专利名称：一种实时采样数据的平滑统计方法
技术领域：
本发明涉及实时采样数据的处理方法，尤其涉及实时采样数据的平滑统计方法。
现有的一些统计平滑处理方法都很难做到用极小的时间和空间开销达到很好的统计平滑效果。如直接上报采样数据法每个采样周期直接上报本周期采样数据的瞬时值。但由于采样数据变化常常过于剧烈而失去参考价值。这种方法在某些采样数据比较稳定的情况下有应用。
定期累加法是采用一个计数器，在一个合适的间隔内用一个累加器对所有的采样数据进行累加，最后上报这个累加值或者平均值，这种开销很小，容易实现，每次采样仅仅需要计算一次加法，但是在间隔较长的时候，对统计数据的变化过于迟钝，容易将一些短暂但却重要的波动抹平甚至忽略。而较短的间隔又可能造成变化过于剧烈而失去参考价值。
滑动窗口法使用一个先进先出(FIFO)的环型缓冲区，缓冲最近一段时间的采样数据。每一次采样，当前最新的采样数据都将最老的数据淘汰，并且上报缓冲区中所有数据的平均值。为了保证速度，不能每一次采样都将所有的数据重新求和一次，而是将上一次采样时的累加结果减去最老的数据再加上最新的数据作为本次累加结果。相对于定时累加平均法，这种方法可以连续地上报采样数据的统计平均值，效果较好，不会丢失突发的变化，并且也能够将高频的剧烈变化抹平，开销很小。缺点是如果采样数据中偶尔出现一个狭窄剧烈的抖动时，造成的波动会一直持续到这个尖峰的数据被完全淘汰出缓冲区，并且在该抖动离开缓冲区的时候再次产生一个假的统计抖动，而此时采样数据可能早已恢复到正常状态了。另外，当某些波动周期是窗口尺寸的整数倍时，此方法的统计数据可能会完全看不出来有任何波动。由于需要管理一个FIFO缓冲区，占用的空间还和时间窗口的长度成正比，对于大多数通常的应用来说就没有什么吸引力，只有少数系统实现。
卷积法使用一些好的平滑函数对采样数据进行卷积运算，可以得到更好的效果。上述的滑动窗口法是卷积法的一个特例，相当于采用了一个矩形函数作为平滑函数对采样数据进行平滑处理，采用其它特性更好的平滑函数，可以得到更好的结果，但是速度太慢，无法连续进行实时数据上报。
为了解决以上技术问题，本发明采取的技术方案是一种实时采样数据的平滑统计方法，包括以下步骤(1)按采样周期在第n+1次采样得到该时刻的采样数据瞬时值Sn+1，(2)对第n+1次采样数据进行平滑统计得到平滑统计数据an+1，其特征是，所述的平滑统计数据an+1是根据前一次平滑统计数据an、第n+1次采样数据瞬时值Sn+1和根据需要自行设定的统计特征时间L三个数据进行运算得到的，运算方法为an+1＝(1-e-1/L)Sn+1+e-1/Lan。
所述的通过前一次平滑统计数据an、第n+1次采样数据瞬时值Sn+1和根据需要自行设定的统计特征时间L三个数据进行直接运算得到平滑统计数据an+1的运算方法也可近似为an+1＝(Sn+1+Lan)/(L+1)。
在采用了上述技术方案后，由于在每一个采样周期仅仅需要利用上一个采样周期的统计平均值和本次采样数据进行简单的运算就可以得到当前的统计平均值，系统只需要记忆前一次采样周期的的平滑统计数据而不需要象滑动窗口法那样记忆缓冲区内的所有采样数据，大大节省了存储空间；其次，在进行平滑统计时只需进行四步运算而无须象滑动窗口法那样对位于窗口内的采样数据都要进行权值计算并进行累加的远远大于四步的运算，节省了运算所需要的时间；另外，由于平滑统计中采用的运算方法是根据采样数据权值随经过时间的指数下降的统计方法推导而来的，具有极好的平滑效果；因此本发明解决了现有技术中的统计平滑方法不能同时做到实时上报平滑数据、时间和空间开销小、统计平滑效果好的技术问题。
图2是采样数据图。
图3是利用定期累加法对图2中的采样数据图进行平滑统计得到的图。
图4是利用滑动窗口法对图2中的采样数据图进行平滑统计得到的图。
图5是利用本发明的平滑统计方法对图2中的采样数据图进行平滑统计得到的图。
r值可以这样确定r=e-1L,]]>L是统计的特征时间，以采样周期为单位，也就是下图中当前时刻权值曲线的切线与水平轴交点距离当前时刻的长度。L值可以根据需要进行设定，一般来说，L值要比采样值中没有意义的噪音波动周期长，但是不要比能够反应系统重要变化的周期长太多。采样越大的L值，统计平均值平滑得越好，但是细节就越不明显。
卷积运算的计算量太大，但是经过观察，很容易注意到an+1=(1-r)(sn+1+r1sn+r2sn-1r3sn-2+…)]]>=(1-r)(sn+1+r(sn+r1sn-1+r2sn-2+…))]]>=(1-r)(sn+1+ran1-r)]]>=(1-r)sn+1+ran]]>我们得到了递推公式an+1＝(1-r)sn+1+ran…………………………………〔临界阻尼法计算公式〕这样我们每一个采样周期仅仅需要利用上一个采样周期的统计平均值和本次采样数据，进行一次简单的运算就可以得到当前的统计平均值。
如果你觉得r值的计算公式需要计算浮点指数函数，虽然只需要计算一次，但是在某些嵌入式系统中根本就不提供，也可以采用近似值r=LL+1,]]>当L＝0时统计平均值就是采样瞬时值。
从以上看可以提出一种如
图1所示的实时采样数据的平滑统计方法，包括以下步骤(1)按采样周期在第n+1次采样得到该时刻的采样数据瞬时值Sn+1，(2)对第n+1次采样数据进行平滑统计得到平滑统计数据an+1，平滑统计数据an+1是通过前一次平滑统计数据an、第n+1次采样数据瞬时值Sn+1和根据需要自行设定的统计特征时间L三个数据进行直接运算得到的，运算方法为an+1＝(1-e-1/L)Sn+1+e-1/Lan；运算方法也可近似为an+1＝(Sn+1+Lan)/(L+1)。
从图2、3、4和5中比较可以看出，定期累加法由于上报数据间隔过大，丢失了许多细节信息。滑动窗口法在波动周期和窗口宽度相近的时候丢失了波动信息。此外，滑动窗口发在虚线所示位置上有一个假象，采样数据在该点并没有明显波动，只是优于一个大的波动在该位置被淘汰，造成了这个假象。临界阻尼法在一般情况下，效果和滑动窗口法相当，少数情况下效果更好，不会出现假象，也不会丢失重要信息。
权利要求
1.一种实时采样数据的平滑统计方法，包括以下步骤(1)按采样周期在第n+1次采样得到该时刻的采样数据瞬时值Sn+1，(2)对第n+1次采样数据进行平滑统计得到平滑统计数据an+1，其特征是，所述的平滑统计数据an+1是根据前一次平滑统计数据an、第n+1次采样数据瞬时值Sn+1和根据需要自行设定的统计特征时间L三个数据进行运算得到的，运算方法为an+1＝(1-e-1/L)Sn+1+e-1/Lan。
2.如权利要求1所述的实时采样数据的平滑统计方法，其特征是，所述的通过前一次平滑统计数据an、第n+1次采样数据瞬时值Sn+1和根据需要自行设定的统计时间L三个数据进行直接运算得到平滑统计数据an+1的的运算方法也可近似为an+1＝(Sn+1+Lan)/(L+1)。
全文摘要
本发明涉及实时采样数据的平滑统计方法。包括以下步骤(1)按采样周期在第n+1次采样得到该时刻的采样数据瞬时值S
文档编号G06F17/18GK1466080SQ0212296
公开日2004年1月7日 申请日期2002年6月13日 优先权日2002年6月13日
发明者孙伊, 孙 伊 申请人:华为技术有限公司