Question

我正在进行一些生物学研究，包括将短时间标记的数字音频文件与时间同步的GPS设备一起记录到设备上。 GPS的跟踪功能每20秒自动记录一个带时间戳的xy点，然后我手动将带时间戳的音频文件匹配到最近的跟踪点，以便以后在GIS软件中进行分析。这个过程非常耗时并且有很大的人为错误，所以我很想在R中找到一种自动化这个过程的方法。

所以我有2个.csv文件;

一个带有音频文件（“call”）和时间hh：mm：ss：

FileName  Time
M00002    22:09:29
M00015    22:12:36
M00016    22:12:41
M00017    22:12:57
M00019    22:13:18
M00032    22:18:55
M00035    22:19:13

等等

带有20秒时间间隔的“轨道”文件，其中hh：mm：ss和带坐标的X和Y列：

track_seg_point_id real.time         X        Y
1                    0  22:08:52 -1.886330 53.87816
2                    1  22:09:12 -1.886261 53.87811
3                    2  22:09:32 -1.886175 53.87808
4                    3  22:09:52 -1.886071 53.87806
5                    4  22:10:12 -1.885923 53.87805
6                    5  22:10:32 -1.885799 53.87803
7                    6  22:10:52 -1.885659 53.87800
8                    7  22:11:12 -1.885513 53.87797
9                    8  22:11:32 -1.885414 53.87795
10                   9  22:11:52 -1.885334 53.87793

我正在寻找一种方法来将带时间戳的音频文件与最近的20秒轨道点匹配，然后将坐标写入.csv文件。这可能在R？

中

Answer 1

数据

gps <- read.table(header = TRUE, text = "track_seg_point_id real.time X Y 1 0 22:08:52 -1.886330 53.87816 2 1 22:09:12 -1.886261 53.87811 3 2 22:09:32 -1.886175 53.87808 4 3 22:09:52 -1.886071 53.87806 5 4 22:10:12 -1.885923 53.87805 6 5 22:10:32 -1.885799 53.87803 7 6 22:10:52 -1.885659 53.87800 8 7 22:11:12 -1.885513 53.87797 9 8 22:11:32 -1.885414 53.87795 10 9 22:11:52 -1.885334 53.87793") gps$real.time <- strptime(gps$real.time, "%H:%M:%S") lo <- read.table(header = TRUE, text = "FileName Time M00002 22:09:29 M00015 22:12:36 M00016 22:12:41 M00017 22:12:57 M00019 22:13:18 M00032 22:18:55 M00035 22:19:13") lo$Time <- strptime(lo$Time, "%H:%M:%S")

<强>代码

timeDiffs <- outer(lo$Time, gps$real.time, FUN = `-`) ret <- cbind(lo, gps[apply(timeDiffs, 1, function(.) which.min(abs(.))), ])

<强>解释

首先，通过outer计算音频csv中所有时间戳与轨道csv中的时间戳之间的差异。您会得到一个矩阵，其中音频时间戳与gps数据中的每个时间戳之间的差异为秒。

timeDiffs[1:3,] # Time differences in secs # [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] # [1,] 37 17 -3 -23 -43 -63 -83 -103 -123 -143 # [2,] 224 204 184 164 144 124 104 84 64 44 # [3,] 229 209 189 169 149 129 109 89 69 49

现在，我们应用此矩阵的行来获得绝对值的最小值。最小值的索引是数据帧gps中的行，该行最接近音频中的相应时间戳。最后，我们将cbind两个文件放在一起：

# FileName Time track_seg_point_id real.time # 3 M00002 2015-07-13 22:09:29 2 2015-07-13 22:09:32 # 10 M00015 2015-07-13 22:12:36 9 2015-07-13 22:11:52 # 10.1 M00016 2015-07-13 22:12:41 9 2015-07-13 22:11:52 # 10.2 M00017 2015-07-13 22:12:57 9 2015-07-13 22:11:52 # 10.3 M00019 2015-07-13 22:13:18 9 2015-07-13 22:11:52 # 10.4 M00032 2015-07-13 22:18:55 9 2015-07-13 22:11:52 # 10.5 M00035 2015-07-13 22:19:13 9 2015-07-13 22:11:52 # X Y # 3 -1.886175 53.87808 # 10 -1.885334 53.87793 # 10.1 -1.885334 53.87793 # 10.2 -1.885334 53.87793 # 10.3 -1.885334 53.87793 # 10.4 -1.885334 53.87793 # 10.5 -1.885334 53.87793

现在，您可以使用write.csv将data.frame写回文件。

找到最近的匹配时间戳并为其写入坐标（R）

1 个答案: