批量数据采集过程中方差的计算
最近项目用需要判断开始数据是否稳定,即采集到的数据是否符合期望,我用方差来判断采集到的数据是否稳定。有两种判断方法:第一种是数据不断的进来,我累积的进行方差计算;第二钟是利用滑动窗口的思想,数据个数达到窗口大小时计算方差值,采用循环数组的模式来实现此功能。
第一种实现方法就是采用迭代式的思想进行方差计算。我实在网上看到一位大神的博客中有对此方法的描述,他用matlab代码进行了说明,,我用C语言实现了;下面附上代码:
[cpp] view plain copy
double GetVariance(uint64_t value)
{
static uint8_t cnt = 0;
static double Var = 0;
static double Esp = 0;
double TempValue = 0;
cnt = cnt + 1;
if(cnt == 1)
{
Var = 0;
Esp = value;
return Var;
}
TempValue = value - Esp;
Esp = (value + Esp*(cnt - 1))/cnt;
Var = Var + TempValue*(value - Esp);
return (Var/cnt);
}
这样在程序中不断调用该函数即可迭代式的计算出方差,而不需要知道数据的个数。
第二种方法是采用滑动窗口的思想,这里需要说明一下,我做的时候有两种情况,一种是窗口不动,数据不断前移,FIFO,这种实现起来最简单;还有一种情况是窗口向前移动,这种实现起来就比较复杂了,我用单步调试好多次,才搞清楚之间的区别。
(1)窗口不动,数据前移:
[cpp] view plain copy
double Function(uint16_t value)
{
static uint8_t cnt=0;
static uint8_t len=7;
static uint16_t sample[7]={0};
uint8_t i=0;
double var;
if(cnt < len)
{
sample[cnt++] = value;
return 0;
}
else
{
for(;i+1<cnt;i++)
{
sample[i]=sample[i+1];
}
sample[i]=value;
var=Variance(sample,7);
}
}
其中 Variance()是我写的计算方差函数,这样就实现了滑动计算数据方差值。
(2)窗口前移,这种实现数据的滑动,设定好窗口大小后,按照FIFO原则,数据不断进入出去,但是这种实现数据滑动后对计算方差增加了难度,这里只说出如何实现窗口向前滑动的代码:
[cpp] view plain copy
void Function(uint16_t value)
{
static uint8_t cnt=0;
static uint8_t len=7;
static uint8_t index=0;
static int order[7]={0};
static int sample[7]={0};
uint8_t i=0;
sample[index] = value;
if(cnt < len)
{
cnt++;
}
else
{
for(i=0;i<cnt;i++)
{
if(order[i] == index)
break;
}
for(;i+1<cnt;i++)
{
order[i]=order[i+1];
}
}
order[cnt-1] = index;
index=(1+index)%len;
}
最后把计算方差的函数Varanice()代码列出来:
[cpp] view plain copy
double Variance(uint16_t data[], uint8_t n)
{
double mean = 0, divisor;
uint16_t sum = 0,Varian = 0;
uint8_t i;
for(i=0;i<n;i++)
{
sum = sum + data[i];
}
mean = sum/n;
for(i=0;i<n;i++)
{
Varian = Varian + pow(data[i]-mean,2);
}
/*程序中divisor是自由度,20是小样本判断的一个标准。如果是小样本的话,约束较大,
自由度就要减一;如果是大样本的话,自由度为样本个数。*/
if(n<20)
{
divisor = n-1;
}
else
{
divisor = n;
}
return (Varian/divisor);
}
以上代码如有错误还望指正,共同进步
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