如何自动归一化多个直方图以达到相同的最大值？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何自动归一化多个直方图以达到相同的最大值？

【英文标题】：How to automatically normalize multiple histograms to get to the same maximum level?

【发布时间】：2017-05-26 06:33:35

【问题描述】：

我有多个从各种样本生成的直方图，最终需要组合。我发现在组合阶段我没有得到好的结果，因为不同的图有不同的最大值，但是如果我将它们标准化为有点相似的值，我会得到一个很好的结果。

例如下面三个图：

现在可以看出，其中一个图的峰值在 0.067 左右，而另外两个在 0.4 左右。我无法在这种状态下将它们组合起来，但是在直观地查看这些图之后，我知道如果我将第一个图相乘 0.6 我会得到：

现在它们处于同一级别，可以一起显示。

我对每个结果都在视觉上这样做。有可能实现自动化吗？由于它并不总是这样，有时第一个和第二个输入（图）很低，但第三个输入达到峰值，我必须将第三个图除以某个值，我在视觉查看图后知道。

【问题讨论】：

通过除法或乘法“归一化”直方图有时会耗尽直方图的某些属性，例如直方图的面积/功率，或部分之间的关​​系。如果您只想将它​​们放在同一个图表上，也许plotyy 会在这里有所帮助？

【参考方案1】：

Matlabs 函数histogram 有一些normalization types built in。您可以对计数数或直方图区域的总和进行归一化（请参阅also），...但您还不能对最大值进行归一化，这可能是您想要的。

我建议在不使用histcounts 绘图的情况下计算直方图，然后将它们标准化为一个常见的最大值，例如 1，然后将它们全部绘制在一起或在条形图中分开。

例子：

% generate example data
a = randn(100, 1) + 5;
b = randn(100, 1) * 4 + 8;
nbins = 0:20;

% compute histograms
[na, edges] = histcounts(a, nbins);
centers = mean([edges(1:end-1);edges(2:end)]);
nb = histcounts(b, nbins);

% normalize histograms to maximum equals 1
na = na / max(na);
nb = nb / max(nb);

% plot as bar plots with specified colors (or however you want to plot them)
figure;
bar_handle = bar(centers', [na',nb']);
bar_handle(1).FaceColor = 'r';
bar_handle(2).FaceColor = 'g';
title('histogram normalized to max');

看起来像