估计曲线相似性的技术答案

【问题标题】：Techniques for estimating curves similarity估计曲线相似性的技术
【发布时间】：2016-07-24 16:20:14
【问题描述】：

我试图估计三个不同实体之间的相似性（这里表示为曲线）。其中一条曲线代表“老师”（绿色曲线），另外两条曲线代表“学生”。

在研究如何解决这个问题时，我遇到了多种技术：

这三种方法都有各自的优点和缺点，但是它们似乎都不能帮助我解决图片中显示的问题：

我没有信号处理方面的背景（这似乎是问题所需要的），我希望能提供有关如何解决这些类型问题的一般性建议/技术。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这个问题不一定与信号处理有关，但通常与曲线拟合或优化有关。当您说学生 3“更接近”时，您必须定义“接近度”。像您一样使用预定义的距离函数时，您已经任意选择了一个不一定适合您需要的距离度量。从绘图，我认为通过使用欧几里得距离你会得到你想要的（学生3更接近）。

【讨论】：

谢谢@Gabe。我正在使用广义欧几里得距离 - 闵可夫斯基距离。我将再次查看结果，但我认为它没有给我想要的东西，这就是我开始研究峰值分析的原因（我很高兴我还不需要信号处理，这个问题可以用距离测量）
是的，确实 - 欧几里得距离（或 p=2 的 minkowski）在这里可以正常工作。我一定是每次都在看曲线的不同实例。