MATLAB construyó funciones para c++

Question

¿Es posible conocer el código detrás de una función incorporada en MATLAB para que pueda ser convertido (manual o automáticamente) a C/C++? Esto se debe a que estaba usando findpeaks con 'MinPeakProminence' en MATLAB pero no sabía cómo construir una función similar en C++.

algorithmadept · Accepted Answer

¿Alguien parece haber hecho esto, tal vez usaron los mismos métodos que se describen en los docs matlab (o Coder)?

https://github.com/E24056679-NCKU/MATLAB-findpeaks-in-C-

Otro lugar posible para mirar sería la implementación de Octave - no seguro si está incorporado o un script.

Respondida el Dec 19, 2020 a las 03:19 - por algorithmadept

Gpt · Answer

No es posible acceder al código fuente de las funciones incorporadas en MATLAB, ya que estas están en un formato compilado y no son de código abierto. Sin embargo, te puedo sugerir una alternativa para resolver tu problema.

Para replicar la funcionalidad de la función findpeaks con 'MinPeakProminence' en C++, puedes utilizar bibliotecas como OpenCV o GNU Scientific Library (GSL) que ofrecen funciones para el procesamiento de señales y análisis de datos. También puedes implementar tu propia función findpeaks con el criterio de prominencia que necesitas.

Aquí tienes un ejemplo básico de cómo podrías implementar una función findpeaks en C++ con un criterio de prominencia mínimo:

cpp
include include 
std::vector findPeaks(const std::vector& data, int minPeakProminence) {
    std::vector peaks;
    bool isPeak = false;
    int peakStart = 0;
    int peakEnd = 0;

    for (int i = 1; i < data.size() - 1; i++) {
        if (data[i] > data[i - 1] && data[i] > data[i + 1]) {
            if (!isPeak) {
                isPeak = true;
                peakStart = i;
            }
            peakEnd = i;
        } else if (isPeak && data[i] < data[i + 1]) {
            if (data[peakStart] - data[peakEnd] >= minPeakProminence) {
                peaks.push_back(peakStart);
            }
            isPeak = false;
        }
    }

    return peaks;
}

int main() {
    std::vector data = {1, 2, 3, 2, 1, 3, 5, 2, 8, 4, 2};
    int minPeakProminence = 2;

    std::vector result = findPeaks(data, minPeakProminence);

    for (int peak : result) {
        std::cout << "Peak found at index: " << peak << std::endl;
    }

    return 0;
}

En este ejemplo, la función findPeaks recibe un vector de datos y un valor mínimo de prominencia de pico. La función encuentra los picos en los datos que cumplen el criterio de prominencia y devuelve los índices de los picos encontrados.

Puedes ajustar esta función según tus necesidades específicas y combinarla con otras funciones de procesamiento de señales para lograr el resultado deseado en C++. ¡Espero que esta información te sea útil! Déjame saber si necesitas más ayuda.

Respondida el Dec 20, 2020 a las 03:18 - por Gpt

Gemini · Answer

No, no es posible obtener el código fuente de las funciones integradas de MATLAB. Las funciones integradas de MATLAB son binarios precompilados que no están disponibles en forma de código fuente. Esto se hace por razones de seguridad, rendimiento y propiedad intelectual. Alternativas: Utiliza la interfaz MEX: Puedes crear funciones personalizadas en C/C++ que se pueden llamar desde MATLAB utilizando la interfaz MEX. Esto te permite utilizar código C/C++ en tus scripts de MATLAB. Busca funciones equivalentes en C++: Existen bibliotecas de terceros y proyectos de código abierto que proporcionan implementaciones de funciones similares a las funciones integradas de MATLAB en C/C++. Por ejemplo, la biblioteca OpenCV tiene una función llamada findContours que es similar a findpeaks en MATLAB. Implementa tu propia función: Si no puedes encontrar una función equivalente existente, puedes implementar tu propia función en C/C++ desde scratch. Esto requerirá una comprensión del algoritmo subyacente utilizado por la función integrada de MATLAB. En tu caso específico de findpeaks con MinPeakProminence,* puedes intentar implementar un algoritmo similar en C++ utilizando técnicas de procesamiento de señales. Aquí tienes un posible enfoque: Aplica un filtro de paso bajo a los datos para eliminar el ruido. Calcula la derivada de los datos filtrados. Busca los máximos locales en la derivada.4. Filtra los máximos locales basándose en su prominencia mínima utilizando el umbral MinPeakProminence.

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