Question

我有一个分布在非等距1D空间的数据，我需要用高斯滤波器对其进行卷积，

gaussFilter = sqrt(6.0/pi*delta**2)*exp(-6.0*x**2 /delta**2);

其中delta是常量，x对应于空格。

任何人都可以暗示如何进行良好的整合（第二顺序），因为数据不是等间隔处理有限结束吗？我打算在Fortran中编写代码，但也欢迎使用Matlab示例。

Answer 1

使用它：

function yy = smooth1D(x,y,delta)
    n = length(y);
    yy = zeros(n,1);
    for i=1:n;
        ker = sqrt(6.0/pi*delta^2)*exp(-6.0*(x-x(i)).^2 /delta^2);
        %the gaussian should be normalized (don't forget dx), but if you don't want to lose     (signal) energy, uncomment the next line
        %ker = ker/sum(ker); 
        yy(i) = y'*ker;
    end
end

Answer 2

找到有用的东西。虽然不确定这是否非常准确，因为集成（trapz）是第一顺序。

function [fbar] = gaussf(f,x,delta )


n = length(f);
fbar = zeros(n,1);

for i=1:n;
    kernel =  sqrt(6/(pi*delta^2))*exp(-6*((x - x(k))/delta).^2);

    kernel = kernel/trapz(x,kernel);
    fbar(i) = trapz(x,f.*kernel);
end

end

非等距数据的1D高斯滤波器

2 个答案: