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对于相同的实验条件,我有一些实验曲线。由于系统中固有的热漂移,数据集彼此并不完全对齐。我正在寻找一种强大的算法来为我对齐数据曲线。

这是我到目前为止所尝试的:

x = linspace(1,100,1000);
y = tanh(0.09*x) ; figure; plot(x,y)
y1 = tanh(0.09*(x+10)) ; hold on; plot(x,y1)
y2 = tanh(0.09*(x-10)) ; hold on; plot(x,y2)

曲线如下所示:

在此处输入图像描述

这就是我想要得到的:

预期产出

(在这里我已经对齐了曲线y1和曲线y2的顶部y


我认为互相关可能有助于我对齐数据。所以我尝试了:

[cc,lag] = xcorr(y,y1,'none');
[~,ind] = max(cc);
sh = lag(ind);

但这给了我sh=0

有没有更好的方法来做到这一点?

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这是我关于如何使用“反向”插值来解决这个问题的想法(在通常我们想要找到y对应于 some 的值的意义上是反向的x,但这里是相反的):

function q51282667
%% Generate data:
x = linspace(1,100,1000);
y{1} = tanh(0.09*x) ; 
y{2} = tanh(0.09*(x+10));
y{3} = tanh(0.09*(x-10));
% ^ y,y1,y2 are not necessarily the same length so I used a cell and not a numeric array

%% Find alignment:
% Establish a baseline: the curve with the largest vertical extent:
[~,mxi] = sort(cellfun(@max,y) - cellfun(@min,y), 'descend');
% Reverse interpolation using y-values:
ny = numel(y);
deltaX = zeros(ny,1);
for indY = 1:ny
  deltaX(indY) = interp1(y{mxi(1)}, x, y{indY}(1)) - x(1);
end

%% Plot:
% Original:
figure(); plot(x, y{1}, x, y{2}, x, y{3}); % this is the same as your example
% Shifted:
figure(); plot(x + deltaX(mxi(1)), y{mxi(1)}, ...
               x + deltaX(mxi(2)), y{mxi(2)}, ...
               x + deltaX(mxi(3)), y{mxi(3)});

导致:

deltaX = 

  10.0000063787562
  20.0000993310027
  0

和:

期望的输出

于 2018-07-11T12:09:27.017 回答