Поиск пика нормального распределения для списка данных

Delphi , Синтаксис , Преобразования

В статье рассматривается проблема поиска пика нормального распределения для списка данных, где одна координата равномерно распределена, а другая нормализована. Речь идет о быстром и грязном способе нахождения пика нормального распределения для данных, которые, по разумным причинам, должны подчиняться нормальному распределению.

В контексте обсуждения на форуме пользователь MarkMLl предоставил список данных, представляющий собой нормализованное количество сообщений, полученных при сканировании частоты вокруг номинальной частоты 1090 МГц с шагом 50 кГц. Цель состояла в том, чтобы определить, какой частоты является наилучшей для приема сообщений ADS-B.

Решение, предложенное пользователем wp, заключалось в использовании нелинейной аппроксимации с помощью функции Гаусса для нахождения положения максимума. Для этого можно использовать библиотеку LMath, пример которой доступен на GitHub.

Однако, после изучения дополнительных данных, пользователь MarkMLl пришел к выводу, что в данных присутствуют три Гаусса, центрированные примерно на 1090, 1089,5 и 1090,5 МГц. Он предположил, что это может быть связано с использованием разных каналов для разных аэродромных SSR.

В качестве альтернативного решения можно использовать метод поиска медианы, который был добавлен пользователем MarkMLl в исходное текстовое программное обеспечение. Этот метод основан на делении области на две части и может помочь лучше характеризовать кривые.

Пример кода на Object Pascal (Delphi) для поиска медианы может выглядеть следующим образом:

function FindMedian(const Data: TArray<Double>): Double;
var
  i, j, k, n, m: Integer;
  temp: Double;
begin
  n := Length(Data);
  for i := 0 to n - 1 do
  begin
    j := i;
    while (j > 0) and (Data[j - 1] > Data[j]) do
    begin
      temp := Data[j - 1];
      Data[j - 1] := Data[j];
      Data[j] := temp;
      Dec(j);
    end;
  end;
  if n Mod 2 = 0 then
    FindMedian := (Data[(n div 2) - 1] + Data[n div 2]) / 2
  else
    FindMedian := Data[n div 2];
end;

Этот код сортирует данные и находит медиану, разделяя область на две части. Он может быть использован для нахождения пика нормального распределения в данных, подобных тем, которые были предоставлены пользователем MarkMLl.

В заключение, поиск пика нормального распределения для списка данных может быть выполнен с помощью различных методов, таких как нелинейная аппроксимация с помощью функции Гаусса или поиск медианы. В зависимости от конкретных данных и целей исследования может потребоваться использовать один метод или комбинацию методов для получения наилучших результатов.

Создано по материалам из источника по ссылке.

В статье рассматривается проблема поиска пика нормального распределения для списка данных, где одна координата равномерно распределена, а другая нормализована, и предлагаются разные методы решения этой задачи, такие как нелинейная аппроксимация

Комментарии и вопросы

Получайте свежие новости и обновления по Object Pascal, Delphi и Lazarus прямо в свой смартфон. Подпишитесь на наш Telegram-канал delphi_kansoftware и будьте в курсе последних тенденций в разработке под Linux, Windows, Android и iOS

:: Главная :: Преобразования ::