2017-04-23 70 views
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我想從一個固定的z軸表徵一組三維笛卡爾向量V = {v_i}的角度偏差。 V是通過對複雜物理系統進行離散採樣而構建的,因此它受到噪聲,稀疏採樣等的影響。如果我們在球座標系下工作,我將方位角定義爲「phi」,將z軸的高度或極角定義爲「 theta「(」物理學「公約描述爲here)。在球座標系中的向量方向

我最感興趣的是V和Z軸元素之間的角度θ,所以我構建了一個區域歸一化的直方圖P_approx(theta),其中0度到180度範圍內的1度bin寬度度作爲真實概率分佈P(θ)的近似值。 P_approxθ在0和180之間達到峯值,在θ= 0和θ= 180時趨向於零。由於系統應該顯示方位對稱性,並且在phi的所有值上求和改善了所得結果的統計量直方圖。

我不願意使用P_approx(θ)來表徵我的系統中的角度行爲,因爲相對於θ= 0和θ= 180附近的方位,接近θ= 90°的方位更有利(積分時單位球面的更多表面積沿着phi)。例如,如果矢量均勻地採樣單位球體的上半球,則P(theta)仍將被峯值化。這是誤導。

有沒有人知道更具體的洞察力的方法來表徵數據集V的角度偏好?

回答

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據我所知,你對密度感興趣,而不是積分(就像你現在這樣做)。

要更清楚:您將直方圖集成到phi上(0 < phi < 360),並將結果放在propper直方圖bin中。爲了獲得密度,您可以根據您爲該特殊垃圾箱整合的圓錐體表面區域進行設置。更確切地說,你整合了一個像空心(薄壁)錐體之類的東西,所以你應該根據這個空心錐體的體積來劃分。

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嗨,你好。你是正確的,我爲所有phi值(0

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@EricSmoll很好,你必須根據你整合的體積/面積來劃分。如果你的樣本值只分布在一個球體上,即你整合了「德爾塔」和0 <球體<360,那麼你可以使用球體。如果你還整合了r(即半徑),那麼你必須考慮你整合的整個體積。 – yar

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正確。我只對方向感興趣。集合V中每個向量v_i的大小並不重要。偉大的建議。謝謝!歡迎其他建議! –