Масштабирование одного набора данных в другой в Matlab

Question

У меня есть два набора данных, которые являются определенной метрикой из двух изображений (dat1 и dat2). Я хочу, чтобы оба изображения имели одинаковый ответ. «Идеальное» изображение должно выглядеть как первый набор данных (dat1)

но реальное изображение выглядит как второй набор данных (dat2).

Я хочу попытаться «подогнать» второй набор данных к первому набору данных. Как я могу масштабировать dat2, чтобы он выглядел как dat1 с использованием Matlab? Я попытался установить dat1 с различными полиномами, экспонентами или гауссианами, а затем использовал коэффициенты, которые я нашел, чтобы соответствовать dat2, но программа не работает, и она не соответствует должным образом, она дает мне прямую нулевую линию. Когда я пытаюсь подогнать dat2, используя ту же форму, позволяющую освободить коэффициенты, тогда программа не дает мне идеальную форму, которую я хочу, потому что она следует тенденциям dat2.

Есть ли способ вставить набор данных в другой набор данных вместо функции?

Answer 1

Обычно в этой ситуации очень распространенный подход состоит в нормализации всех векторов между 0 и 1 (интервал [0,1] с включением обеих крайностей). Это может быть легко достигнуто следующим образом:

dat1_norm = rescale(dat1);
dat2_norm = rescale(dat2);

Если у вас версия Matlab больше или равна 2017b, функция rescale уже включена по умолчанию. В противном случае его можно определить следующим образом:

function x = rescale(x)
    x = x - min(x);
    x = x ./ max(x);
end

Для достижения указанной вами цели (масштабирование dat1 на основе минимальных и максимальных значений dat2) вы можете поступить так: @ cemsazara сказал в своем комментарии:

dat2_scaled = rescale(dat2,min(dat1),max(dat1));

Но это хорошее решение только при условии, что вы можете априори идентифицировать вектор с большим масштабом. В противном случае риск состоит в том, чтобы перемасштабировать меньший вектор на основе значений большего вектора. Вот почему первый подход, который я предложил вам, может быть более удобным.

Чтобы принять этот второй подход, если ваша версия Matlab меньше 2017b, вы должны изменить пользовательскую функцию rescale, определенную выше, чтобы принять два дополнительных аргумента:

function x = rescale(x,mn,mx)
    if (nargin == 1)
        mn = min(x);
        mx = max(x);
    elseif ((nargin == 0) || (nargin == 2))
        error('Invalid number of arguments supplied.');
    end

    x = x - mn;
    x = x ./ mx;
end