/// <summary>
/// FFTの結果を格納させ、検査を実施させる
/// </summary>
/// <param name="result">WAVEファイルをFFT処理したデータ</param>
public void Add(FFTresult result)
{
//for (int i = 0; i < this._coreUnit.Count; i++)
Parallel.For(0, this._coreUnit.Count, i => // 可能なら並列で処理
{
this._coreUnit[i].Set(result); // 発声検出器にデータを格納して発声部分の認識を行う
if (this._coreUnit[i].Ready)
{
Monitor.Enter(this._generatedFeatures);
Result feature = this._coreUnit[i].GetFeature(); // 生成された特徴ベクトルを取得
if (this.PcaAnalysis) // 主成分分析を使ったベクトルのスリム化が必要なら処理する
{
var copyVector = feature.FeatureVector;
double[] neoVector = PCA.Convert(copyVector.ToArray());
var neoFeature = new Result(feature.FilterName, feature.Time, feature.TimeWidth, feature.SN, new PatternRecognition.Feature(neoVector));
this._generatedFeatures.Add(neoFeature); // 特徴データを取得可能ならもらって登録する
}
else
{
this._generatedFeatures.Add(feature); // 特徴データを取得可能ならもらって登録する
}
Monitor.Exit(this._generatedFeatures);
}
if (this.Log)
{
this._coreUnit[i].SaveConditionOfDetector("sound detection log " + this._coreUnit[i].FileterName + ".csv"); // 必要ならファイルへ検出器のコンディションを出力
}
});
return;
}