matlab：多轨迹位移计算

我在模拟粒子的扩散。模拟坐标存储在矩阵格式如下：matlab：多轨迹位移计算

data(:, 1) % overall track number 
data(:, 2) % dataset number 
data(:, 3) % individual track number (within dataset) 
data(:, 4) % frame number 
data(:, 5) % xcoordinate 
data(:, 6) % ycoordinate

我想要做的是创建另一个矩阵存储平方位移。格式将如下：

SD(:, 1) % overall track number (like in data matrix) 
SD(:, 2:n) % squared displacement between 1st and n-th frame

注意，每个数据集内的帧数不相等。如果每个轨迹的帧数小于n + 1，让它保持为NaN。

我使用的是地球上最糟糕的和最慢的方法计算了 - 几个for循环：

SD(:, 1) = data(:, 1); 

for i=1:length(data(:, 1)) % I am taking each row 
    for j=1:lagsToCalculate % then every timelag (or n as described above) 
     if j<i % check if enough data from the 1st point 
      if data(i, 3) == data(i-j, 3) % and if it is still the same trajectory 

       % calculate square displacement 
       SD(i,j+1) = (data(i, 5)-data(i-j, 5))^2+(data(i, 6)-data(i-j, 6))^2; 

      else 

       SD(i, j+1) = NaN; % or set to NaN 
      end 
     else 
      SD(i, j+1) = NaN; 
     end 
    end 
end

我敢肯定有做的十亿倍更有效的方法，但我不是很流利的matlab（和编程），不能有任何想法:)任何人都可以提出一些合理的建议吗？也许一些数据重组会有所帮助？感谢每一个想法:)

来源

2012-04-09 Art

试试这个：

SD(:,1) = data(:,1) %as you already have

然后

SD(2:n,1) = sum(diff(data(:,5:6)).^2,2)

我不知道你如何初始化SD，但类似

SD = zeros(size(data))

威力适当。我会让你找出上面的第二行，就像往常一样，'优雅'的Matlab从最内层的表达开始，然后向外扩展。

来源

2012-04-09 09:42:16

谢谢你的回答。但是我完全没有得到你的行：SD（2：n，1）= sum（diff（data（：，2：end））。^ 2,2）。坐标存储在数据（：，5）和数据（：，6）中。另一个问题是，每一个新的轨道是从不同的角度出发（所以你必须区分它们或消除这些无意义的位移 - 在我的代码中我使用NaN）。 – Art 2012-04-09 10:08:24

哦，对不起，应该是SD（:, 2：n）而不是SD（2：n，1），所以在SD第一列轨道＃中，然后是第一，第二，第三...... n滞后位移。谢谢 – Art 2012-04-09 10:10:21

对不起，我的代码片段使用了我在Matlab上运行的测试数据集。将尽快编辑。 – 2012-04-09 10:10:36

好吧，这也许不是最好的解决办法，但也许有人会发现它的帮助：

nData = size(data,1); 
numberOfDeltaT = 10; % use whatever works for you 
squaredDisplacement = zeros(nData, numberOfDeltaT); 
squaredDisplacement(:, 1) = data(:, 1); 

for track=1:max(data(:, 1)) 
    for dt = 1:numberOfDeltaT 
     trackStart = find(data(:, 1)==track,1, 'first'); 
     trackEnd = find(data(:, 1)==track,1, 'last'); 
     deltaCoords = data(trackStart+dt:trackEnd,5:6) - data(trackStart:trackEnd-dt,5:6); 
     squaredDisplacement(trackStart+dt:trackEnd, dt+1) = sum(deltaCoords.^2,2); 
     squaredDisplacement(trackStart:trackStart+dt-1, dt+1) = NaN; 
    end 
end

（基于这样的回答：Calculating mean-squared displacement (msd) with MATLAB）

艺术。

来源

2012-04-12 05:36:03 Art

matlab：多轨迹位移计算

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