正如圖中所示,我正在尋找一種算法,可以識別這些位置(給定一定的閾值)。我不想擁有每一個最大限度,只有可識別的。 '可識別'由閾值變量定義。我應該使用什麼算法來查找此圖中的最大面積?
我可以提供根據請求的詳細信息。 (如數據點,哪些數據實際上是等)
正如圖中所示,我正在尋找一種算法,可以識別這些位置(給定一定的閾值)。我不想擁有每一個最大限度,只有可識別的。 '可識別'由閾值變量定義。我應該使用什麼算法來查找此圖中的最大面積?
我可以提供根據請求的詳細信息。 (如數據點,哪些數據實際上是等)
看起來你正在努力尋找局部最大值,所以我建議一個窗口的方法 - 給定任意一組N個相鄰點作爲你的「窗口」,選擇該窗口的最大值,而不重複相同的最大點。
您可以將其分成固定寬度區域並獨立檢查每個區域,以便將圖形劃分爲M組單獨的數據點進行檢查,或使用滑動「窗口」確定是否存在局部最大值由足夠小的值包圍以重置窗口並允許在附近選擇另一個最大值(有助於獲得不連貫的數據)。
如果我應用了你所說的話,我不得不做一些類似「滑動窗口」的事情;如果我用這個方法的話,我不知道如何確定「充分最小值」,這就是我要找的 – brw59
那麼,作爲一個可能的選擇,你可以根據當地最大的是中有所作爲當前窗口,例如低於本地最大值的10%的任何值都會重置窗口,並且進一步的限制是,任何小於或等於局部最大值的值都不允許在同一窗口內成爲局部最大值(以防止鋸齒數據從登記大量的最大值)。 –
的想法是一個解決方案,我想找到的大方向,但我不希望保證每一個「窗口」有一個最大,或有每個窗口只有一個最大值。如果所有數據(從圖像中獲取,因此可能大不相同)都靠在光譜的右端,我可能只有1或2個,但都在圖的右側,可能非常接近每個其他。 – brw59
數據如何存儲?你如何定義「門檻」? – Oriol
數學上,可能是一些關於發現的衍生物,限制和臨界點... –
的數據是在一個陣列 – brw59