% _________________________________________________________________________
% иииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииии
% PREDICTION OF ACUTE HYPOTENSIVE EPISODES USING NEURAL NETWORK MULTIMODELS
% _________________________________________________________________________
% иииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииии
%        Copyright (C) 2009 
%          : Jorge Henriques ...  <jh@dei.uc.pt>, 
%          : Teresa Rocha    ...  <teresa@sun.isec.pt>
%        This software is released under the terms of the GNU 
%        General Public License (http://www.gnu.org/copyleft/gpl.html)
% иииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииии
% mmInputXX.m
%__________________________________________________________________________
% иииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииии
%  Generate input data to be used for NN training
%__________________________________________________________________________
% иииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииии

function XX=mmXX(DAT, id0, itORD );

XX=[];
for id=1:id0-itORD
    ixx= id:id+itORD-1;
    xx=DAT(ixx,:);
    xx=xx(:);
    XX=[ XX xx];
end