切割信号(互连)并计算这些部分

Question

我是信号处理领域的一名法国学生工程师，我在一家神经科学实验室实习。我必须在Matlab的帮助下处理大量来自大脑活动的数据，所以我的主要课题之一就是优化代码。但现在我陷入了一个无法解决的境地，我在网上找不到任何关于它的东西。我解释一下我的问题：

例如矩阵a：

a = [ 1 2 3 4 5;  6 7 8 9 10;11 12 13 14 15]

每一行都是一个信号的数据(所以这里我们有3个信号)，我想，对于每个信号/行，在相同长度的块中切割向量。

例如，对于信号1，我想提取块S1_1 = [1 2 3], S1_2 = [2 3 4], and S1_3 = [3 4 5]并计算每个子块。

我的第一个想法是使用像这样的嵌套循环：

[nrow ncol] = size(a);

for i = 1 : nrow
   for j = 4 : ncol
      sub_block = a(i, (j-3):j);
      result(i, j-3) = compute(sub_block);
   end
end

但正如我所说的，我必须处理大量的数据，所以我想避免使用for循环。我正在寻找一个算法，它将能够删除这些for循环，但我不知道如何做…

我看到了函数‘重塑’，但这给了我一个子块，比如：S1_1 = [1 2 3], S1_2 = [4 5 6]，我不能使用它，因为在子块S1_2中，我有来自信号1和信号2的数据。

然后我看到了'blockproc‘函数，但我并不真正理解它是如何处理的，我也不太确信这个函数能帮到我……

所以，我希望你能理解我的问题，并希望你能帮助我或告诉我一种找到解决方案的方法。

Answer 1

除了@Ziyao Wei的建议之外，你还可以选择使用im2col

>> S = im2col(a', [3 1])
S =

     1     2     3     6     7     8    11    12    13
     2     3     4     7     8     9    12    13    14
     3     4     5     8     9    10    13    14    15

其中，k = 1:data_rows的S(:, 3*k-2:3*k)是数据的行k (a)的所需子块。

Answer 2

Blockproc似乎正在进行块操作，而不是滑动操作。稍微深入研究一下，就会得出以下结论：

http://www.mathworks.com/help/images/ref/nlfilter.html

但似乎需要图像处理工具箱。

这也可能会有所帮助：

http://dovgalecs.com/blog/matlab-sliding-window-easy-and-painless/

通常，尝试搜索滑动窗口或卷积，并尝试查看是否显示了某些内容。

Answer 3

您可能会找到使用arrayfun函数执行循环的另一种方法，但事实是它可能不一定比arrayfun can be significantly slower than an explicit loop in matlab. Why?更快