通过前置/后置 NaN

如何解决通过前置/后置 NaN

我试图在单元格数组中对齐数组，同时在前面/后面添加 NaN 以匹配这样的数组大小，例如：

%setting up data
A = [0.01 0.02 0.03 0.01 0.60 0.90 -1.02];
B = [0.03 0.01 0.60 0.90];
C = [0.03 0.01 0.60 0.90 -1.02 0.03 -1.02];

CellABC = {A,B,C};

预期的输出是这样的：

CellABC = {[0.01   0.02   0.03   0.01   0.60   0.90   -1.02  NaN   NaN ],...
            NaN    NaN    0.03   0.01   0.60   0.90   NaN    NaN   NaN ],... 
            NaN    NaN    0.03   0.01   0.60   0.90   -1.02  0.03  -1.02]};

这只是一个例子。在我的实际数据中，我有一个 1x100 元胞数组，其中包含大小从 1x400 到 1x1400 的数组。

我已经试过了：

[~,idx] = max(cellfun(@numel,CellABC)); %index of maximum no. of entries in CellABC
for i=1:length(CellABC)
    [d1,d2] = findsignal(CellABC{idx},CellABC{i},'Metric','absolute');
    tmp = NaN(size(CellABC{idx}));   %initializing with NaNs
    tmp(d1:d2) = CellABC{i};    %saving the array as per indices of found values
    CellABC{i} = tmp;           %Updating the cell array
end

这将正确对齐 CellABC{2}，但后置 NaN 的数量不正确。此外，这不会在 CellABC{1} 的末尾提供后置的 NaN，而在 CellABC{3} 的开头不会提供后置的 NaN。我理解 findsignal 函数在这种情况下没有用的原因，因为我们没有一个包含完整数据的数组作为 findsignal 的第一个输入参数。我怎样才能做到这一点？

我还研究了 alignsignals 函数，但它仅适用于两个信号。我无法弄清楚如何在我的情况下为 100 个信号实现这一点。

如何解决这个问题？

解决方法

示例数据相对简单，但如果真实数据过于分散，您可能需要多个循环中的多个模板。

A = [0.01 0.02 0.03 0.01 0.60 0.90 -1.02];
B = [0.03 0.01 0.60 0.90];
C = [0.03 0.01 0.60 0.90 -1.02 0.03 -1.02];

CellABC = {A,B,C}; 

% find longest anyway
[~,I]=max(cellfun(@(x) numel(x),CellABC));
% find lags and align in two pass
% 1st pass
lags=zeros(numel(CellABC),1);
for idx=1:numel(CellABC)
    if idx==I,continue; end
    [r,lag]=xcorr(CellABC{I},CellABC{idx});
    [~,lagId]=max(r);
    lags(idx)=lag(lagId);
end
% 2nd pass 
out=nan(numel(CellABC),max(arrayfun(@(x) numel(CellABC{x})+lags(x),1:numel(CellABC))));
for idx=1:numel(CellABC)
   out(idx,lags(idx)+1:lags(idx)+numel(CellABC{idx}))=CellABC{idx}; 
end



out =

0.0100    0.0200    0.0300    0.0100    0.6000    0.9000   -1.0200       NaN       NaN
   NaN       NaN    0.0300    0.0100    0.6000    0.9000       NaN       NaN       NaN
   NaN       NaN    0.0300    0.0100    0.6000    0.9000   -1.0200    0.0300   -1.0200