【发布时间】:2016-02-16 08:10:45
【问题描述】:
我有一些浮动数据(用蓝色曲线表示),当我做一些损失压缩时,可以得到黄色曲线(均值,标准差)。
我的目标是在压缩过程后尽量减少这种损失,因此,我想找到一个方程/曲线/过滤器:
黄色曲线乘以“函数”几乎等于蓝色高斯曲线。
或
蓝色曲线 = 函数(绿色曲线)
感谢您的帮助!
【问题讨论】:
标签: matlab math regression mathematical-optimization
我有一些浮动数据(用蓝色曲线表示),当我做一些损失压缩时,可以得到黄色曲线(均值,标准差)。
我的目标是在压缩过程后尽量减少这种损失,因此,我想找到一个方程/曲线/过滤器:
黄色曲线乘以“函数”几乎等于蓝色高斯曲线。
或
蓝色曲线 = 函数(绿色曲线)
感谢您的帮助!
【问题讨论】:
标签: matlab math regression mathematical-optimization
最好的方法是进行 Kolmogorov–Smirnov 检验。它比较两个输入向量的累积分布之间的最大差异。
您可以使用 Matlab 中名为 [h p k]=kstest2(dist1, dist2) 的实现开始进行此测试您应该查看作为测试统计量的 k 值,它表示 2 个经验累积分布之间的最大差异。如果您想直观地了解这种差异是如何计算的,
cdfplot(dist1)
hold on
cdfplot(dist2)
等一下 您将在同一个图中看到两个累积分布。它们之间的最大差异是k。如果 2 个分布之间的关系较高,则差距较小,k 值趋于 1,在分布高度不同的情况下,该值向 0 移动并远离 1。 希望能帮助到你。 如果您发现任何更有趣的方法,请告诉我。
【讨论】: