はじめに

Qiita: グラフ背景色をデータの追加とともに変化させるアニメーション作成でも紹介したこれ。描き方について何度か質問を頂いたのでここでまとめておきます。

コードは GitHub: minoue-xx/Animation-with-moving-background に置いています。

この投稿でカバーする内容は以下の通り！

文字の追加方法
横線の入れ方
線の間の塗りつぶし方

動作環境：R2024a

背景色の変化については

「グラフ背景色をデータの追加とともに変化させるアニメーション作成」を R2023a でシンプルに

で解説しています。R2023a で導入された xregion 関数のおかげで楽になりました。

まずはこれ

GIF 作成するとなると動作が遅くなるので、必要な時だけ true にするようにしておきます。

makeGIF = false;% GIF を作成する場合は true にしてください。
filename = 'RUL_DegredationModel_Sample.gif'; % ファイル名

使用するデータ

寿命予測のデータはこちらのサンプルコード（mathworks.com: 風力タービン高速ベアリングの経過予測）で生成されるものを使用します。

% データ読み込み
load SampleData.mat
% 以下の変数が読み込まれます
% data: 49x3 table
% healthIndicator: 50x1 double

data には Day, pdfRUL, RULdata 変数が入っており、それぞれ

Day: 日付
pdfRUL: RUL の確率分布（200x2）
RULdata: HealthIndicator の予測値と信頼区間のデータ

です。こんな感じの table 型データです。

data

	Day	pdfRUL	RULdata
1	1	200x2 table	100x3 table
2	2	200x2 table	100x3 table
3	3	200x2 table	100x3 table
4	4	200x2 table	100x3 table
5	5	200x2 table	100x3 table
6	6	200x2 table	100x3 table
7	7	200x2 table	100x3 table
8	8	200x2 table	100x3 table
9	9	200x2 table	100x3 table
10	10	200x2 table	100x3 table
11	11	200x2 table	100x3 table
12	12	200x2 table	100x3 table
13	13	200x2 table	100x3 table
14	14	200x2 table	100x3 table

totalDay = height(data)

totalDay = 49

49 日間分の RUL（余寿命, Remaining Useful Life）に関する情報が入っています。

Figure の設定

文字等が綺麗に表示できるように Figure のサイズ設定しておきます。

h_figure = figure(Position=[100 100 1200 600]);

座標軸の設定を行います。ここでは Meiryo UI を使用します。

h_axes = axes;
ylabel("特徴量値",FontName="Meiryo UI"); % y 軸ラベル
xlabel("稼働時間（日）",FontName="Meiryo UI"); % x 軸ラベル
grid(h_axes,'on'); % grid 表示 on :hold on でも同じ

その他座標軸プロパティの設定で、ティックの表示やフォントサイズを指定します。

h_axes.FontSize = 12;
h_axes.XTick = [0 10 20 30 40 50 60 70];
h_axes.YTick = [0 10 20 30 40 50];
hold on

文字の挿入

「実測値」や「予測値」の部分ですね。位置の指定については Figure 上で手動で追加して、コード生成、という方法をよくとります。

こんな感じ

これでざっくり位置が分かるので適当に丸めて、あとはフォントの設定等を加えてます。

「実測値」の表示: textbox を作成

annotation(h_figure,"textbox",...
    [0.19 0.3 0.16 0.074],...
    Color=[0.15 0.22 0.37],...
    String="実測値",...
    FontWeight="bold",...
    FontSize=20,...
    FontName="Meiryo UI",...
    EdgeColor="none");

「予測値」の表示: textbox を作成

annotation(h_figure,"textbox",...
    [0.7 0.3 0.15 0.074],...
    Color=[0.64 0.078 0.18],...
    String="予測値",...
    FontWeight="bold",...
    FontName="Meiryo UI",...
    FontSize=20,...
    EdgeColor="none");

「性能限界」線の表示

これは yline 関数 (R2018b から使える関数) が便利です。線の上に載せる文字も一緒に設定可能です。

% 性能限界の線
threshold = 35.2868;
yline(threshold,'-k',"性能限界", ...
    LineWidth=2,Color=[0 0 0], ...
    FontSize=18,FontName="Meiryo UI", ...
    LabelVerticalAlignment='bottom');

% 表示範囲指定
xlim([0,70]);
ylim([0,50]);

初期データを追加します

まず startDay = 15 日目までのデータを表示させて様子を見ます。Graphics object の handle (h_pred や h_CI1) を変数で確保しておき、あとデータの変更・追加等できるようにしておきます。

startDay のデータを取り出す

startDay = 15;
HIpred = data.RULdata{startDay}.HIpred;
HIpredCI1 = data.RULdata{startDay}.HIpredCI1;
HIpredCI2 = data.RULdata{startDay}.HIpredCI2;
pdfRUL = data.pdfRUL{startDay};

ここから描画開始

% healthIndicator (計測値)
h_cond = plot(1:startDay,healthIndicator(1:startDay),...
    Color=[0 0.4470 0.7410],LineWidth=3);
% HIpred: healthIndicator の予測値
h_pred = plot(HIpred,Color=[0.8500 0.3250 0.0980],LineWidth=2);
% 予測値の信頼区間
l1 = plot(HIpredCI1,'r');
l2 = plot(HIpredCI2,'r');

信頼区間上下限の間を patch で色塗りします。

X = [l1.XData fliplr(l2.XData)];
Y = [l1.YData fliplr(l2.YData)];
pp = patch(X,Y,[1 0 0],FaceAlpha=0.2,EdgeColor='r');

確率密度分布を threshold の線の上に描きます。

まず値に threshold を加えたものを描いて、threshold との間を patch で埋めます。

lpdf = plot(pdfRUL.RUL+startDay, pdfRUL.ProbabilityDensity*20+threshold,...
    'r',LineWidth=2);
X = [lpdf.XData lpdf.XData(1)];
Y = [lpdf.YData threshold];
pppdf = patch(X,Y,[1 0 0],FaceAlpha=0.2,EdgeColor='r');

背景色ですね。

% 実測値部分
ha1 = xregion(-inf,startDay,...
    FaceColor=[0.73 0.83 0.95],...
    FaceAlpha=0.2);
% 予測部分
ha2 = xregion(startDay,inf,...
    FaceColor=[0.92 0.84 0.84],...
    FaceAlpha=0.2);

totalDay までデータを逐次変更・追加

残りのをループで回しながら値を変更して、GIF に追加していきます。

for currentDay = startDay+1:totalDay
    HIpred = data.RULdata{currentDay}.HIpred;
    HIpredCI1 = data.RULdata{currentDay}.HIpredCI1;
    HIpredCI2 = data.RULdata{currentDay}.HIpredCI2;
    pdfRUL = data.pdfRUL{currentDay};

    % 予測値
    h_pred.YData = HIpred;
    % 信頼区間上下限
    l1.YData = HIpredCI1;
    l2.YData = HIpredCI2;
    % 色塗り
    X = [l1.XData fliplr(l2.XData)];
    Y = [l1.YData fliplr(l2.YData)];
    pp.XData = X;
    pp.YData = Y;
    
    % healthIndicator 
    h_cond.XData = 1:currentDay;
    h_cond.YData = healthIndicator(1:currentDay);

    % RUL 確率密度分布
    lpdf.XData = pdfRUL.RUL+currentDay;
    lpdf.YData = pdfRUL.ProbabilityDensity*20+threshold;
    % 色塗り
    X = [lpdf.XData, lpdf.XData(1)];
    Y = [lpdf.YData, threshold];
    pppdf.XData = X;
    pppdf.YData = Y;

    % 背景色
    ha1.Value(2) = currentDay;
    ha2.Value(1) = currentDay;

    drawnow
    if makeGIF
        frame = getframe(gcf);
        tmp = frame2im(frame);
        [A,map] = rgb2ind(tmp,256);
        if currentDay == startDay
            imwrite(A,map,filename,"gif",LoopCount=Inf,DelayTime=0.2);
        else
            imwrite(A,map,filename,"gif",WriteMode="append",DelayTime=0.2);
        end
    end

end
hold off

できあがり！