如何解决如何在matlab中计算梯度?
我正在研究行人步数检测(加速),我想从过滤后的信号中计算统计特征。我已经计算了一些,现在我想计算梯度。 我的数据是 1x37205 双倍。我使用 for 循环计算特征,移动 window size=2samples 和前一个窗口的 50% 重叠。下面我附上我用来计算梯度的代码。 我不确定这是否是正确的计算方法?此外,我也无法理解使用梯度的目的是什么,它如何对步进检测有用以及如何使用梯度。有人可以指导我或在 matlab 中提供任何代码帮助吗?
%%Here M is mean and V is variance i already calculated from filtered data
G = zeros(length(window:length(M)),2);
for i = window:length(M)
temp = gradient(M(i+1-window:i),V(i+1-window:i));
G(i,1) = temp(2,1); % "c1"
G(i,2) = temp(2,1); % "c2"
end
解决方法
Matlab 的最佳特性之一是它的文档。如果您不熟悉如何获取特定功能文档,请在命令行中输入以下内容:
doc functionName
或者,对于显示在命令行中的“简要”文档,您可以输入:
help functionName
另请参阅文档 link here。
你的问题措辞不佳,所以我将总结我的理解并相应地回答:
- 您有一个步进检测数据 (1*37205) double,我们称之为 stepSignal
- stepSignal 是位置数据
- 您希望您的窗口为 50% 重叠的 2 个步骤。这是梯度函数的默认行为。
您不需要“for”循环来实现您的目标。根据文档,“梯度”可以输入一个。
请参阅下面的代码,如果需要,请向原始问题添加说明。
%% Assume that stepSignal is already imported into the workspace
velocity = gradient(stepSignal);
最后一点,当你给两个输入“梯度”时,它会自动假设第二个输入是一个统一的间距值。
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