检测数据的重大变化

Question

我有一个图形输入，其中X轴是时间（向前）。 Y轴通常是稳定的，但在不同的点上有大的下降和升高（标记为下面的红色箭头）

视觉上显而易见但我如何从代码中有效地检测到这一点？我不确定我应该使用哪种算法，但我希望尽可能简单。

Answer 1

一种简单的方法是计算每两个相邻样本之间的差异，例如diff = abs（y [x point 1] - y [x point 0]）并计算所有差异的标准偏差。这将按顺序对差异进行排序，并且还有助于消除如果您只是采样最大差值而获得的随机噪声。

如果您的上/下值超过几个x周期（例如每分钟绘制的温度），则计算N个样本的差异，从N个样本中获取最大值和最小值。如果您想要5个样本作为检测周期，则获取样本0,1,2,3,4并提取最小/最大值，将其用于diff。重复样品1,2,3,4,5等。由于太多样本开始影响stddev，您可能需要使用它。

另一种方法是通过二次取样并选择有趣的斜率和长度来计算图表上/下部分的斜率。虽然这对于自动检测更准确，但要深入描述算法要困难得多。

我已经处理过类似的问题，并建立了图表分类器，但我真的很喜欢这方面的研究参考。

当你实现这一目标时，你可能还想查看运营研究中的“控制图”，他们会根据你的图表确定几种可能值得检测的模式。