Question

我有这种形式的数据：

每组中只有一个值是正确的值，其余的是随机噪声。

我知道正确的值描述了参数未知的正弦函数。如何找到正确的值组合，每组一个？我看起来像“旅行推销员”组合优化算法

Answer 1

您正在尝试执行curve fitting，根据您想要适合曲线的曲线类型（线性，多项式等），有几种算法。我不知道是否有一个特定的正弦曲线算法（傅立叶近似），但我的第一个想法是使用多项式拟合算法和正弦的多项式近似。

我想知道您是否需要在另一个更大的程序中执行此操作，或者您是否尝试单独执行此任务。如果是这样，那么你最好使用统计软件包，我首选的是R。它允许您导入数据和拟合曲线并在几行中绘制图形，您也可以在批处理模式下使用R从脚本甚至程序中调用它（这是我倾向于这样做的）。 / p>

Answer 2

这取决于你的“完全”是什么意思，以及你事先知道的。如果您知道频率w，并且正弦曲线是无偏的，那么您就有了一个等式

cos（w * x）+ b sin（w * x）

在不同的x值处有两个（x，y）点，你可以找到a和b，然后检查生成的曲线对所有其他点。选择具有最小y个观测值的两个x值，并对所有y进行尝试。如果存在偏差，即您的等式为

a cos(w * x) + b sin(w * x) + c

您需要查看三个x值。

如果你不知道频率，你可以尝试相同的技术，不幸的是解决方案可能不是唯一的，可能有多个适合。

编辑根据我的理解你的问题，每个x都有一个真正的y值和一堆不正确的值。你想找到真正的价值观。执行此操作的最佳方法是通过少量点拟合曲线，并检查曲线是否适合其他集合中的y值。

如果并非所有x值都具有有效的y值，则应用相同的技术，但是您需要查看更大的对，三元组或四元组（基本上每对，三元组或四元组具有不同的y值）

如果你的问题是别的，我怀疑它是，请指明它。

2准确指出成功的样子。比如说10分而不是100分的例子会很好。

目前还不清楚这与组合优化有什么关系。

Answer 3

正弦方程是如此通用，如果你取所有y的任意随机值，这些值可以拟合为正弦函数，除非你给出条件，例如。频率<100或所有参数都是整数，它不可能在理论上区分噪声和数据，因此首先要从数据源/实验中找到这样的条件。

Answer 4

通过正弦曲线，你的意思是一个函数是增加n步，然后减少n步，等等？如果是这样，您可以将数据建模为由上行链路和下行链路连接的节点序列。对于每个节点（y的可能值），记录仅升序或降序链的链的长度和结束值（每个节点将有多个链）。然后扫描相等长度和相反方向的连续运行，以一些初始偏移为模。