Câu hỏi liên quan

0 Phiếu
0 Câu trả lời
0 Phiếu
0 Câu trả lời
0 Phiếu
1 Trả lời

Âm mưu nhiều dòng như một heatmap


0 Phiếu
Đã hỏi 23/5/2016 bởi Lbh_Your (1,390 điểm)
Tôi có một số lượng lớn (~ 1000) các tập tin từ một logger data tôi đang cố gắng để xử lý. Nếu tôi muốn âm mưu xu hướng từ một đơn duy nhất của các tập tin đăng nhập, tôi có thể làm điều đó bằng cách sử dụng
plot(timevalues,datavalues)
tôi muốn để có thể xem tất cả các dòng cùng một lúc trong một cách tương tự như làm thế nào một oscilloscope có một chế độ "persistant". Oscilloscope Diplay tôi có thể có lẽ Rai với nhau một cái gì đó mà sử dụng histograms, nhưng hy vọng có sẵn hoặc các giải pháp thanh lịch hơn cho vấn đề này.

2 Câu trả lời

0 Phiếu
Đã trả lời 02/6/2016 bởi GurAnd (810 điểm)
Bạn có thể làm chính xác những gì bạn đang thấy chính mình, tức là âm mưu heatmap các tín hiệu. Hãy xem xét những điều sau đây: tôi sẽ xây dựng một tín hiệu test (out của sóng sine của biên độ khác nhau), sau đó tôi sẽ âm mưu heatmap thông qua hist3imagesc. Ý tưởng là để xây dựng một tín hiệu phụ, đó là chỉ sự đặt cạnh nhau của tất cả thời gian lịch sử của bạn (cả xy), sau đó giải nén cơ bản thống kê bivariate ra khỏi đó.
 % # Test signals
 xx = 0 : .01 : 2* pi;
 center = 1;
 eps_ = .2;
 amps = linspace(center - eps_ , center + eps_ , 100 );
 % # the auxiliary signal will be stored in the following variables
 yy = [];
 xx_f = [];
 for A = amps
   xx_f = [xx_f,xx];
   yy = [yy A*sin(xx)];
 end 
 % # final heat map
 colormap(hot)
 [N,C] = hist3([xx_f' yy'],[100 100]);
 imagesc(C{1},C{2},N')
enter image description here bạn có thể sử dụng cũng jet bộ thay vì hot bộ cho dễ đọc. Trong sau đây biên độ là gaussian thay vì homogeneus. enter image description here
0 Phiếu
Đã trả lời 03/6/2016 bởi Gunsitko (240 điểm)
Bạn có thể làm chính xác những gì bạn đang thấy chính mình, tức là âm mưu heatmap các tín hiệu. Hãy xem xét những điều sau đây: tôi sẽ xây dựng một tín hiệu test (out của sóng sine của biên độ khác nhau), sau đó tôi sẽ âm mưu heatmap thông qua hist3imagesc. Ý tưởng là để xây dựng một tín hiệu phụ, đó là chỉ sự đặt cạnh nhau của tất cả thời gian lịch sử của bạn (cả xy), sau đó giải nén cơ bản thống kê bivariate ra khỏi đó.
 % # Test signals
 xx = 0 : .01 : 2* pi;
 center = 1;
 eps_ = .2;
 amps = linspace(center - eps_ , center + eps_ , 100 );
 % # the auxiliary signal will be stored in the following variables
 yy = [];
 xx_f = [];
 for A = amps
   xx_f = [xx_f,xx];
   yy = [yy A*sin(xx)];
 end 
 % # final heat map
 colormap(hot)
 [N,C] = hist3([xx_f' yy'],[100 100]);
 imagesc(C{1},C{2},N')
enter image description here bạn có thể sử dụng cũng jet bộ thay vì hot bộ cho dễ đọc. Trong sau đây biên độ là gaussian thay vì homogeneus. enter image description here

ToughDev Q&A là gì?

Trang web hỏi đáp cho các bạn đam mê lập trình, phát triển phần mềm và các vấn đề kỹ thuật khác. Với sự giúp đỡ của bạn, chúng tôi hy vọng sẽ xây dựng thành công một thư viện đầy đủ các câu hỏi và trả lời về tất cả các vấn đề có liên quan đến lập trình!







...