【发布时间】：2021-06-03 18:25:42
【问题描述】：
我有两个“组”图（即笛卡尔平面上的“xy”图）。所有的形状都相似——实际上是噪声，除了在每个水平轴上某个未知点的“峰值”。例如：
实际上，这些图由两个C 样式的数组（类型为float）组成，分别存储沿x 和y 轴的点。我的目标是将每个“集合”中的图表配对，以使每对中的峰值相对于水平轴尽可能接近地对齐（也就是说，我想遍历一个“集合”并找到“最佳匹配”从第二个“集合”）。我不关心峰的“宽度”，只是他们“对齐良好”。
在实践中，我正在处理数十万个这样的图表，并且需要在时间上有效地“配对”它们。我尝试了一些事情，例如根据它们的 x 或 y 坐标的平均值对图表进行排序，但最终没有得到“很好对齐”的对（我知道更好的配对是可能的)。
例如，这个配对不是很“对齐”（这对由一个图形组成，黄色，配对，蓝色）：
我们可以假设这些峰几乎总是具有大致相同的“高度”。图表的横轴范围大致相同，但“长度”完全相同。
编辑：
澄清一下，我知道图表的峰值大约会落在 x 轴上的少数几个点之一（例如，它们可能大致以x=5、x=10 或@987654333 为中心@)。不幸的是，我事先不知道 where，也不知道有多少“点”（尽管大约 3 或 4）。目标是根据图表（大致）集中在哪个点对图表进行分组。
【问题讨论】：
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您可能需要进一步了解您对“良好对齐”的定义。定量地说，是什么让两个图“对齐”？是否像在每个图上找到最大值并比较这些最大值的位置一样简单？是否涉及频率元素？你关心局部最大值（不是全局最大值的峰值）吗？
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顺便说一句，如果它们真的是，我会称它们为“系列”或“时间序列”而不是“图表”。图表是数据的可视化，并没有指定数据在一个轴上是单调的。 “图”在这里也很模糊：节点+边等。
标签： algorithm math signal-processing physics