Уважаемые коллеги, добрый вечер! В общем, возникла проблема следующего характера.
Имеется сигнал, достаточно большой объем точек, длительность порядка 35-40 секунд. Он представлят собой последовательность импульсов тока, длительностью примерно 5 мкс. Есть, например, такой сигнал, где последовательности сигналов (импульсов) составляют такие участки (
sig1.mat):
Суть задачи такова, что необходимо подсчитывать количество таких сегментов (выделены рамкой), и количесто импульсов в кажом таком сегменте, собственно говоря, просуммировав весь массив получим общее число рабочих импульсов. Для начала, я хотел использовать конструкцию счетчика путем применения логической индекасации, полагая, что однозначно, импульс по амплитуде имеет значение больше 200. Тогда можно для каждого импульса брать, определять начальный пик имульса, затем находить разницу до следующего пика, который больше порогового значения (200) и как только дальше идет промежуток, когда значение около нуля, т.е интервал следования между импульсами (больше нуля) использовать
nnz. Т.е что-то примерно такое:
numberOfPulses = nnz(diff(outSig_1_curr > 1) > 0);
Однако, в сигнале могут присутствовать и такие фрагменты файл
sig16.mat:
Тогда попрбовал напрямую использовать индексацию, и вычислять интервалы вручную (к сожалению в этом случае минимальный размер окна, т.е. длительность такого фрагмента 0.1. мс и расстояние между импульсами 0.1 мс):
clc
clearvars
load('sig1.mat') % outSig_1_curr2 32800000x1
samples = numel(outSig_1_curr2);
Fs = 1000000; % Hz
dt = 1/Fs;
t = (0:samples-1)*dt;
% извлечь сигнал между временными метками t = 21.9112 и t = 21.94 s
ind1 = round(21.9112*Fs);
ind2 = round(21.94*Fs);
t = t(ind1:ind2);
outSig_1_curr2 = outSig_1_curr2(ind1:ind2);
%% находим пики
% положительный максимум
[tf, P] = islocalmax(outSig_1_curr2,'MinProminence',200);
t_peak = t(tf);
outSig_1_peak = outSig_1_curr2(tf);
%% определить и извлечь длину корректного блока данных
blocks_distance_samples = 100; % select data blocks that are distant above value = blocks_distance_samples (in samples)
min_contiguous_samples = 100; % select data blocks that are contiguous with min amount of samples = min_contiguous_samples
detect_signal = zeros(size(t))+0.5; % initialisation
% определить начало и конец сегмента выше порогового значения
%%%%%%%%%%
% начало и конец точек для каждого сегмента
ind = find(tf);
D = diff([0;ind;0]);
ind_ends = find(D > blocks_distance_samples) - 1;
ind_ends = ind_ends(ind_ends>0); % удаляем значения нуля
ends = ind(ind_ends);
begin = ind(ind_ends+1);
% удалить некорректные значения начала и конца сегмента
ends = ends(ends>begin(1));
begin = begin(begin<ends(end));
m = min(numel(begin),numel(ends));
ends = ends(1:m);
begin = begin(1:m);
%%%%%%%%%%
length_ind = ends - begin; % длина блока
ind2= length_ind>min_contiguous_samples; % проверяем корректность длины (приблизительно min_contiguous_samples значение)
begin = begin(ind2); % выбранные точки
ends = ends(ind2); % выбранные точки
t_peak2 = t(ind);
outSig_1_peak2 = outSig_1_curr2(ind);
% определить начало и конец импульса и значений амплитуды фрагмента
t_peak2_begin = t(begin);
outSig_1_curr2_begin = outSig_1_curr2(begin);
t_peak2_ends = t(ends);
outSig_1_curr2_ends = outSig_1_curr2(ends);
for ci = 1:length(begin)
ind = (t>=t_peak2_begin(ci) & t<=t_peak2_ends(ci));
detect_signal(ind) = 200;
ind4 = (t_peak>=t_peak2_begin(ci) & t_peak<=t_peak2_ends(ci));
number_of_peaks(ci) = numel(find(ind4));
end
number_of_peaks
% plot
figure(1)
plot(t,outSig_1_curr2,t_peak,outSig_1_peak,'dr',t(begin),outSig_1_curr2(begin),'dg',t(ends),outSig_1_curr2(ends),'dk',t,detect_signal,'k');
legend('signal',' peaks ','begin points','end points','selected signal')
Однако, к сожалению, в этом случае очень тяжело распознать фргаменты со второго рисунка и подсчитывать такие фрагменты. Между импульсами в таких фрагментах длительность почти нулевая, и задать размер между импульсами в 1-2 отсчета не получается, происходит ошибка индексации.
Каким образом, можно задать расстояние в 2-3 сэмпла и при этом различать такие фрагменты? Или можно же использовать конструкцию с nnz, и в полученном массиве логических единиц определять общее число импульсов и имульсов фрагмента?
К примеру:
idx1 = [0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0];
diffs = diff([0 idx1 0]);
% первый индекс
loc = find(diffs == 1);
Ns = find(diffs == -1) - loc;
C = mat2cell([loc' Ns'],ones(size(loc)))
4×1 cell array
{[ 4 3]}
{[ 9 3]}
{[16 6]}
{[29 3]}
Может быть есть готовые решения или более корректное использование функций
islocalmax,
islocalmin для подсчета ипульсов? Возможно ли задать параметр
'MinProminence как дииапазон (например, часть фргаментов, которые на втором рисунке лежит примерно выше 1500 по амлитуде, а каждый пик импульса такого фргамента приблизительно выше порогового значения max(signal)/1.03321). На данный момент я не могу предположить каким образом, можно подсчитать количесвто таких импульсов в каждом сегменте и количество таких сегментов.
Сами сигналы доступны по ссылке:
https://drive.google.com/drive/folders/1NB3QQXVV023fa4fdK6MzHqLHI0WH3aLC?usp=sharing
