使用最小代码空间对传感器数据进行二进制分类

Question

我试图将上面的事件分类为1或0. 1将是较低的值，0将是较高的值。通常数据看起来不像这样干净。目前我采用的方法是有两个不同的阈值，这样为了从0到1，它必须超过1到0的阈值，并且它必须高于20个传感器值。此阈值设置为我收到的最高值减去该值的百分之十。我不认为机器学习方法会起作用，因为我的功能太少而且​​实现必须占用最少的代码空间。我希望有人能够指出我已经适应这类问题的已知算法的方向，谷歌搜索它并检查我的其他来源不会产生很好的结果。当前的实现非常有效，硬件也将发生变化。

Answer 1

  

目前我采取的方法是有两个不同的阈值，以便从0到1，它必须超过1到0的阈值，并且它必须高于20个传感器值

计算图表上20个传感器值的面积。如果该区域大于阈值（可能是峰值的一半），则将其指定为1，否则将其指定为0。

由于您的测量值是一个单位宽（像素或传感器读数），因此该区域最终是20个传感器值的总和。