Полиномиальная подгонка с ограничениями минимума/максимума

У меня есть зашумленные данные, которые должны соответствовать квадратичной функции. Конкретно:

  1. Данные должны соответствовать части параболы
  2. Парабола может открываться как вверх, так и вниз
  3. Пик гарантированно не находится в наборе данных
  4. Пик гарантированно находится в известном направлении из набора данных.
  5. Расстояние от моего набора данных до пика неизвестно

В сущности, я знаю, что нахожусь где-то на стороне параболы, но не где именно, и не знаю формы параболы. Вот что я пытаюсь выяснить.

В настоящее время я использую этот подход для решения полинома: https://stackoverflow.com/a/7001353/25704 делает очень хорошую работу, но часто решает, что пик параболы находится в пределах моего набора данных. Мне не повезло найти алгоритм, который позволил бы избежать этой ситуации.

Единственное решение, о котором я до сих пор думал, - это отразить данные, которые у меня есть на противоположной стороне параболы, и также подогнать их. Однако для этого потребуется, чтобы я знал расстояние до пика.

Кто-нибудь знает технику, с помощью которой я могу подтолкнуть пик туда, где я хочу, не нарушая посадки?

Спасибо


person Chris Arguin    schedule 16.04.2014    source источник
comment
Я не уверен, что предоставленная вами ссылка реализует стандартную квадратичную регрессию, но вы пробовали это? Регрессия не должна быть предрасположена к форсированию пика где-то в середине данных, если только это не дает совпадения методом наименьших квадратов. В таком случае, если вы пытаетесь избежать того, что на самом деле говорит вам метод наименьших квадратов, то вы ищете способ исказить это?   -  person lurker    schedule 16.04.2014
comment
Я пытаюсь исправить низкочастотное смещение в сигнале, который может включать высокочастотные данные... Этот шум обманывает алгоритм, заставляя его думать, что пик находится внутри данных.   -  person Chris Arguin    schedule 16.04.2014
comment
Я понимаю. Тогда первое, что приходит на ум, это сначала пропустить его через цифровой фильтр, а затем сделать регрессию.   -  person lurker    schedule 17.04.2014