java - 检测流数据的变化

Question

我有一组流值，我想分析它们的突然变化，并可能忽略数据中的尖峰/噪声。我研究了移动平均线、winsorized 均值和其他几种可能的解决方案，包括控制系统中的 PID Controller 、colt 库和 numpy，以获取有关如何解决此问题的线索。

下面是示例数据集。
22.0、22.0、22.0、22.0、20.8806130178211、20.8806130178211、20.8806130178211、20.8806130178211、20.8806130178211、 20.8806130178211, 21.840329667841555, 21.840329667841555, 20.8806130178211, 20.8806130178211, 20.8806130178211,20.880613 0178211, 20.8806130178211, 20.8806130178211, 21.840329667841555, 21.840329667841555, 21.840329667841555,21.84032966784 1555、22.80350850198276

理想情况下，我想检测到第一、第三和第四部分中粗体值的变化。第二部分可以被视为一个尖峰。

寻找一种优雅的数学/算法解决方案，其工作原理类似于移动平均线，如果数据长时间不发生变化(动态窗口)，它将忽略旧数据。对于上述数据，在考虑下一个数据窗口 20.8806130178211 时，初始值 22 将被忽略。

解决方案(程序/类)应该能够接受新的数据输入值 (22.0232)，如果计算出该值在可接受的范围内(即它没有发生很大变化)，则返回 true 或 false 值。

谢谢
sfk

Answer 1

也许比查看数据中的移动平均值更好的方法是查看数据中变化的移动平均值。因此，您可以获取数据集的第一个差异并识别大于某个阈值的值。