Techniken zum Schätzen von Kurven Ähnlichkeit

Question

Ich versuche, die Ähnlichkeit zwischen drei verschiedenen Einheiten zu schätzen (hier als Kurven ausgedrückt). Eine der Kurven steht für einen "Lehrer" (grüne Kurve) und die anderen beiden sind "Schüler".

Bei der Recherche, wie dieses Problem zu lösen, ich habe über mehrere Techniken kommen:

• Procrustes Analyse Procrustes Analysis with NumPy?

• Peak-Finding Peak finding algorithm

• Minkowski Entfernung (die Ausreißer schwerer zu bestrafen)

Alle drei Methoden haben ihre Vor- und Nachteile, aber keiner von ihnen scheint mir mit dem Problem im Bild gezeigt, zu helfen:

• I „wissen“, dass „Schüler 3“ (orange Kurve) ist näher an den "Lehrer", jedoch wird distanzweiser "Schüler 5" als der nächste gemessen

• Peakschätzungen funktionieren gut für scharfe Kanten, und es funktioniert hier nicht gut.

Ich habe keinen Hintergrund in der Signalverarbeitung (das ist, was das Problem erfordert zu sein scheint), und ich würde allgemeine Vorschläge/Techniken, wie man schätzt diese Art von Problemen zu lösen.

Answer 1

Dieses Problem bezieht sich nicht unbedingt auf die Signalverarbeitung, sondern auf die Kurvenanpassung oder Optimierung im Allgemeinen. Wenn Sie sagen, dass Student 3 "näher" ist, müssen Sie "Nähe" definieren. Wenn Sie eine vordefinierte Distanzfunktion wie Sie verwenden, haben Sie willkürlich ein Distanzmaß gewählt, das nicht unbedingt Ihren Bedürfnissen entspricht Zeichnen, ich denke, dass du mit euklidischer Distanz bekommst, was du willst (dieser Student 3 ist näher).