Analyse des données
Rappel :
Pour manipuler les données récupérer depuis un channel ThingSpeak[1], il peut être utile de réviser les bases sur les types de données spécifiques de MATLAB.[2]
Si l'on a récupéré les données dans une table, on peut les visualiser directement :
%% tracé d'un nuage de points
scatter(datas.Timestamps,datas.T) ;
ylabel('Température T (°C)')
xlabel('horodatage (jour, heure)')
title('Évolution de la température au cours du temps')Pour pouvoir aller plus loin, il faut éclater les données, pour séparer les données provenant des différents capteurs.
Exemple : Éclatement des données
% Détermination du nombre de capteurs
Capteurs_ID = unique(datas.ID);
nbre_Capteurs = numel(Capteurs_ID);
CapteursCat=categorical(Capteurs_ID);
% Éclatement de la table de données
for iCapteur=1:nbre_Capteurs
DATAS{iCapteur}=datas(datas.ID==CapteursCat(iCapteur),[1,3]);
end
On peut ensuite manipuler ces données pour les analyser ou les visualiser.
Exemple : Exemple de tracé plus évolué
figure() ;
%
hold on
for iCapteur=1:nbre_Capteurs
scatter(DATAS{iCapteur}.Timestamps,DATAS{iCapteur}.T,'filled')
end
hold off
%
legend(Capteurs_ID)
ylabel('Température T (°C)')
xlabel('horodatage (jour, heure)')
title('Évolution des températures mesurées par les différents capteurs')
Tracé de l'évolution des températures selon les capteurs
Plugins de visualisation
ThingSpeak[1] propose la création de codes d'analyse ou de visualisation, directement en ligne avec MATLAB.
Exemple :
On peut définir un tracé personnalisé des données d'un channel en le créant sur ThingSpeak[1] :
Visualisation personnalisée sous ThingSpeak
Complément :
Voici la vue dynamique du channel du projet actuel :
Visualisation personnalisée sous ThingSpeak