Question

我想编写一个用于活动识别的滑动窗口算法。

训练数据<1xN＆gt;所以我想我只需要（window_size=3）window_size数据并对其进行训练。我后来也想在矩阵上使用这个算法。

我是matlab的新手，所以我需要有关如何正确实现这一点的任何建议/指示。

Answer 1

答案简短：

%# nx = length(x)
%# nwind = window_size
idx = bsxfun(@plus, (1:nwind)', 1+(0:(fix(nx/nwind)-1))*nwind)-1;

idx将是一个大小 nwind-by-K 的矩阵，其中 K 是滑动窗口的数量（即每列包含一个索引）滑动窗口）。

请注意，在上面的代码中，如果最后一个窗口的长度小于所需的长度，则将其删除。滑动窗也是不重叠的。

举例说明：

%# 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);

修改

对于重叠窗口，请：

noverlap = number of overlapping elements

然后上面简单地改为：

idx = bsxfun(@plus, (1:nwind)', 1+(0:(fix((nx-noverlap)/(nwind-noverlap))-1))*(nwind-noverlap))-1;

显示结果的示例：

>> 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

用于活动识别的滑动​​窗口算法

1 个答案:

用于活动识别的滑动窗口算法