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앱에서 MATLAB 코드를 사용하여 특징 추출 자동화

앱에서 선택한 특징, 처리된 변수 및 순위 지정의 계산을 재현하는 MATLAB® 코드 생성

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. 앱에서의 코드 생성에 대한 자세한 내용은 생성된 MATLAB 코드를 사용한 자동 특징 추출 항목을 참조하십시오.

진단 특징 디자이너Interactively extract, visualize, and rank features from measured or simulated data for machine diagnostics and prognostics

함수

모두 확장

workspaceEnsembleManage ensemble data stored in the MATLAB workspace using code generated by Diagnostic Feature Designer
findIndexFind the workspace ensemble member indices for members that match a specified variable name and value
readMemberReturn ensemble member data based on the member index
refreshUpdate a workspace ensemble with partitions of modified or added data computed in parallel processing
writeMemberWrite data to a specific workspace ensemble member
readall데이터저장소의 모든 데이터 읽기
readFeatureTableRead feature values, independent variables, and condition variables from an ensemble data set into a table
readMemberDataExtract data from an ensemble member given a path
reset데이터저장소를 초기 상태로 재설정
unique배열 내 고유한 값
writeToLastMemberReadWrite data to member of an ensemble datastore
frameintervalsCreate frame intervals based on frame settings
joindataMerge two frame tables using an outer join
readFrameIntervalsExtract frame segments from an ensemble member
effectivefsEffective sampling rate of a time vector
time2numduration형 또는 datetime형 배열을 지정된 시간 단위를 갖는 숫자형 벡터로 변환
anova1일원분산분석
bhattacharyyaDistanceOne-dimensional Bhattacharyya distance between two independent data groups to measure class separability
kruskalwallisKruskal-Wallis test
perfcurve분류기 출력값에 대한 ROC(수신자 조작 특성) 곡선 또는 기타 성능 곡선
ranksum윌콕슨 순위합 검정(Wilcoxon rank sum test)
relativeEntropyOne-dimensional Kullback-Leibler divergence of two independent data groups to measure class separability
ttest22-표본 t-검정
correlationWeightedScoreAdjust feature ranking scores using correlation factor

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.

  • 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.