均值附近的零交叉点

Question

我正在开发针对EEG信号的套件分类器，我将需要以下列方式定义的均值函数周围的零交叉：

理想情况下，如果我有一些向量，其值的范围表示一个正弦曲线或任何随时间变化的信号，我将希望返回一个布尔值向量，该布尔值向量的大小与该向量相同，说明该特定值是否是均值交叉。我有以下Matlab实现：

ZX = @(x) sum(((x - mean(x)>0) & (x - mean(x)<0)) | ((x - mean(x)<0) & (x - mean(x)>0)));

根据玩具数据进行测试：

[0 4 -6 9 -20 -5]

收益率：

0

编辑：但是我相信它应该返回：

3

我在这里想念什么？

Answer 1

类似的表达式：

((x-m)>0) & ((x-m)<0)

总是将返回全零的向量，因为x的单个元素都不会大于或小于零。您需要考虑x定义中ZX的下标：

((x(1:end-1)-m)>0) & ((x(2:end)-m)<0)

Answer 2

您可以使用findpeaks为原始数据的-abs(x)上的x功能来查找峰的位置。对于连续的信号，这通常会给您零交叉，而连续信号的实际最大值不为零。

t = 0:0.01:10;
x = sin(pi*t);
plot(t,x)
grid

y = -abs(x);
[P,L] = findpeaks(y,t);

hold on
plot(L,P,'*')

Answer 3

一种简单的解决方案是使用movprod，并计算负数的乘积，即]

cnt = sum(sign(movprod(x-mean(x),2))<0);

通过您的玩具示例，您将获得cnt = 3。