Bài viết này cung cấp hướng dẫn toàn diện về cách xuất dữ liệu sang file CDF (Common Data Format) bằng cách sử dụng các hàm CDF low-level trong MATLAB. CDF là một định dạng file được thiết kế đặc biệt để lưu trữ dữ liệu khoa học và kỹ thuật, cho phép bạn lưu trữ các mảng đa chiều, thuộc tính và metadata một cách có cấu trúc. Việc nắm vững quy trình này giúp bạn dễ dàng chia sẻ và xử lý dữ liệu trong nhiều ứng dụng khác nhau. Bài viết này sẽ đi sâu vào từng bước, từ tạo file CDF mới, thêm biến và thuộc tính, cho đến ghi dữ liệu và đóng file một cách an toàn. Bạn sẽ học cách sử dụng các hàm cdflib.create, cdflib.createVar, cdflib.putVarRecordData và nhiều hàm khác để thao tác với file CDF một cách hiệu quả. Với hướng dẫn chi tiết này, bạn sẽ có thể tự tin làm việc với file CDF trong MATLAB, mở ra những khả năng mới trong việc quản lý và phân tích dữ liệu.
Để bắt đầu, chúng ta cần tạo một file CDF mới. Sử dụng hàm cdflib.create để tạo một file với tên mong muốn, ví dụ: "my_file.cdf". Hàm này tương ứng với routine CDFcreateCDF trong CDF C API library. Hàm cdflib.create trả về một file identifier (cdfid) mà chúng ta sẽ sử dụng trong các thao tác tiếp theo.
Ví dụ:
cdfid = cdflib.create("my_file.cdf");
Lưu ý rằng tên file CDF nên tuân theo quy tắc đặt tên của hệ thống và nên sử dụng phần mở rộng ".cdf" để dễ dàng nhận diện. File CDF sau khi tạo sẽ được lưu trữ ở thư mục làm việc hiện tại của MATLAB.
Sau khi tạo file, chúng ta cần định nghĩa các biến để lưu trữ dữ liệu. Sử dụng hàm cdflib.createVar để tạo các biến với tên, kiểu dữ liệu và kích thước phù hợp. Hàm này tương ứng với routine CDFcreatezVar trong CDF C API library. Hàm cdflib.createVar trả về một numeric identifier cho mỗi biến.
Ví dụ, tạo các biến "Time", "Latitude" và "Image":
time_id = cdflib.createVar(cdfid, "Time", "cdf_int4", 1, [], true, []);
lat_id = cdflib.createVar(cdfid, "Latitude", "cdf_int2", 1, 181, true, true);
dimSizes = [20 10];
image_id = cdflib.createVar(cdfid, "Image", "cdf_int4", 1, dimSizes, true, [true true]);
Giải thích các tham số:
cdfid: File identifier trả về từ cdflib.create."Time", "Latitude", "Image": Tên của các biến."cdf_int4", "cdf_int2": Kiểu dữ liệu của biến (ví dụ: integer 4-byte, integer 2-byte).1: Số chiều (dimension) của biến.[], 181, dimSizes: Kích thước của các chiều (dimension sizes).true: Chỉ định việc sử dụng record-variant.[], [true true]: Các tùy chọn khác liên quan đến chiều (dimension).Khi các biến đã được tạo, chúng ta có thể bắt đầu ghi dữ liệu vào chúng. Sử dụng hàm cdflib.putVarRecordData để ghi dữ liệu vào một record cụ thể của một biến. Hàm này tương ứng với routine CDFputzVarRecordData trong CDF C API library. Lưu ý rằng record numbers trong CDF là zero-based (bắt đầu từ 0).
Ví dụ, ghi dữ liệu vào biến "Time":
cdflib.putVarRecordData(cdfid, time_id, 0, int32(23));
cdflib.putVarRecordData(cdfid, time_id, 1, int32(24));
Để ghi dữ liệu vào các biến có nhiều chiều (multi-dimensional), sử dụng hàm cdflib.hyperPutVarData. Hàm này cho phép bạn ghi dữ liệu vào một vùng cụ thể của biến bằng cách chỉ định recspec (record specification) và dimspec (dimension specification).
Ví dụ, ghi dữ liệu vào biến "Latitude" và "Image":
data = int16(-90:90);
recspec = [0 1 1];
dimspec = {0 181 1};
cdflib.hyperPutVarData(cdfid, lat_id, recspec, dimspec, data);
recspec = [0 3 1];
dimspec = {[0 0],[20 10],[1 1]};
data = reshape(int32(0:599),[20 10 3]);
cdflib.hyperPutVarData(cdfid, image_id, recspec, dimspec, data);
CDF cho phép bạn gắn các thuộc tính (metadata) vào file hoặc vào các biến. Các thuộc tính toàn cục (global attributes) áp dụng cho toàn bộ file, trong khi các thuộc tính biến (variable attributes) chỉ áp dụng cho một biến cụ thể. Sử dụng hàm cdflib.createAttr để tạo một thuộc tính. Hàm này tương ứng với routine CDFcreateAttr trong CDF C API library. Hàm cdflib.createAttr trả về một numeric identifier cho thuộc tính.
Ví dụ, tạo thuộc tính toàn cục "TITLE" và thuộc tính biến "FIELDNUM" và "UNITS":
titleAttrNum = cdflib.createAttr(cdfid, "TITLE", "global_scope");
fieldAttrNum = cdflib.createAttr(cdfid, "FIELDNUM", "variable_scope");
unitsAttrNum = cdflib.createAttr(cdfid, "UNITS", "variable_scope");
Để ghi giá trị vào thuộc tính, sử dụng hàm cdflib.putAttrEntry:
cdflib.putAttrEntry(cdfid, titleAttrNum, 0, "CDF_CHAR", "cdf Title");
cdflib.putAttrEntry(cdfid, titleAttrNum, 1, "CDF_CHAR", "Author");
cdflib.putAttrEntry(cdfid, fieldAttrNum, time_id, "CDF_CHAR", "Time of observation");
cdflib.putAttrEntry(cdfid, unitsAttrNum, time_id, "CDF_CHAR", "Hours");
Hàm cdflib.inquire cho phép bạn lấy thông tin về file CDF, bao gồm encoding, số lượng biến, số lượng thuộc tính, và nhiều thông tin khác. Hàm này tương ứng với các routine CDFinquireCDF và CDFgetNumgAttributes trong CDF C API library. Hàm cdflib.inquire trả về một cấu trúc (struct) chứa thông tin này.
Ví dụ:
info = cdflib.inquire(cdfid)
Cấu trúc info sẽ chứa các trường như encoding, majority, maxRec, numVars, numvAttrs và numgAttrs.
Cuối cùng, sau khi hoàn thành các thao tác với file CDF, bạn cần đóng file để đảm bảo tất cả các thay đổi được ghi vào file. Sử dụng hàm cdflib.close để đóng file. Hàm này tương ứng với routine CDFcloseCDF trong CDF C API library. Việc đóng file là rất quan trọng để tránh mất dữ liệu hoặc hỏng file.
Ví dụ:
cdflib.close(cdfid)
Bài viết này đã cung cấp một hướng dẫn chi tiết về cách **xuất dữ liệu sang file CDF trong MATLAB** bằng cách sử dụng các hàm CDF low-level. Bạn đã học cách tạo file CDF mới, tạo và ghi dữ liệu vào các biến, thêm thuộc tính và đóng file một cách an toàn. Việc nắm vững các kỹ thuật này sẽ giúp bạn quản lý và chia sẻ dữ liệu khoa học và kỹ thuật một cách hiệu quả hơn. Hãy nhớ rằng việc sử dụng đúng kiểu dữ liệu, kích thước và cấu trúc biến là rất quan trọng để đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Chúc bạn thành công trong việc áp dụng các kiến thức này vào thực tế!
Bài viết liên quan