2023-03-16 voting scheme,对多个subarray的检测结果取视窗阈值保留

对4个subarray的检测结果设置阈值,做判断,保留其中至少2个subarray能够检测到的结果。思路是对于1来说,其余三个结果合并做差小于阈值,即满足条件;然而还有2和3或者4,同时排出和1,这时候先做判断,排除掉1和2已经append的结果,然后做2和3、4;以此类推,3就只和4

def voting_scheme(arr1, arr2, arr3, arr4, thre=10):
    valid_values = []
    #-----------arr1 with arr2 or arr3 or arr4 ar all of them------------#
    for i, num in enumerate(arr1):
        other = np.hstack((arr2, arr3, arr4))
        other = np.sort(other)
        diff = abs(num - other)
        
#         f_data = np.where(np.abs(f_data)<np.abs(thre_amp), f_data, thre_amp)
        if np.any(diff <= thre):
            valid_values.append(num)
    #-----------arr2 with arr3 or arr4 or all of them------------#
    arr2_ = arr2.copy()
    J = []
    for j, num in enumerate(arr2):
        diff_arr1 = abs(num - arr1)
        if np.any(diff_arr1 <=thre):
            J.append(j)
    arr2_ = np.delete(arr2_, J)
    for j, num in enumerate(arr2_):
        other = np.hstack((arr3, arr4))
        other = np.sort(other)
        diff = abs(num - other)
        if np.any(diff <= thre):
            valid_values.append(num)
    #-----------arr3 with arr4------------#
    arr3_ = arr3.copy()
    K = []
    for k, num in enumerate(arr3):
        diff_arr12 = abs(num - np.hstack((arr1, arr2)))
        if np.any(diff_arr12 <=thre):
            K.append(k)
    arr3_ = np.delete(arr3_, K)
    for k, num in enumerate(arr3_):
        other = arr4
        diff = abs(num - other)
        if np.any(diff <= thre):
            valid_values.append(num)
    return valid_values

def drop_elements(arr, threshold):
    # Initialize a new empty list to store the indices of elements to keep
    keep_indices = [0]

    # Iterate through the array, starting from the second element
    for i in range(1, len(arr)):
        # If the difference between the current element and the last kept element is greater than the threshold,
        # add the index of the current element to the list of indices to keep
        if arr[i] - arr[keep_indices[-1]] > threshold:
            keep_indices.append(i)

    # Use the numpy indexing syntax to return the elements at the selected indices
    return arr[keep_indices]
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