私たち (私と私の同僚) には、ガウス分布を持つ傾向がある大量の離散整数データ (強度) を毎秒送信するデバイスが与えられました。これらの疑似ガウスは 1 つずつ流れ、各ガウスの中心から最大強度をできるだけ速く選択することになっています。さらに、これらのデータにはノイズが含まれているため、各ガウス分布が 2 つの単調な部分に分離できるとは言えません => データが減少し始めれば最大値が見つかるという単純な事実に頼ることはできません。
私の同僚はアイデアを思いつきました：
- 強度しきい値を導入してガウス分布を互いに分離する
- 各ガウスの強度を合計してその面積を推定し、次にその高さを推定します
しかし、問題は、この疑似ガウス分布の高さをその面積からどのようにすばやく推定できるかということです。
アップデート：
より明確にするために、私が得る強度はガウスの「関数値」を表しているか、ヒストグラムのビンの高さを表しています。