Методы оценки сходства кривых

Question

Я пытаюсь оценить сходство между тремя различными объектами (здесь выражаются как кривые). Одна из кривых представляет собой «учитель» (зеленая кривая), а две другие - «ученики».

При исследовании, как решить эту проблему, я пришел через несколько методов:

• Procrustes Анализ Procrustes Analysis with NumPy?

• Пик Нахождение Peak finding algorithm

• Минковский Distance (оштрафовать на выбросы тяжелее)

Все три метода имеют свои преимущества и недостатки, однако ни один из них, кажется, чтобы помочь мне с проблемой продемонстрированной на изображении:

• я «знать», что «студент 3» (оранжевая кривая) ближе к «учителю», однако расстояние «умение 5» измеряется как самое близкое

• Пиковые оценки хорошо подходят для острых краев, и здесь здесь не работает.

У меня нет фона в обработке сигнала (который является то, что появляется проблема будет требовать), и я был бы признателен за общие предложения/методы, как для решения такого рода проблем.

Answer 1

Эта проблема не обязательно связана с обработкой сигналов, но в общем случае с подгонкой или оптимизацией кривой. Когда вы говорите, что студент 3 «ближе», вы должны определить «близость». При использовании заранее определенной функции расстояния, как и вы, вы произвольно выбирали меру расстояния, которая не всегда подходит для ваших нужд. Я думаю, что, используя евклидову дистанцию, вы получите то, что хотите (ученик 3 ближе).