給定一個值隨時間的子區間，可以在函數中找到該模式的“相似實例”

Question

最近，有人要求我在一個函數中找到給定模式的實例（值隨時間變化），但是我不確定如何面對這個問題。

例如，如果給出以下情況，並且選擇的時間間隔為[0,1]，我想找到該形狀的所有實例，即使它並不完全相等（模擬人眼的行為）：

最好是我想用Python對其進行編碼，因此，非常感謝有關庫和/或框架的任何建議（當然還有已知的方法和算法）。

謝謝

Answer 1

相當簡單的方法是采用給定的模式，並將其作為數據在窗口中滑動，以找到模式與其下的數據之間的差異。 僅當形狀始終相同且大小相同時，這才是准確的。

演示..

設置數據：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0,200,200)
y = np.zeros_like(x)

def addpeak(pos, y): #clipped triangular peak centered at pos (10 high, 20 wide)
    y += np.array([np.clip(10-abs(pos-x), 0, 5) for x in xrange(len(y))])
    return y

y = addpeak(15,y)
y = addpeak(40,y)
y = addpeak(125, y)
y = addpeak(100, y)
y = addpeak(180, y)

plt.plot(x,y) #visualize data

然后取滑動窗口差

window = y[5:25] #first peak is sliding window

#you could take different difference formulas than simply linear
difference = np.array([sum(window-y[i:i+20]) for i in xrange(len(y)-20)]) 

plt.plot(x[:-20], difference) #note minimum difference might be offset based on window indexing
#pick your faviorite way to find local minima

Answer 2

您可以使用numpy （ python numpy / scipy曲線擬合 ）來檢查點以擬合[0,1]區間上的曲線。 由此，您可以相對x軸進行偏移，以查看曲線是否“適合”曲線的任何其他部分。

例如，從[1,2]開始，它將是“偏移”：-1。 如果沒有上面的代碼示例，很難確切地介紹如何執行此操作，但是希望對您有所幫助。