곡선 간 일치를 측정하는 방법은 무엇입니까?

측정 된 RSSI 값과 비교할 시간이 지남에 따라 예상되는 RSSI 값의 값 (아래에 표시됨)이 있습니다. 내가 찾고있는 것은 매개 변수를 변경하고 다른 접근 방식을 비교 / 대조 할 수 있도록 수량화하는 방법이었습니다.

신호를 비교하는 방법을 모르지만 신호의 대규모 (전체 모양) 및 소규모 (개별 변동)를 고려하기 때문에 마음에 어려운 문제입니다.

예를 들어, 다음은 한 세트의 신호에 대한 도표입니다.

이미지에서 빨간색 측정 신호가 모델을 대략적으로 따르는 것을 볼 수 있지만 모델의 일부 정현파 품질을 시뮬레이션하는 작업도 수행합니다 (어딘가에서). 이견있는 사람?

<> pichenettes의 의견 (합리적으로 보입니다)에 대한 응답으로, 나는 두 값을 비교하여 abs (fft (diff))를 플로팅하고 이것을 얻었습니다.

그래도 무엇을 만들어야할지 모르겠습니다. 실제 주파수가 없기 때문에 축의 축척을 조정하는 방법을 잘 모르겠습니다. 그렇다면 어떤 메트릭을 사용 하시겠습니까?

신호가 정렬되지 않았지만 신호가 동일한 것을 "의미"의미하거나 유사한 데이터를 참조한다는 단서가있는 경우 DTW (Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하여 더 나은 통신 관계를 얻을 수 있습니다 ( 같은 위치에서의 가치). 해당 통신을 사용하여 RMS, MSE 또는 원하는 것을 측정 할 수 있습니다. DTW의 경우 http://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_time_warping 을 확인하십시오.

이 아이디어를 구체화하는 좋은 방법은 거리 측정 값으로 신호를 정렬하기위한 최소한의 노력을 계산하는 EMD (Earth Mover Distance)에서 활용됩니다. EMD는 여기에 있습니다 : http://ai.stanford.edu/~rubner/emd/default.htm

EMD는 추가 분석에 사용할 수있는 직접적인 거리를 제공합니다.

오류 벡터의 RMS를 측정으로 사용하고 있습니다. 복잡한 변조 방식을 다루기 때문에 측정 값으로 EVM도 사용하고 있습니다.

아마 몇 가지 접근법을 결합했을 것입니다. 먼저 큰 파형을 제거하기 위해 두 파형을 모두 부드럽게하거나 스플라인 보간을 수행합니다. 시간 상관이 중요하지 않다고 가정하면 교차 상관 단계 이후에 다른 단계를 결합하여 정렬 할 수 있습니다. 상호 상관 피크를 얻은 후에는 포물선 모양에서 해당 피크를 보간 한 다음 한 파형을 다시 샘플링하여 다른 파형과 일치시킬 수도 있습니다. 그 시점에서 두 파형 사이의 RMSE를 계산하고 느리게 변화하는 델타를 나타내는 하나의 메트릭을 생성했습니다.

그런 다음 작은 시간 눈금의 편차가 정규화되도록 보간 값을 원본에서 뺍니다. 거기에서 당신은 서로에 대해 RMSE를 시도하거나 심지어 각각의 분산을 계산할 수 있으며, 필요한 것과 실제로 시도하는 것에 따라 천천히 변화하는 파형에 대해 얼마나 많은 "노이즈"를 갖는지에 대한 개념을 얻을 수 있습니다 측정.