减少图的数据点，同时保持其主要特征

Question

我有大量数据，需要在图表上重复显示。

该图的宽度为 1400 像素。 数据包含超过 30,000 个数据点。 因此，我想将数据点减少到大约 1400 个左右，同时仍保持图形的主要特征（最大值、最小值等）。

如果您查看 LabVIEW 和 MATLAB 等程序，它们能够通过压缩数据来显示包含大量数据点的图形，而不会丢失图形的主要功能。 我无法使用简单的抽取、平均或移动平均，因为这不会保持图表的特征。

有谁知道这些程序正在使用任何算法，或者会给我预期的结果？ 我也对性能算法感兴趣。

Answer 1

我已经将 LabVIEW 中的Ramer-Douglas-Peucker 算法用于一个有多个连续更新的图形的项目，效果很好！

该算法没有像 output 这样的目标点数，但您可以调整超参数以满足您所需的 output 大小。

我没有我的实现与你分享，但算法非常简单，可以很容易地用 LabVIEW 或其他语言实现。 在 LabVIEW 中，您可以将它放在 xControl 的定义中，以便从代码中抽象出来并多次使用它。

Answer 2

LabVIEW使用最大-最小抽取算法。

正如您从参考资料中看到的那样，一系列数据点被压缩为最大值和最小值，然后将两个点绘制在相同的 x 轴值上，并填充两个点之间的垂直像素。

如果您无法控制 plot 的每个像素是如何呈现的，那么您可以尝试实现类似的方法，例如取 8 个点，找到最大值和最小值，然后将它们传递给绘图函数/工具（占它们在系列中出现的顺序） - 给你一个四的抽取因子。