特定落点算法- Matlab

Question

我已经开发了一个脚本，它基本上利用了一堆硬编码函数来减少我的数据，并以data_#min的形式绘制不同变量的曲线图，如图所示。变量是这样命名的，然后根据试验持续的分钟数进行更改。

我想要做的是识别出这些图的落点，我用箭头指向这些点。例如，点之间的变化很大，从第50,018行到第50,019行的变化约为-68%。这些丢弃似乎都发生在100,000行列号6(由蓝色绘制线标识)的行(49000:51000)内，发生在数据10列x 1000行阵列内。它们设置在变量中，例如名为data_10min的变量。

所以我想找到的是显示在

    data_10MIN(49000:51000,6) 

data_10min是变量，然后显示如何绘制图形的参数。

这将是很酷的东西硬编码的功能，自动化和只是很容易找到点使用硬代码，唯一的问题是，每个试验左右移动，他们不一致，所以不同的试验在不同的时间(行数)下降。

    findpeaks(data) 

此函数提供本地最小最大类型的分析，但我不认为它真的适用于我的特定场景。如果有人能帮我解决这个问题，并试着想出第一步，这真的会对我有帮助。谢谢!

Picture of data_10Min drop point

Answer 1

如果我正确理解了您的描述，那么您对数据的curvature的最大值感兴趣。

为简单起见，我假设您的数据是等距离的，并且y由x参数化。

x=data_10MIN(49000:51000,1);
y=data_10MIN(49000:51000,6);

dx = diff(x);
dydx = diff(y)./dx;
ddyddx = diff(dydx)./dx(1:end-1);
kappa = ddyddx./(1+dydx(1:end-1).^2).^1.5;
[~,locs] = findpeaks(kappa);
locs = locs+1; % index shifted because of diff

plot(x,y,'.-')
plot(x(locs),y(locs),'ro')

findpeaks(kappa)将为您提供曲率向量上对应于图中水滴的位置。