我目前正在编写一个脚本，该脚本应该从我的图表中删除冗余数据点。我的数据包括来自相邻数据集的重叠，我只想要通常更高的数据。 (想象一下 x 偏移量略微重叠的两个高斯函数。我只对重叠区域中的较高值感兴趣，这样当我组合数据以制作单个光谱时，我的最终图表不会变得嘈杂。 )
这是我的问题:
1) 两个数据集的 x 值不同，所以我不能只说“在 x 处取最大 y 值”。它们靠得很近，但并不相等。
2) x 值之间的距离不相等。
3) 数据有噪声，因此数据集可能有多个交叉点。虽然高斯 A 在相交后通常比高斯 B 高，但噪声意味着高斯 B 可能仍然有一些更高的值。这意味着我不能只说“总是在这个 x 区域取最大值”，因为那样我会疯狂地结合两个数据集的噪音。
4) 我有 n 个这种类型的重叠，所以我需要一个有效的算法，我所能想到的就是 O(n^3) 的某处，这类似于“对于每个重叠，将数据集存储到两个数组和数据点 (x0,y0) 和 (x1,y1) 的每个组合循环直到找到 abs(x1-x0) 和 abs(y1-y0) 的最低组合”
因为我不是程序员，所以我完全迷路了。我也无法在任何地方找到解决此问题的算法 - 大多数算法都假定我正在比较的数组中的条目是相等的整数，但我使用的是几乎相等的 float 。
我正在使用 IDL，但如果能提供通用算法或至少提供我可以尝试的提示，我也将不胜感激。谢谢!
最佳答案
您可以执行此操作的一种方法是，如果您将高斯分布拟合到您的数据，然后假设每个数据点都等于该点的高斯分布，然后取最大值。
这可以按如下方式完成:
- 将一些高斯 G1 拟合到数据集 X1 并将一些高斯 G2 拟合到数据集 X2，其中 G1 的均值小于 G2 的均值。
- 然后，通过一些算术找到它们的交点。
- 然后，对于所有小于交集的 x 值取 X1，所有大于交集的 x 值取 X2。
关于algorithm - 如何找到两组嘈杂数据的交集？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36328327/