多时间序列相关

Question

我有一个矩阵[NxM]，其中N = 400像素，M = 5个不同的光照水平（初始值）。

1. 对于每个光照水平，我有400个光值对应400像素
2. 不同M值的时间序列：
3. 蓝线在顶部饱和，系列的其余部分都有一个最大值

如何获得最佳M值，使其不饱和（如蓝色），并且最大值介于给定范围之间（例如：35000 - 37500）

目前的算法：

1. 初始化一系列 M 值： [50,100,250,350,600]
2. M 的Foreach值：读取时间序列的最大值和相应的像素指数
3. 对5 M 值和5个Maxima值执行多项式拟合（order = 2）
4. 给定所需的最大值，多项式拟合应评估相应的 M 值。

此方法需要简单的多项式拟合才能工作，其中每个 M 值的时间序列变化可能不是线性的。因此，我认为应该写出更准确的方法。

我是否有可能使用这4个时间序列中的数据来创建模型并对其进行评估以获得 M 值？

任何建议都会很棒。