Question

我有一个数据测量流，初始增加阶段，然后是平台。没有明确限制，测量结果很嘈杂。我想在检测到高原时停止摄取流：

while (not_const)
{
    add_measurement( stream.get() );
    not_const = !is_const();
}

是否有一个众所周知的算法来处理这样的问题？我知道卡尔曼滤波器，但不确定它们是否专门用于此。

Answer 1

卡尔曼滤波器将覆盖您的噪声，只要方差是可计算的。是的，它可以在这种情况下提供帮助。根据您的应用程序，您可能会发现移动平均线的一阶导数也适合您。卡尔曼只是优化了一些线性参数，以提供最好的＆＃34;预测实际（与观察到的通过噪声）值。

您仍需要处理对该预测系列的解释。你需要定义什么构成一个＆＃34;高原＆＃34;。你有多接近0，你需要可计算的斜率吗？这个数字是否取决于前面的输入？增长和高原之间的过渡有多突然？后面的考虑因素也建议考虑二阶导数：某种类型的快速变化检测器。