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진단 특징 디자이너에서 MATLAB 코드 생성하기
진단 특징 디자이너 앱을 사용하면 대화형 방식으로 앙상블 데이터를 사용하고 여러 처리 및 특징 옵션을 사용해 볼 수 있습니다. 최적의 특징이 무엇인지 확인한 후에는 계산을 재현하는 코드를 생성할 수 있습니다. 이 코드를 사용하여 새로운 또는 확장된 앙상블 데이터에 동일한 계산을 적용할 수 있습니다. 이 코드를 그대로 사용할 수도 있고, 응용 사례에 맞게 수정할 수도 있습니다. 또한 스트리밍 코드를 생성하고 이를 MATLAB Coder™를 사용하여 C/C++ 코드로 변환할 수도 있습니다.
앱
진단 특징 디자이너 | Interactively extract, visualize, and rank features from measured or simulated data for machine diagnostics and prognostics |
함수
도움말 항목
- 생성된 MATLAB 코드를 사용한 자동 특징 추출
진단 특징 디자이너는 사용자가 수행한 대화형 방식 계산을 재현하고 유사한 입력 데이터에서 특징 추출을 자동화하는 코드를 생성할 수 있습니다. 특징, 계산된 변수 및 순위 지정 테이블 중에서 선택하여 코드에 포함할 내용을 지정합니다.
- 진단 특징 디자이너에서 MATLAB 함수 생성하기
이 예제에서는 앱의 측정 데이터에서 특징을 추출하고 해당 특징에 대한 계산을 재현하는 MATLAB 함수를 생성하는 방법을 보여줍니다.
- 생성된 MATLAB 함수를 확장된 데이터 세트에 적용하기
이 예제에서는 진단 특징 디자이너에서 축소된 데이터 세트를 사용하여 특징을 개발하고, 사용자가 선택한 특징 계산을 자동화하기 위한 코드를 생성하고, 해당 코드를 전체 멤버 데이터 세트에 사용하여 모델 훈련을 위한 특징 세트를 계산하는 방법을 보여줍니다.
- Export Feature Extraction Function and Simulink Model for Streaming Data
From Diagnostic Feature Designer, export feature-extraction code formatted for streaming data that is MATLAB Coder compliant and a Simulink® model that contains that code.
- 앱에서 생성한 MATLAB 코드 분석하기
진단 특징 디자이너에서 생성된 MATLAB 코드의 기능적 구성을 살펴봅니다.
- 상태 모니터링 및 예측 정비를 위한 데이터 앙상블
Predictive Maintenance Toolbox™를 사용한 알고리즘 설계에서는 앙상블에 구성된 데이터를 사용합니다. Simulink 모델에서 앙상블 데이터를 생성하거나, 디스크에 저장된 기존 데이터에서 앙상블을 만들 수 있습니다.