Algorithme de découpe de signal et de calcul de cette partie

Bonjour,

Je suis étudiant en école d'ingénieur en traitement du signal et je suis actuellement en stage où je traite des données provenant d'EEG ou de MEG provenant de l'étude de l'activité cérébrale.

Je me retrouve donc avec plusieurs signaux et pour chaque signal je souhaite le découper en plusieurs sous parties pour effectuer un calcul sur chacune d'entre elle. Pour mieux comprendre voilà à quoi correspondrait cette opération.

Soit une matrice a :

| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
| 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | = a
| 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 |

Cette matrice représente 3 signaux qui ont été enregistré.

Le premier signal me donne le vecteur s1 = [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ]

Maintenant ce que je souhaite c'est de faire des sous parties de 4 points, effectuer un calcul, reprendre une sous partie de 4 points (décalée d'un point par rapport à la précédente partie), effectuer un calcul et ainsi de suite jusqu'à la fin du vecteur.


La première idée qui vient à la tête serait de faire une boucle qui réalise l'opération :

[nrow ncol] = size(a);

for i = 1 : nrow
for j = 4 : ncol
coupe = a(i, (j-3):j);
resultat(i, j-3) = calcule (coupe);
end
end

Voilà mon idée et j'espère que vous avez compris ce que je voulais faire (si ce n'est pas le cas n'hésitez pas à me le dire dans le topic) MAIS mon problème est que j'ai BEAUCOUP de données et si je peux éviter des boucles de ce genre dans matlab (et donc de nombreuses minutes voir heures) ça serait super.

Je ne suis pas un expert en algorithme et je voulais savoir s'il y avait un algo qui permette de réaliser ce genre de calcul ou alors y a t il un moyen simple avec matlab en utilisant les calcul vectoriel mais je n'en vois.

Connaîtrez vous un moyen de faire ce calcul rapidement et sans boucles ?

slt,

ca ressemble tres fortement a une convolution.

L'optimisation peut se faire par le biai d'une transformée de fourier discrète

Citation:

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Envoyé par galerien69

slt,

ca ressemble tres fortement a une convolution.

L'optimisation peut se faire par le biai d'une transformée de fourier discrète

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Merci pour ta réponse. Oui dans les étapes de calcul ça y ressemble mais ce n'est pas une TFD. En fait l'étape "calcul" c'est pour faire déterminer la causalité de Granger-Wiener et je ne passe jamais dans le domaine spectral durant toute cette boucle. En fait vu que j'ai un nombre très important de donnée à traiter je me demander si on pouvait éviter de passer par une boucle pour réaliser ce genre de calcul dans Matlab car aucun algo ne me vient à l'esprit (et je ne les connais pas tous).

Je cherche à découper le signal en plusieurs blocs égaux, décallés d'une valeur ( donc si j'ai une vecteur de 10 valeurs, et que je veux des bloc de taille 5 je voudrais obtenir, sans passer par une boucle, 5 blocs). J'ai vu qu'il existait la fonction reshape dans Matlab mais je ne pense pas qu'elle permette de faire ce que je viens de décrire :?

Je viens de voir la fonction reshape qui permet de couper en bloc une matrice mais connaitriez-vous un moyen d'obtenir des bloc imbriqué ? Par exemple le vecteur a = [ 1 2 3 4 5 ] dont le traitement donnerait [1 2 3], [2 3 4] et [3 4 5] ??

Ou alors il existe aussi la fonction blockproc mais il faut que je l'étudie encore un peu car je n'ai pas très bien compris son fonctionnement encore :?