如何在Matlab中计算截图信号120秒内蓝色分界线以上的AUC

假设你已拥有信号数据signal（对应各时间点的信号值）、时间向量time（单位：秒），以及蓝色分界线对应的阈值threshold，可按以下步骤实现：

步骤1：筛选120秒内的数据 #

先提取时间范围在0到120秒之间的信号和对应时间点：

% 生成时间筛选掩码
mask = time >= 0 & time <= 120;
filtered_time = time(mask);
filtered_signal = signal(mask);

步骤2：提取信号高于阈值的部分 #

计算信号与阈值的差值，仅保留正值（即信号高于阈值的区域）：

% 保留信号超出阈值的部分，低于阈值的置为0
above_threshold = max(filtered_signal - threshold, 0);

步骤3：计算AUC #

使用Matlab内置的trapz函数（梯形积分法）计算曲线下面积，这是离散信号AUC计算的常用方法：

auc_value = trapz(filtered_time, above_threshold);

补充说明 #

• 若你的信号是等间隔采样，也可简化计算：auc_value = trapz(above_threshold) * sample_interval，其中sample_interval为采样间隔（如0.1秒），结果与trapz(filtered_time, above_threshold)一致。
• 梯形积分法比矩形法更准确，因为它会对相邻离散点做线性插值，贴合曲线趋势。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19785597