У меня есть некоторые плавающие данные (представленные синей кривой), когда я делаю некоторое сжатие потерь, можно получить желтую кривую (среднее значение, стандартное отклонение).
Моя цель — свести к минимуму эти потери после процесса сжатия. Следовательно, я хотел бы найти уравнение/кривую/фильтр, которое:
желтая кривая, умноженная на «функцию», почти равна синей кривой Гаусса.
or
синяя кривая = функция (зеленая кривая)
Спасибо за вашу помощь!
Лучше всего провести тест Колмогорова-Смирнова. Он сравнивает максимальную разницу между совокупными распределениями двух входных векторов.
Вы можете начать играть с этим тестом, используя реализацию в Matlab под названием [h p k]=kstest2(dist1, dist2). Вы должны смотреть на значение k, которое является статистикой теста, оно обозначает максимальную разницу между двумя эмпирическими кумулятивными распределениями. Если вы хотите визуализировать, как рассчитывается эта разница,
cdfplot(dist1)
hold on
cdfplot(dist2)
подождите, вы увидите два кумулятивных распределения на одном графике. Максимальная разница между ними равна k. Если связь между двумя распределениями высока, тем меньше разрыв, а значение k стремится к 1, а в случае сильно различающихся распределений значение движется к 0 и от 1. Надеюсь, это поможет. Если вы нашли какие-либо более интересные методы, пожалуйста, дайте мне знать.
