缩小时间序列的差距

Question

我想合并右边的块（由两个较小的块组成），看起来就像左边的两个块一样。我在考虑形态学操作，但这些往往会改变原始形状，从而失去准确性。还有其他信号处理工具可以提供帮助吗？数据以时间序列表示。

Answer 1

首先我们需要一个测试数据集：

> x=1:40; y=x*0; y(5:10)=1; y(15:20)=1; y(25:30)=1;y(33:36)=1;
> disp([x;y])
   1     2     3     4     5     6     7     8     9    10    11    12    13    14    15    16    17    18    19    20    21    22    23    24    25    26    27    28    29    30    31    32    33    34    35    36    37    38    39    40
   0     0     0     0     1     1     1     1     1     1     0     0     0     0     1     1     1     1     1     1     0     0     0     0     1     1     1     1     1     1     0     0     1     1     1     1     0     0     0     0

现在我们找到第一个

> BlockStart = find( diff(y)>0 )+1
BlockStart =
  5    15    25    33

和每个非零块的最后一个索引（注意数字与我用来制作测试数据的数字非常吻合）

> BlockEnd = find( diff(y)<0 )
BlockEnd =
 10    20    30    36

然后我们只删除X中第3个和第4个块之间的间隙（我重新排列了输出）：

> x( BlockEnd(3)+1 : BlockStart(4)-1) = []; % delete the gap in X
> y( BlockEnd(3)+1 : BlockStart(4)-1) = []; % delete the gap in Y
> disp([x;y])
 1     2     3     4     5     6     7     8     9    10    11    12    13    14    15    16    17    18    19    20    21    22    23    24    25    26    27    28    29    30    33    34    35    36    37    38    39    40
 0     0     0     0     1     1     1     1     1     1     0     0     0     0     1     1     1     1     1     1     0     0     0     0     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     0     0     0     0

你也可以用Y填补Y的空白，而不是删除那些元素：

> y( BlockEnd(3)+1 : BlockStart(4)-1) = 1;
> disp([x;y])
   1     2     3     4     5     6     7     8     9    10    11    12    13    14    15    16    17    18    19    20    21    22    23    24    25    26    27    28    29    30    31    32    33    34    35    36    37    38    39    40
   0     0     0     0     1     1     1     1     1     1     0     0     0     0     1     1     1     1     1     1     0     0     0     0     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     0     0     0     0

Answer 2

有多种方法可以解决差距。这假设单个值可能意外地为零（或低），并且应该被修复以匹配其邻居：

vo =ones(1,3);
vz = zeros(1,3);
ts = [vo vz vo vz vz vo 0 vo];
bar(ts) 

c = min(circshift(ts,[0 1]),circshift(ts,[0 -1]));
ts_nogap = max(ts,c);
figure, bar(ts_nogap)

要获得更高级的要求，请考虑使用filter代替circshift或循环浏览所有值，并以您喜欢的任何方式探索他们的“邻居”。