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 예제는 진단 특징 디자이너에서 작은 측정 데이터 세트를 사용하여 특징 세트를 개발하고, 이러한 특징을 더 큰 측정 데이터 세트에서 계산하기 위한 코드를 생성 및 실행하며, 분류 학습기에서 모델 정확도를 비교하는 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.