回答
某種低通濾波的通常工作於這樣的事情:
y[i] = alpha * x[i] + (1-alpha) * y[i-1]
其中是基於平滑所需量選擇的α。 x包含原始輸入樣本,y包含過濾結果。
謝謝。我發現alpha值= 0.1或0.05的低通濾波器對於0到100之間的數據值是一個很好的平滑函數。 – 2010-10-01 14:44:05
指數移動平均線是估計信號當前真實值的一種好方法,正如您在上面看到的那樣,通過許多不同的理由在許多僞裝下彈出。
檢測到顯着變化的問題稍有不同,並已作爲統計質量控制的一部分進行了研究。一個簡單的工具是http://en.wikipedia.org/wiki/CUSUM。維基百科頁面告訴你足夠實現這一點,但不知道如何在S [n + 1] = S [n] + Min(0,S [n] + X [n] - W)中設置W,或者S [n]意味着它檢測到了某些東西。您可以搜索比我更遠的地方,查看蒙哥馬利的「統計質量控制簡介」等文本,或者只是獲取大量數據,看看現實生活中有什麼作用。
我首先將W設置爲一切正常時的長期信號強度的典型值的平均值,以及長期信號強度的第一個值,這會使您真正做某件事,然後繪製結果這對歷史數據,看看它是否看起來健全,如果是這樣,S [n]的價值應該讓你實際上做些什麼。 (X [n]當然是原始測量信號強度)。
我正在研究CUSUM。看起來這可能是一個很好的方法來確定一個早期的逐漸上升是否可以與其他事件聯繫起來。 – 2010-09-29 10:29:35
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你能給我們提供一個情節,所以我們建議一個算法。 – 2010-09-19 14:30:16