

    Получите имена меток в наборе. Создайте сигнальный datastore с информацией о сигнале и массив datastore с информацией о метке.

    lbls = getLabelNames(lss);
[sgd,lbd] = createDatastores(lss,lbls)
    sgd = 
  signalDatastore with properties:

    MemberNames:{
                'Member{1}';
                'Member{2}'
                }
       Members: {2x1 cell}
      ReadSize: 1
    SampleRate: 4000


    lbd = 
  ArrayDatastore with properties:

              ReadSize: 1
    IterationDimension: 1
            OutputType: "cell"

    Отображение меток для первого представителя набора.

    lbls = read(lbd);
lbls{:}
    ans=1×3 table
    WhaleType    MoanRegions    TrillRegions
    _________    ___________    ____________

      blue       {3x2 table}    {1x3 table}
    Открыть Live Script

    Укажите путь к набору аудиосигналов, включенных в качестве MAT-файлов с MATLAB ®. Каждый файл содержит переменную сигнала и частоту дискретизации. Перечислите имена файлов .

    folder = fullfile(matlabroot,"toolbox","matlab","audiovideo");
lst = dir(append(folder,"/*.mat"));
nms = {lst(:).name}'
    nms = 7x1 cell
    {'chirp.mat'   }
    {'gong.mat'    }
    {'handel.mat'  }
    {'laughter.mat'}
    {'mtlb.mat'    }
    {'splat.mat'   }
    {'train.mat'   }

    Создайте сигнальный datastore, который указывает на указанную папку. Установите имя переменной частоты дискретизации равным Fs, что является общим для всех файлов. Сгенерируйте подмножество datastore, которое исключает файл mtlb.mat. Используйте datastore подмножества в качестве источника для labeledSignalSet объект.

    sds = signalDatastore(folder,"SampleRateVariableName","Fs");
sds = subset(sds,~strcmp(nms,"mtlb.mat"));
lss = labeledSignalSet(sds);

    Создайте три определения меток для маркировки сигналов:

    • Задайте метку логического атрибута, которая верна для сигналов, которые содержат человеческие голоса.

    • Задайте числовую метку точки, которая помечает местоположение и амплитуду максимума каждого сигнала.

    • Задайте категориальную интересующую область (ROI) метку, чтобы выбрать неперекрывающиеся случайные области равномерной длины каждого сигнала.

    Добавьте определения меток сигналов к маркированному набору сигналов.

    vc = signalLabelDefinition("Voice",'LabelType','attribute', ...
    'LabelDataType','logical','DefaultValue',false);
mx = signalLabelDefinition("Maximum",'LabelType','point', ...
    'LabelDataType','numeric');
rs = signalLabelDefinition("RanROI",'LabelType','ROI', ...
    'LabelDataType','categorical','Categories',["ROI" "other"]);
addLabelDefinitions(lss,[vc mx rs])

    Пометьте сигналы:

    • Маркируйте 'handel.mat' и 'laughter.mat' как обладающий человеческими голосами.

    • Используйте islocalmax функция для нахождения максимума каждого сигнала. Пометьте его местоположение и значение.

    • Используйте randROI функция генерировать столько областей длины N/10 выборок, сколько может помещаться в сигнале длины N, учитывая минимальное разделение N/6 выборок между областями. Пометьте их местоположения и присвойте их ROI категория.

    При маркировке точек и областей преобразуйте выборочные значения в временные значения. Вычесть 1 для расчета индексации массива MATLAB ® и разделить на частоту дискретизации.

    kj = 1;
while hasdata(sds)
    
    [sig,info] = read(sds);
    fs = info.SampleRate;

    [~,fn] = fileparts(info.FileName);
    if fn=="handel" || fn=="laughter"
        setLabelValue(lss,kj,"Voice",true)
    end
    
    xm = find(islocalmax(sig,'MaxNumExtrema',1));
    setLabelValue(lss,kj,"Maximum",(xm-1)/fs,sig(xm))

    N = length(sig);
    rois = randROI(N,round(N/10),round(N/6));
    setLabelValue(lss,kj,"RanROI",(rois-1)/fs,repelem("ROI",size(rois,1)))

    kj = kj+1;
    
end

    Проверьте, что только два сигнала содержат голоса.

    countLabelValues(lss,"Voice")
    ans=2×3 table
    Voice    Count    Percent
    _____    _____    _______

    false      4      66.667 
    true       2      33.333

    Проверьте, что два сигнала имеют максимальную амплитуду 1.

    countLabelValues(lss,"Maximum")
    ans=5×4 table
           Maximum            Count    Percent    MemberCount
    ______________________    _____    _______    ___________

    0.80000000000000004441      1      16.667          1     
    0.89113331915798421612      1      16.667          1     
    0.94730769230769229505      1      16.667          1     
    1                           2      33.333          2     
    1.0575668990330560071       1      16.667          1

    Проверьте, что каждый сигнал имеет четыре неверлипающие случайные необходимые области.

    countLabelValues(lss,"RanROI")
    ans=2×4 table
    RanROI    Count    Percent    MemberCount
    ______    _____    _______    ___________

    ROI        24        100           6     
    other       0          0           0

    Создайте два хранилища данных с данными в маркированном наборе сигналов:

    • The signalDatastore sd объекта содержит данные сигнала.

    • The arrayDatastore ld объекта содержит информацию о маркировке. Укажите, что необходимо включить информацию, соответствующую всем созданным меткам.

    [sd,ld] = createDatastores(lss,["Voice" "RanROI" "Maximum"]);

    Используйте информацию в хранилищах данных, чтобы построить график сигналов и отобразить их метки.

    • Использование signalMask объект, чтобы выделить необходимые области синего цвета.

    • Постройте желтые линии, чтобы отметить местоположения максимумов.

    • Добавьте красную подпись по осям к сигналам, которые содержат человеческие голоса.

    tiledlayout flow

while hasdata(sd)

    [sg,nf] = read(sd);
    
    lbls = read(ld);
    
    nexttile
    
    msk = signalMask(lbls{:}.RanROI{:},'SampleRate',nf.SampleRate);    
    plotsigroi(msk,sg)
    colorbar off
    xlabel('')
    
    [X,Y] = meshgrid(lbls{:}.Maximum{:}.Location,ylim);
    hold on
    plot(X,Y,'LineWidth',2,'Color','#EDB120')
    hold off
    
    if lbls{:}.Voice{:}
        ylabel('VOICED','Color','#D95319')
    end

end

    Figure contains 6 axes. Axes 1 contains 4 objects of type line. Axes 2 contains 4 objects of type line. Axes 3 contains 4 objects of type line. Axes 4 contains 4 objects of type line. Axes 5 contains 4 objects of type line. Axes 6 contains 4 objects of type line.

    function roilims = randROI(N,wid,sep)

num = floor((N+sep)/(wid+sep));
hq = histcounts(randi(num+1,1,N-num*wid-(num-1)*sep),(1:num+2)-1/2);
roilims = (1 + (0:num-1)*(wid+sep) + cumsum(hq(1:num)))' + [0 wid-1];

end

    Входные параметры

    свернуть все

    Маркированный набор сигналов, заданный как labeledSignalSet объект.

    Пример: labeledSignalSet({randn (100,1) randn (10,1)}, signalLabelDefinition ('female')) задает набор случайных сигналов с двумя членами, содержащий атрибут 'female'.

    Имена меток, заданные как вектор символов, строковый скаляр, массив ячеек из векторов символов или строковые массивы.

    Типы данных: char | string

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Данные сигнала, возвращенные как signalDatastore объект или audioDatastore (Audio Toolbox) объект.

    Пометьте данные, возвращенные как arrayDatastore объект.

    См. также

    | |

    Введенный в R2021a

    Signal Processing Toolbox документация

    Поддержка

    Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте