如何在matlab中计算梯度？

Question

我正在研究行人步数检测（加速度）。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 gradient。 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。下面我附上了我试图计算梯度的代码。 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，它对步数检测有何用处以及如何使用梯度？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

Answer 1

Matlab 的最佳特性之一是它的文档。如果您不熟悉如何获取具体的函数文档，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。

您的问题措辞不佳，所以我将总结我的理解并相应地回答：

• 你有一个步数检测数据 (1*37205) double，我们称之为 stepSignal
• stepSignal 是位置数据
• 您希望窗口为 2 步，重叠 50%。这是渐变函数的默认行为。

您不需要“for”循环来实现您的目标。根据文档，“梯度”可以接受一个输入。

请参阅下面的代码，如果需要，请对原始问题添加说明。

%% Assume that stepSignal is already imported into the workspace
velocity = gradient(stepSignal);

最后一点，当你给“梯度”两个输入时，它会自动假设第二个输入是一个统一的间距值。