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传感器数据异常检测_滑动窗口与统计方法实现.docx
资料介绍
传感器数据异常检测：滑动窗口与统计方法实现
1 引言
传感器数据在采集过程中可能受到干扰而产生异常值（野点、毛刺、跳变），这些异常值会影响后续的数据分析和控制决策。本文介绍在嵌入式系统中实现传感器数据异常检测的常用算法，包括滑动窗口滤波、统计检验和阈值判断方法，并给出C语言代码实现。
2 滑动均值滤波
原理：维护一个长度为N的采样队列，每次输出队列中所有元素的平均值。
优点：平滑效果好，对随机噪声抑制明显。
缺点：对脉冲噪声敏感，一个异常值会污染N个输出。
代码实现：维护一个循环缓冲区，每次新数据入队覆盖最旧数据，累加和减去被覆盖的数据，除以N得到均值。
3 滑动中值滤波
原理：维护一个长度为N的采样队列，每次输出队列元素的中值。
优点：对脉冲噪声的抑制效果极好，可有效去除毛刺。
缺点：计算量较大（需要排序），内存占用N。
改进：对于N=3或N=5，可使用快速比较法，无需完整排序。
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| 67_传感器数据异常检测_滑动窗口与统计方法实现.docx | 37K |
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