У меня есть несколько сигналов, которые выглядят следующим образом:
Я хотел бы удалить два пика, выполнив линейную интерполяцию, чтобы я мог получитьчто-то вроде этого:
, где оранжевый сегмент линии должен заменить два пика после интерполяции.
Я понимаю это очень сложно, потому что даже для человека вы можете сделать это по-другому, как это:
или даже это:
Так что это действительно сложная проблема, и, возможно, она не может быть однозначным ответом, но я просто думаю, что она выглядит удобной, естественной и максимально детализирующей детали.
Я пытался использовать маску, но край довольно шумный, и часто ширина маски далеко от фактической ширины шипа.Я также попытался сгладить, а затем применить конечную разность, чтобы определить начальное и конечное положение краев, но опять-таки это действительно не так точно, как следовало бы.
Мне интересно, кто-нибудь имеет опыт решения этой проблемы?Какой алгоритм мне следует использовать?Любая литература, описывающая обработку?
Для этого набора данных суставов, пункты здесь:
-0.0568
-0.0536
-0.0528
-0.0500
-0.0379
-0.0169
-0.0005
0.0127
0.0075
0.0133
0.0123
0.0130
0.0084
0.0126
0.0144
0.0030
0.0093
0.0168
0.0101
0.0096
0.0078
0.0117
0.0106
0.0138
0.0128
0.0059
0.0075
0.0062
0.0056
0.0017
0.0037
0.0173
0.0114
0.0143
0.0113
0.0117
0.0040
0.0118
0.0085
0.0079
0.0063
0.0152
0.0064
0.0024
0.0058
0.0041
0.0101
0.0086
0.0086
0.0154
0.0018
0.0130
0.0094
0.0094
0.0096
0.0103
0.0170
0.0081
0.0035
0.0138
0.0123
0.0031
0.0120
0.0039
0.0043
0.0063
0.0191
0.0023
0.0165
0.0174
0.0129
0.0135
0.0153
0.0100
0.0066
0.0135
0.0109
0.0038
0.0129
0.0084
0.0095
0.0109
0.0121
0.0077
0.0116
0.0128
0.0101
0.0158
0.0134
0.0042
0.0054
0.0063
0.0059
0.0136
0.0029
0.0139
0.0104
0.0215
0.0180
0.0153
0.0187
0.0138
0.0236
0.0190
0.0267
0.0209
0.0112
0.0108
0.0238
0.0280
0.0266
0.0300
0.0256
0.0278
0.0260
0.0263
0.0257
0.0334
0.0309
0.0301
0.0325
0.0280
0.0300
0.0286
0.0359
0.0317
0.0381
0.0348
0.0422
0.0389
0.0491
0.1754
0.4760
0.8146
1.0172
1.0757
0.9471
0.8509
0.7955
0.7526
0.7314
0.7092
0.7073
0.6906
0.6787
0.6654
0.6646
0.6553
0.6420
0.6385
0.6390
0.6373
0.6305
0.6216
0.6218
0.6212
0.6108
0.6161
0.6054
0.6106
0.6006
0.6032
0.6100
0.6006
0.5975
0.6042
0.6027
0.6044
0.6138
0.6106
0.6051
0.6084
0.6065
0.6212
0.6207
0.6306
0.6270
0.6484
0.6605
0.6742
0.6828
0.6972
0.7076
0.7062
0.6918
0.6905
0.6759
0.6459
0.6134
0.5989
0.5790
0.5663
0.5595
0.5609
0.5467
0.5442
0.5400
0.5317
0.5267
0.5182
0.5187
0.5101
0.4975
0.4951
0.4907
0.4855
0.4745
0.4505
0.4604
0.5814
0.7370
0.8355
0.9012
0.9498
0.9783
1.0188
1.0496
1.0727
1.1201
1.1639
1.2085
1.2465
1.2691
1.3170
1.3553
1.4211
1.4715
1.5169
1.5694
1.5963
1.6341
1.6722
1.7125
1.7388
1.7725
1.8040
1.8505
1.8817
1.9064
1.9337
1.9837
1.9992
2.0385
2.0719
2.1062
2.1415
2.1767
2.2151
2.2385
2.2427
2.2591
2.2856
2.3185
2.3572
2.3638
2.3905
2.4077
2.4429
2.4662
2.4841
2.4977
2.5204
2.5549
2.5709
2.5810
2.6063
2.6301
2.6245
2.6519
2.6594
2.6707
2.6836
2.7045
2.7642
2.8208
2.8278
2.8821
2.8950
2.9526
3.0908
3.1539
3.1935
3.1544
3.1317
3.1717
3.1677
3.1526
3.1489
3.1292
3.1129
3.1293
3.1561
3.1556
3.1857
3.1856
3.1327
3.1160
3.0868
3.1122
3.1407
3.1970
3.2136
3.2211
3.2376
3.2222
3.2521
3.3035
3.4006
3.5001
3.5602
3.5756
3.6020
3.6014
3.5830
3.5640
3.5016
3.4363
3.3618
3.3640
3.4059
3.4812
3.4943
3.5307
3.5735
3.5193
3.5079
3.5052
3.4986
3.4955
3.4303
3.3649
3.3260
3.2755
3.1902
3.0984
3.0574
3.0174
2.9852
2.9648
2.9462
2.9398
2.9393
2.9490
2.9268
2.9042
2.9143
2.9065
2.9340
3.0154
3.0141
3.0202
3.0782
3.1301
3.1803
3.2108
3.2176
3.2588
3.2822
3.3173
3.3732
3.3976
3.4492
3.4675
3.5090
3.5702
3.5230
3.4513
3.3371
3.2674
3.2867
3.3829
3.4563
3.5314
3.5805
3.6043
3.6157
3.6267
3.6450
3.6317
3.5860
3.4163
3.3502
3.3793
3.3572
3.5124
3.8337
4.2717
4.6394
4.8060
4.7245
4.5504
4.3687
4.3737
4.6887
5.4021
6.0749
6.5674
6.7279
6.8391
6.8456
6.8219
6.8410
6.7609
6.5246
5.7718
4.4415
3.5784
3.4720
3.3728
3.4125
3.5051
3.4689
3.2906
3.2217
3.1706
3.1218
3.3428
3.7802
4.5759
5.3222
5.6758
6.0151
6.1276
6.1647
6.0552
5.9937
5.9784
5.7171
5.0609
4.8232
4.2979
3.7390
3.3099
2.9529
2.6971
2.6021
2.5640
2.6019
2.6515
2.6531
2.6558
2.7166
2.7408
2.8190
2.8535
2.8639
2.8700
2.7703
2.6353
2.5842
2.5137
2.4497
2.3751
2.3382
2.1323
1.8490
1.6700
1.5507
1.4733
1.4242
1.3643
1.2997
1.2203
1.1462
1.0776
0.9962
0.8265
0.4876
0.1304
0.0341
0.0296
0.0263
0.0261
0.0247
0.0232
0.0256
0.0214
0.0232
0.0208
0.0205
0.0182
0.0186
0.0169
0.0236
0.0198
0.0157
0.0143
0.0179
0.0118
0.0136
0.0139
0.0115
0.0093
0.0096
0.0107
0.0132
0.0090
0.0074
0.0103
0.0071
0.0086
0.0069
0.0052
0.0069
0.0062
0.0115
0.0068
0.0179
0.0121
0.0092
0.0098
0.0138
0.0081
0.0055
0.0077
0.0048
0.0059
0.0052
0.0095
0.0087
0.0114
0.0036
0.0080
0.0110
0.0049
0.0079
0.0065
0.0080
0.0110
0.0059
0.0158
0.0146
0.0095
0.0045
0.0081
0.0116
0.0091
0.0080
0.0095
0.0105
0.0077
0.0098
0.0138
0.0069
0.0118
0.0087
0.0046
0.0056
0.0072
0.0136
0.0110
0.0054
0.0090
0.0147
0.0102
0.0066
0.0102
0.0092
0.0045
0.0089
0.0134
0.0222
0.0336
0.0362
0.0464
0.0354
0.0420
0.0445
0.0400
0.0338
0.0369
0.0441
0.0397
0.0383
0.0353
0.0319
0.0342
0.0366
0.0414
0.0401
0.0452
0.0507
0.0444
0.0358
0.0432
0.0394
0.0406
0.0441
0.0386
0.0410
0.0409
0.0330
0.0282
0.0186
0.0137
0.0103
0.0033
0.0101
0.0080
0.0141
0.0097
0.0102
0.0092
0.0094
0.0055
0.0119
0.0140
0.0116
0.0077
0.0148
0.0063
0.0021
0.0048
0.0033
0.0123
0.0109
0.0108
0.0168
0.0112
0.0046
0.0085
0.0068
0.0091
0.0096
0.0061
0.0063
0.0082
0.0084
0.0094
0.0070
0.0087
0.0042
0.0077
0.0060
0.0123
0.0127
0.0107
0.0019
0.0082
0.0051
0.0068
0.0064
0.0061
0.0057
0.0094
0.0162
0.0141
0.0165
0.0065
0.0121
0.0047
0.0120
0.0076
0.0050
0.0080
0.0139
0.0023
0.0139
0.0123
0.0087
0.0151
0.0060
0.0103
0.0039
0.0042
0.0043
-0.0011
0.0080
0.0028
0.0074
0.0042
0.0018
0.0087
0.0049
0.0076
0.0156
0.0076
0.0091
0.0056
0.0091
0.0075
0.0012
0.0056
0.0123
0.0137
0.0087
0.0025
0.0084
0.0104
0.0086
-0.0008
0.0072
0.0110
0.0096
0.0081
0.0126
0.0020
0.0098
0.0070
0.0041
0.0027
0.0075
0.0040
0.0069
0.0098
0.0180
0.0143
0.0182
0.0120
0.0003
-0.0011
0.0063
0.0104
0.0043
0.0128
0.0075
0.0051
0.0065
0.0063
0.0005
0.0097
0.0099
0.0084
0.0105
0.0017
0.0080
0.0140
0.0054
0.0048