Алгоритм раздвижного окна для распознавания действия
Я хочу записать алгоритм раздвижного окна для использования в распознавании действия.
Обучающие данные <1xN>, таким образом, я думаю, что просто должен взять (сказать window_size=3) window_size из данных и поезда это. Я также позже хочу использовать этот алгоритм на матрице.
Я плохо знаком с matlab, таким образом, мне нужен любой совет/направления относительно того, как реализовать это правильно.
1 ответ
Краткий ответ:
%# nx = length(x)
%# nwind = window_size
idx = bsxfun(@plus, (1:nwind)', 1+(0:(fix(nx/nwind)-1))*nwind)-1;
idx будет матрицей размера nwind-by-K , где K - количество скользящих окон (т.е. каждый столбец содержит индексы одного скользящего окна).
Обратите внимание, что в приведенном выше коде, если длина последнего окна меньше желаемой, оно отбрасывается. Также раздвижные окна не перекрываются.
Пример для иллюстрации:
%# lets create a sin signal
t = linspace(0,1,200);
x = sin(2*pi*5*t);
%# compute indices
nx = length(x);
nwind = 8;
idx = bsxfun(@plus, (1:nwind)', 1+(0:(fix(nx/nwind)-1))*nwind)-1;
%'# loop over sliding windows
for k=1:size(idx,2)
slidingWindow = x( idx(:,k) );
%# do something with it ..
end
%# or more concisely as
slidingWindows = x(idx);
РЕДАКТИРОВАТЬ:
Для перекрывающихся окон позвольте:
noverlap = number of overlapping elements
, тогда приведенное выше просто заменяется на:
idx = bsxfun(@plus, (1:nwind)', 1+(0:(fix((nx-noverlap)/(nwind-noverlap))-1))*(nwind-noverlap))-1;
Пример для отображения результата:
>> nx = 100; nwind = 10; noverlap = 2;
>> idx = bsxfun(@plus, (1:nwind)', 1+(0:(fix((nx-noverlap)/(nwind-noverlap))-1))*(nwind-noverlap))-1
idx =
1 9 17 25 33 41 49 57 65 73 81 89
2 10 18 26 34 42 50 58 66 74 82 90
3 11 19 27 35 43 51 59 67 75 83 91
4 12 20 28 36 44 52 60 68 76 84 92
5 13 21 29 37 45 53 61 69 77 85 93
6 14 22 30 38 46 54 62 70 78 86 94
7 15 23 31 39 47 55 63 71 79 87 95
8 16 24 32 40 48 56 64 72 80 88 96
9 17 25 33 41 49 57 65 73 81 89 97
10 18 26 34 42 50 58 66 74 82 90 98