非單調數據的插值

Question

我對記錄的信號的插值有疑問。

我有更多的這些信號，並想比較它們。所以我最初的想法是在定義的時間間隔內對它們進行映射/插值。 我之前用meshgrid()和griddata()完成了此操作。 它工作正常，但我有一個2D數據的問題。

的數據看起來如下（只是其中的一小部分）：

y   x 
-11,04 0,2301 
-11,04 0,2301 
-11,04 0,2301 
-11,03 0,2302 
-11,04 0,2302 
-11,04 0,2303 
-11,04 0,2303 
-11,03 0,2303 
-11,03 0,2303 
-11,03 0,2304 

有真的，因爲高採樣率的微小變化。

因此，在這種情況下，我想它映射在

xq=0,2301:0,0001:0,2304; 
using 
interp1(x,y,xq,'method') 

但數據不是單調的，我不知道如何繞過這一點。有什麼建議麼？

Answer 1

我期待奈奎斯特採樣。在發生變化的時候找出最小的步驟，並且確定步長。

%find places where measurement changes 
ind=find(diff(x)~=0) 

%compute minimum y-step 
dy=min(diff(y(ind))) 

%create new sampling vector 
y2=0.2301:dy:0.2304 

%sample at that spacing 
x2=interp1(x,y,y2); 

就我個人而言，我不喜歡在沒有真正明確的理由的情況下扔掉數據。如果您可以爲您的項目提供更多背景資料，那麼我可以更好地驗證不同的抽樣方法。

編輯：

一旦它被清洗乾淨後，你想要做什麼？

我會使用樣條平滑。讓我們看看我能不能挖出一個。

ft = fittype('loess'); 
opts = fitoptions(ft); 
opts.Robust = 'on'; 

opts.Weights = zeros(1,0); 
opts.Span = 0.04; 

nu=10.^linspace(-5,log10(0.5)); 
nu=[nu fliplr(1-nu(1:end-1))]; 
%plot(nu) 

for i=1:length(nu) 
    opts.Span=nu(i) 
[fr, gof, myout] = fit([X, Y], temp, ft, opts); 
    n= myout.numobs; 
    rss=gof.sse; 
    k=myout.numparam; 
    AIC(i)=-2*n*log(rss/n)+2*k; 
end 

plot(AIC) 

然後我會選擇一個不是端點的局部最小值，並將其用作感興趣的跨度。這將允許我繞過離散化和一些噪音。如果你沒有得到良好的內部最小值，那麼你可能會考慮調整低端點，關閉強勁，或使用AICc而不是AIC。

AICc (i)=-2*n*log(rss/n)+2*k+(2*k*(k+1))/(n-k-1) 

然後，我可能會將結果包裝在一個函數中，並使用FPLOT來獲得良好的採樣。

然而，我被認爲是一個數字的受虐狂和一個誰使用火箭發射器來拍攝蚊子。