MATLAB中如何计算传感器读数超出阈值的总持续时长？

我正在使用MATLAB开发代码，需统计传感器读数超出阈值（5）时的总持续时长。现有代码可检测传感器丢失/恢复状态并记录对应仿真时间戳，但无法正确计算每次丢失的时长。

现有代码 #

if SensorReadingsFunction(nTracks) > 5
    % Fusion lost, log the time stamp
    if isempty(lostLog) || lostLog(end) ~= nTracks
        lostLog = [lostLog, nTracks];
        
        lostTimestamp = scene.SimulationTime; 

        fuseLostTimestamp = [fuseLostTimestamp; lostTimestamp];

        % fusedRegainedTimestamp= [];
    end
    status = 'Sensor Lost';        
else
    % Fusion regained, log the time stamp
    if ~isempty(lostLog) && lostLog(end) ~= nTracks-1
        regainedLog = [regainedLog, nTracks-1];
        regainedTimestamp = scene.SimulationTime;
        fusedRegainedTimestamp = [fusedRegainedTimestamp; regainedTimestamp];
        % Calculate the duration of lost fusion if fusion was regained
        if ~isempty(fuseLostTimestamp) && ~isempty(fusedRegainedTimestamp)
            lostDuration = fusedRegainedTimestamp(1) - fuseLostTimestamp(1);
        end
        lostDurationRecord = [lostDurationRecord; lostDuration];
        % Reset lost timestamp when fusion is regained for the first time
        %fuseLostTimestamp = [];
    end
    status = 'Sensor Gained';
end

示例时间戳数据 #

fuseLostTimestamp（传感器丢失时间） #

0
69
70
71
72
90
93
96
97
98

fusedRegainedTimestamp（传感器恢复时间） #

2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
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13
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49
50
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56
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63
64
65
66
67
68
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
92
95
100

一、计算每次传感器丢失的持续时长 #

现有时间戳存在重复记录问题（连续丢失/恢复时多次记录），需先清洗数据，将丢失与恢复事件一一配对后再计算时长：

步骤1：清洗时间戳 #

仅保留状态切换的关键时刻（正常→丢失的起始时间、丢失→正常的结束时间）：

% 清洗丢失时间戳：去除连续重复的丢失记录，仅保留每次丢失的起始时刻
cleanLost = fuseLostTimestamp([true; diff(fuseLostTimestamp) > 1]);
% 清洗恢复时间戳：去除连续重复的恢复记录，仅保留每次恢复的结束时刻
cleanRegained = fusedRegainedTimestamp([true; diff(fusedRegainedTimestamp) > 1]);

步骤2：补全未配对的时间戳（可选） #

若仿真结束时传感器仍处于丢失状态，用当前仿真时间补全恢复时间：

if length(cleanLost) > length(cleanRegained)
    cleanRegained = [cleanRegained; scene.SimulationTime];
end

步骤3：计算时长 #

% 计算每次丢失的持续时长
eachLostDuration = cleanRegained - cleanLost;
% 计算总丢失时长
totalLostDuration = sum(eachLostDuration);

二、更优的实现方式 #

现有代码逻辑混乱、重复记录时间戳且效率低，建议采用状态机思路，仅在状态切换时记录时间戳，实时计算丢失时长：

% 初始化状态变量（放在仿真循环外部）
isSensorLost = false;
fuseLostTimestamp = [];
fusedRegainedTimestamp = [];
lostDurationRecord = [];

% 仿真循环内的核心代码
currentReading = SensorReadingsFunction(nTracks);
currentTime = scene.SimulationTime;

if currentReading > 5
    if ~isSensorLost
        % 状态从正常转为丢失，记录丢失起始时间
        fuseLostTimestamp = [fuseLostTimestamp; currentTime];
        isSensorLost = true;
    end
    status = 'Sensor Lost';
else
    if isSensorLost
        % 状态从丢失转为正常，记录恢复时间并计算本次丢失时长
        fusedRegainedTimestamp = [fusedRegainedTimestamp; currentTime];
        lostDuration = currentTime - fuseLostTimestamp(end);
        lostDurationRecord = [lostDurationRecord; lostDuration];
        isSensorLost = false;
    end
    status = 'Sensor Gained';
end

% 仿真结束时，若传感器仍处于丢失状态，补全最后一次丢失的时长（可选）
if isSensorLost
    finalDuration = scene.SimulationTime - fuseLostTimestamp(end);
    lostDurationRecord = [lostDurationRecord; finalDuration];
    fusedRegainedTimestamp = [fusedRegainedTimestamp; scene.SimulationTime];
end

% 总丢失时长
totalLostDuration = sum(lostDurationRecord);

优势 #

• 逻辑清晰：用isSensorLost跟踪当前状态，仅在状态切换时操作，避免重复记录
• 实时计算：每次恢复时直接计算本次丢失时长，无需后续清洗数据
• 效率更高：大幅减少数组拼接次数，提升代码运行效率

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Harsh R