Matlab のバックアップ(No.15)

function [ret] = cut_real_trials(realdm)
ret = {};
index = 1;
for a = realdm'
    c = a{3};
    for i = 1:size(c, 2)-1
        first = c(i);
        last = c(i + 1) - 1;

        ret(index, 1:3) = {a{1}(first:last), a{2}, first:last};
    end
    index = index + 1;
end
end

↑

一次元cell配列のforの参照はcell †

for i = data
    data_cated = [data_cated; i{1}];
end

↑

cell文字列を普通の文字列にする †

s = strjoin(s_cell);

↑

mat, cell配列へのバッチ処理 †

↑

cellfind †

c.f. matに使うfind
数字

C = {1,5,3,4,2,3,4,5,2,1};
index = find([C{:}] == 5);

文字

cell_array={1,eye(2),true,'foo',10};
string='foo'
logical_cells = cellfun(cellfind('foo'),cell_array)
logical_cells = 
                [0,0,0,1,0]

↑

arrayfun, cellfun †

aの各行のnormを取る．

d = arrayfun(@(idx) norm(a(idx,:)-m), 1:size(a,1))

cell文字列配列の全てに検索．

cellfun(@findstr, dm1(:, 2), cellstr(repmat('post', size(dm1, 1), 1)), 'UniformOutput', false)
cellfun(@(x, y) findstr(x, y), dm1(:, 2), cellstr(repmat('post', size(dm1, 1), 1)), 'UniformOutput', false)

@は関数オブジェクトにするくらいの気持ち．ラムダといったほうが近い？
Uniformなんとかって言われたら，戻り値は一個にしてくれ，という意味．
引数も全てcellにしなければならない．

↑

mat, cellのforeachの要素 †

縦列ずつ取って来られる
- しばしば転置をかける必要がある．

↑

逆PCA †

PCAをかけた軸が何を表しているか？

[coeff, score, c, d, expected, mu] = pca(tac);
% 第i主成分が元のデータでどのようなデータになっているか？
% tac = score * coeff' + repmat(mu, size(score, 1), 1)
% tac(i, :) = score(i, :) * coeff' + mu
% PCAを張ったデータ以外のデータdataの第i主成分は何か？
% s = (tac_now - repmat(mu, size(tac_now, 1), 1)) * inv(coeff');
% s(i, :) = (tac_now(i, :) - mu) * inv(coeff');

↑

PCA Expectedの見方 †

plot(cumsum(expected), '+');

↑

移動平均 †

filter(デジタルフィルタ)が使える．
- 分子部分だけ使ってz変換として利用．

r = [0 1 2 3 4];
A=[-1 3];
f=filter(A, 1, r)

f =
     0    -1     1     3     5

↑

線形近似(擬似逆行列演算) †

y = X * a + e

モデルに対して，

a = X \ y
e = y - X * a

% Enter t and y as columnwise vectors
t = [0 0.3 0.8 1.1 1.6 2.3]';
y = [0.6 0.67 1.01 1.35 1.47 1.25]';
% Form the design matrix
X = [ones(size(t))  exp(-t)  t.*exp(-t)];
% Calculate model coefficients and residental
a = X\y
r = y-X*a

↑

分割plot †

plotを分割できる．
- subplot(w, h, index)を宣言してからplot, scatterをすれば分割ができる．
- title, xlabel, ylabelなどはplotのあと．

↑

sprintf †

c言語のsprintfとの差分は，"が'となっていることのみ．

↑

多次元データの見方 †

imagesc
- 全部生で見られる
pca
- 次元を落とす

↑

分布の見方 †

mean, var, hist
hist

[nelements,xcenters] = hist(data)
bar(xcenters,nelements)

↑

メモリの節約 †

きちんと使わなくなった変数はsaveして，必要になったらloadするように．

↑

不必要なfind †

A(A<0.5) = 0でよい．findはいらない．

↑

Shuffle †

データのシャッフル
- Period Shuffle Surrogate，実験順序生成のために．

data = data_num(randperm(length(data_num)));

↑

Color Bar †

imagescのcolorbarを変えたい時に使う． colormap(-sortrows(-gray))

↑

Matlab環境 †

↑

初期設定について †

matlab/project1を作る．
project1/load_env.mにpathの設定などを入れる
project1/load_project1.mにデータのload関数を入れる．

↑

ワークスペースの保存と再開 †

作業の終わりにはsave('yyyymmdd.mat','-v7.3');
作業の始めにload('yyyymmdd.mat, '-v7.3');

↑

マルチプロセスによる並列化 †

マルチプロセスでmatlabの実行

screen
matlab -nodisplay
[command]
[ctr-ad] # detach

戻って見たい場合は，

screen -ls
screen -r

↑

vim配列のmatlab †

無理らしい
- いちおう，CUIで起動中に!vi hoge.mとして，matlab内でviを立ち上げることでできなくない．

↑

matlabのオプション †

http://d.hatena.ne.jp/ruicc/20091216/1260981595 このページには，描画すらもCUIでできるようにする方法が書いてある．
'-r' 初回コマンドで指定可能．hoge.mを作って，-r hogeとすれば，あたかもhogeを実行するコマンドになる．
'-nodisplay' GUIの表示非表示

↑

Exit Blocker †

非保存のファイルを１つ残すべき

Matlab のバックアップ(No.15)

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メモ †

目次 †

参考ページ †

疑問 †

cellの中身に直接カッコオペレータ †

structure †

Matlab文法 †

cell配列について †

cell配列への代入 †

一次元cell配列のforの参照はcell †

cell文字列を普通の文字列にする †

mat, cell配列へのバッチ処理 †

cellfind †

arrayfun, cellfun †

mat, cellのforeachの要素 †

逆PCA †

PCA Expectedの見方 †

移動平均 †

線形近似(擬似逆行列演算) †

分割plot †

sprintf †

多次元データの見方 †

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メモリの節約 †

不必要なfind †

Shuffle †

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Matlab環境 †

初期設定について †

ワークスペースの保存と再開 †

マルチプロセスによる並列化 †

vim配列のmatlab †

matlabのオプション †

Exit Blocker †