Question

背景

给出这样的矩阵：

X = [1 2 3 4 5;
     2 3 4 5 6;
     3 4 5 6 7;
     4 5 6 7 8]

我们可以看到每个数字都向右和向下增加。然而，只要方向/斜率是均匀的，方向并不重要。

这可以通过以下方式进行测试：

> gradient(X) >= 0;

ans = [1 1 1 1 1;
       1 1 1 1 1;
       1 1 1 1 1;
       1 1 1 1 1]

和

> gradient(X') >= 0 % transpose of X

ans = [1 1 1 1 1;
       1 1 1 1 1;
       1 1 1 1 1;
       1 1 1 1 1]

在这个例子中，我假设数据正在向右/向下增加，扩展到任何统一方向并不是一项复杂的任务。

这可以结合到完整的测试中：

> all(all(gradient(X) > 0)) && all(all(gradient(X') > 0))
    ans = 1

问题：

如何检测到这个统一方向的偏差和＆＃34;修复＆＃34;它。修复应该涉及插入周围点的值。

注意：

实际上，这些矩阵非常大，并且包含的值可能只有很小的差异。我现在假设一次只有一个偏差，他们不会被归为一组：[1 2 3 2 4 5] (2 is an error)，而不是[1 2 3 2 1 4] ([2 1] is an error)

修改

[1 2 3 2 4 5]应变为[1 2 3 3.5 4 5]其中3.5是周围点的插值（在本例中为3和4的平均值）。

EDIT2：

忽略插值部分，我稍后会解决这个问题。

给出

 X =

 1     2     3     4     5
 2     3     2     5     6
 3     4     5     6     7
 4     5     6     7     8

2显然是＆＃34;错误＆＃34;。我希望以下输出：

2 3 4
3 2 5
4 5 6

哪个是错误值和周围的点。从这些点开始，我将进行2D插值，用（希望）4替换2，使用3个，3个，5个和5个（忽略角2,4,4和6）。

Answer 1

更新后，您似乎可以自己“纠正错误”。这只留下了如何找到它们的问题。但是，我还提出了如何插值并使用它的建议。

查找错误

假设这是你的矩阵：

x = [1 2 3 4 5;
     2 3 2 5 6;
     3 4 5 6 7;
     4 5 6 7 8]

假设你有一个垂直和水平增加的矩阵，下面是如何找到异常：

idx = [zeros(1,size(x,2)); diff(x)<0] | [zeros(size(x,1),1), diff(x,[],2)<0]

如果您想拥有行索引和列索引，可以执行以下操作：

[myRows, myCols] = find(idx)

如果您正在垂直查看decresing模式，可以使用diff(x)<0。如果您正在寻找一个确切的差异（总是一个？），您可以检查差异是否等于您的值，但您需要了解浮点计算和舍入问题所带来的危险。

填写错误

我的建议是首先确定每个值，backup值是什么，以防您想要替换它。这可以通过应用过滤器来完成，例如：

altValues = filter2([0 1 0;1 0 1; 0 1 0]/4,x);

现在替换找到的错误可以这样做：

x(idx) = altValues(idx);

这将得到以下结果：

 1     2     3     4     5
 2     3     4     5     6
 3     4     5     6     7
 4     5     6     7     8

如果您想考虑对角线差异，您可能需要使用此过滤器：

altValues = filter2(ones(3)/9,x);

Answer 2

我会用它来查找1D数组的错误值索引：

A=[1 2 3 2 4 5];
Index1=find(diff(A)-abs(diff(A)));
Index1=Index1=+1

对于2D案例：

A=[1 2 3 2; 1 1 1 1; 2 2 2 2; 1 1 1 1];
[Index1,Index2]=find(diff(A,1,1)-abs(diff(A,1,1)));%wrong gradient along x
Index1=Index1+1;
[Index1a,Index2a]=find(diff(A,1,2)-abs(diff(A,1,2)));%wrong gradient along y
Index2a=Index2a+1;

检测矩阵中的非均匀方向

2 个答案: