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2 つの静的ポイント間の Wifi 信号の強度を測定する場合、測定値は環境要因によって常に変動します。

小さな変動を滑らかにし、大きな変化を検出するのに適したアルゴリズムは何ですか? 指数移動平均？

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ある種のローパス フィルタリングは通常、次のような場合に機能します。

y[i] = alpha * x[i] + (1-alpha) * y[i-1]

ここで、アルファは、必要な平滑化の量に基づいて選択されます。x には生の入力サンプルが含まれ、y にはフィルター処理された結果が含まれます。

于 2010-09-19T14:30:42.063 に答える
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指数移動平均は、シグナルの現在の真の値を推定する良い方法です。上記のように、さまざまな正当化を伴う多くの偽装の下で表示されます。

有意な変化を検出する問題は少し異なり、統計的品質管理の一環として研究されています。このための簡単なツールの 1 つがhttp://en.wikipedia.org/wiki/CUSUMです。ウィキペディアのページには、これを実装するのに十分な情報が記載されていますが、S[n+1] = S[n] + Min(0, S[n] + X[n] - W) で W を設定する方法や、 S[n] は、何かを検出したことを意味します。私が持っているよりもさらに検索したり、Montgomery による「Introduction to Statistical Quality Control」などのテキストを調べたり、単に多くのデータを取得して実際に何が機能するかを確認したりできます。

まず、すべてが問題ない場合の長期信号強度の典型的な値と、実際に何かを実行させる長期信号強度の最初の値の平均を W に設定し、その結果を過去のデータにプロットします。それが正常に見えるかどうかを確認し、もしそうなら、S[n] のどの値が実際に何かを行うようにする必要があるかを確認します。(X[n] はもちろん生の測定信号強度です)。

于 2010-09-20T05:38:58.043 に答える