是否可以做到“无状态”？ matlab编程/如何避免检查数据完整性？

Question

我的日常工作流程是这样的：

• 获取原始数据（~50GB）
• 解析原始数据计时信息并根据计时信息构建原始数据结构（结构/对象）（什么事件发生在何时、以何种顺序、以什么方式发生）文件，同时发生的其他事件等...）
• 仅将原始数据的必要部分加载到从先前的计时信息中选择的结构/对象中（基本上这是一种子选择数据的方法）
• 对于每个原始数据块，计算/提取某些指标，例如信号的 RMS、事件，其中数据>阈值、d'/z 分数，并将它们与
• 给定先前计算的指标的结构/对象保存在一起，从不同数据通道加载相同时间片段的一些原始数据并比较某些内容等...
• 可视化结果 x, y , z

我有两种处理这种数据/工作流程的方法：

1. 使用 struct()
2. 使用对象

两种情况都有一定的优点/缺点：

1. struct:

   • 可以动态添加属性/字段
   • 每次将结构传递给函数时都必须检查结构的状态
   • 继续重写某些函数，因为每次我稍微更改结构时，我 a) 往往会忘记它已经存在一个函数，或者 b) 我编写一个新版本来处理结构状态的特殊情况。

2. 对象：

   • 使用“get.property()”方法，我可以在函数/方法内访问属性之前检查属性的状态 ->允许进行数据一致性检查。
   • 我始终知道哪些方法适用于我的对象，因为它们是对象定义的一部分。
   • 每次添加新属性或方法时都需要清除类 - 非常烦人！

现在我的问题是：其他人如何处理这种情况？你如何组织你的数据？在结构中？在物体中？你如何处理状态检查？有没有办法在 matlab 中进行“无状态”编程？

Answer 1

我喜欢使用物体。您不需要在每次更改时都调用明确的类。删除“旧”对象的所有实例就足够了。

我经常继承的两个非常强大的附加功能是句柄和动态道具。

1. 句柄使对象表现为句柄。很高兴能够解决 matlab 的更改时复制行为。
2. 动态道具 - 进行一些元编程。

关于一致性检查 - 为什么在使用 set.property 时不进行一致性检查？

---

编辑 1：

使用数据库的简化类：

classdef measurement
   class
   id
properties (SetAccess = private)

end
methods
function obj = measurement(varargin)
  obj.id = varargin{1};
end

    function cs = get.class(obj)
       if isempty(obj.id)
                    cs = '';
                    return
       end
       mc = mydb.local; % use some tricks here to keep the connection open
         tmp = mym(mc,...
                    'SELECT class FROM measurements WHERE id = {Si}'...
                    ,obj.id);
         cs = tmp{1};
     end
end

---

编辑 2：事件示例 - 观察者

classdef ObservableClass < handle

    properties 
        ListObservers=[]
        data
    end

    methods
        function obj = ObservableClass(varargin)
            obj.data = rand(100,2);
        end

        function addObserver(obj,observer)
            obj.ListObservers = [obj.ListObservers,observer];
        end

        function fireUpdate(obj)
            for i=1:numel(obj.ListObservers)
                obj.ListObservers(i).update();
            end
        end

        function set.data(obj,newData)
            obj.data = newData;
            obj.fireUpdate;
        end
    end
end

和侦听器：

 classdef ObservingPlot
    properties
        fig
        observedClass
    end

    methods
        function obj = ObservingPlot(varargin)
            obj.observedClass = varargin{1};
            obj.createPlot;
            obj.observedClass.addObserver(obj);
        end

        function createPlot(obj)
            obj.fig=figure;
            plot(obj.observedClass.data);
        end

        function update(obj)
            gcf(obj.fig)
            clf
            plot(obj.observedClass.data);
        end
    end

end

示例：

a = ObservableClass()
b = ObservingPlot(a)

然后您可以在执行以下操作时进行观察：a.data=rand(100,3) - 情节将立即改变。

---

编辑 3：一个简单的保存类

classdef SavingClass < handle

    properties 
        saveName
        data
    end

    methods
        function set.data(obj,input)
            if isempty(obj.saveName)
                obj.saveName = [tempname '.mat'];
            end
            save(obj.saveName,'input')
        end

        function out = get.data(obj)            
                out = [];
               if exist(obj.saveName,'file')                   
                   tmp = load(obj.saveName);
                   out = tmp.input;
               end
        end
    end

end

示例：

a = SavingClass;
b=rand(1000,1000);
a.data = b;

看看 `whos'：

Name         Size                Bytes  Class          Attributes

  a            1x1                    60  SavingClass              
  ans          1x5                    10  char                     
  b         1000x1000            8000000  double          

虽然您可以进行像 d = a.data-b 这样的计算 - a 在内存中只占用 60 个字节- 与约 8 MB 的 b 相反。

---

编辑4：经常改变功能的技巧。当您将逻辑放入外部命令中时，当您更改那里的函数定义时，matlab 不会抱怨。

classdef MyOftenEditedClass < handle

    properties
        a
    end

    methods
        function set.a(obj,val)
            mySetFunctionA(obj,val)
        end

        function out=get.a(obj)
            out = myGetFunctionA(obj);
        end
    end

end