Excelファイルの内容を4-D Look-Up Tableに反映する方法について

下図のExcelファイルの表を、Simulinkで4次元のLookup Tableで表現したいです。

※パターン1の表は、昇順関係なく適当に入れた値で構成

※パターン2の表は、昇順で入れた値で構成

このような表で構成されたExcelファイルから、自動でn-D Lookup Tableに取り込む方法、または

mスクリプトを実行すれば取り込めるようなサンプルソース等はございますでしょうか？

上記のほかに、より良い方法がございましたらご教示頂けますと幸いです。

パターン1、パターン2いずれかでも構いません。

Answer 1

[covao]

以下は、4次元のルックアップテーブルの格子点と出力を表形式とし、この表から、格子点データと出力データを再構築するコード例です。

表データをExcelファイルから読み込むように変更すれば、n-D LookUp Tableデータへの変換ができるのではいかと思います。

コードの作成に生成AIを用いています。

% Create 4-dimensional LookUp table data (for testing)
x = linspace(0, 5, 2);  % X-axis grid points
y = linspace(0, 10, 2);  % Y-axis grid points
z = linspace(0, 15, 2);  % Z-axis grid points
w = linspace(0, 20, 2);  % W-axis grid points
[X, Y, Z, W] = ndgrid(x, y, z, w);
V = X + Y + Z + W;  % Output

% Create table data
table_data = [X(:), Y(:), Z(:), W(:), V(:)];
T = array2table(table_data, 'VariableNames', {'X', 'Y', 'Z', 'W', 'Output'});

% Sort table T by all columns to ensure proper reconstruction
T_sorted = sortrows(T, {'X', 'Y', 'Z', 'W'});
disp(T);

    X    Y     Z     W     Output
    _    __    __    __    ______

    0     0     0     0       0  
    5     0     0     0       5  
    0    10     0     0      10  
    5    10     0     0      15  
    0     0    15     0      15  
    5     0    15     0      20  
    0    10    15     0      25  
    5    10    15     0      30  
    0     0     0    20      20  
    5     0     0    20      25  
    0    10     0    20      30  
    5    10     0    20      35  
    0     0    15    20      35  
    5     0    15    20      40  
    0    10    15    20      45  
    5    10    15    20      50  

% Code to reconstruct the original grid points X, Y, Z, W, and output from table T
x_reconstructed = unique(T_sorted.X)';
y_reconstructed = unique(T_sorted.Y)';
z_reconstructed = unique(T_sorted.Z)';
w_reconstructed = unique(T_sorted.W)';

% Create a 4-dimensional grid using the reconstructed grid points
[X_reconstructed, Y_reconstructed, Z_reconstructed, W_reconstructed] = ndgrid(...
    x_reconstructed, y_reconstructed, z_reconstructed, w_reconstructed);

% Reconstruct the output V
V_reconstructed = X_reconstructed + Y_reconstructed + Z_reconstructed + W_reconstructed;

x_reconstructed

x_reconstructed = 1x2

0 5

<mw-icon class=""></mw-icon>

<mw-icon class=""></mw-icon>

y_reconstructed

y_reconstructed = 1x2

0 10

<mw-icon class=""></mw-icon>

<mw-icon class=""></mw-icon>

z_reconstructed

z_reconstructed = 1x2

0 15

<mw-icon class=""></mw-icon>

<mw-icon class=""></mw-icon>

w_reconstructed

w_reconstructed = 1x2

0 20

<mw-icon class=""></mw-icon>

<mw-icon class=""></mw-icon>

V_reconstructed

V_reconstructed = 
V_reconstructed(:,:,1,1) =

     0    10
     5    15


V_reconstructed(:,:,2,1) =

    15    25
    20    30


V_reconstructed(:,:,1,2) =

    20    30
    25    35


V_reconstructed(:,:,2,2) =

    35    45
    40    50

% Test: Check if the reconstructed grid points match the original grid points
assert(isequal(x, x_reconstructed), 'X grid points do not match');
assert(isequal(y, y_reconstructed), 'Y grid points do not match');
assert(isequal(z, z_reconstructed), 'Z grid points do not match');
assert(isequal(w, w_reconstructed), 'W grid points do not match');

% Test: Check if the reconstructed output matches the original output
assert(isequal(V, V_reconstructed), 'Output V does not match');

disp('All tests passed successfully!');

All tests passed successfully!