Документация Engee
Notebook

Векторное представление графиков в модели

Мы рассмотрим возможности построения графиков в модели на примере графика построения сигнала в частотной области, а также проанализируем различия между векторным и матричным представлением данных и отличиями в их отображении в моделях. Далее изучим саму реализованную модель – она очень проста, мы генерируем синусоиду и представляем её в различных вариантах размерностей.

image_2.png

Теперь перейдём к размерностям и их графикам. Упрощенно говоря, мы можем разделить данные по типу размерностей на два вида – на строки и столбцы.

In [ ]:
X = ones(10,1)
Out[0]:
10×1 Matrix{Float64}:
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
In [ ]:
X1 = reshape(X,10)
Out[0]:
10-element Vector{Float64}:
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0

X и X1 – это столбцы, и для них характерно отображение в виде векторного сигнала, то есть мы рассматриваем каждый кадр как единый поток информации, а не как независимый канал. Соответственно, для таких сигналов характерно следующее отображение настроек графика.
image.png

И сами графики описывают спектр относительно всех имеющихся данных.
image.png

Если же мы представляем данные в виде строк, то каждый столбец воспринимается как отдельный канал и, отображение мы можем выполнить только для части каналов.

In [ ]:
X2 = reshape(X,1,10)
Out[0]:
1×10 Matrix{Float64}:
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0

image_2.png

image.png

Тот же эффект мы увидим и при использовании матричных размерностей.

In [ ]:
X3 = reshape(X,2,5)
Out[0]:
2×5 Matrix{Float64}:
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0

image.png

image.png

Вывод

Данный пример демонстрирует возможности использования векторного и матричного представления данных для визуализации отдельных каналов входного потока, что может быть полезно при разработке систем связи и для цифровой обработки сигналов.

Блоки, использованные в примере