我们（我和我的同事）得到了一个设备，它每秒向我们发送大量的离散整数数据（强度），这些数据往往具有高斯分布。这些伪高斯一个一个地流动，我们应该尽可能快地从每个高斯的中心选择最大的强度。此外，这些数据包含噪声，因此我们不能说每个高斯可以分成两个单调部分 => 我们不能依赖简单的事实，即如果数据开始下降，我们会找到最大值。
我的同事想出了一个主意：
- 引入强度阈值以将高斯彼此分开
- 将每个高斯的强度相加以估计其面积，然后估计其高度
但问题是，我怎样才能从它的区域快速估计这个伪高斯的高度？
更新：
更清楚地说，我得到的强度表示高斯的“函数值”，或者表示直方图箱的高度。