تحريك متوسط كشف الذروة

ونحن بحاجة إلى نظام للإنذار المبكر. أنا أتعامل مع ملقم الذي يعرف أن يكون مشاكل الأداء تحت الحمل. يتم تسجيل الأخطاء في قاعدة بيانات جنبا إلى جنب مع الطابع الزمني. هناك بعض خطوات التدخل اليدوي التي يمكن اتخاذها لتقليل تحميل الخادم، ولكن فقط إذا كان شخص ما على بينة من هذه المسألة. نظرا لمجموعة من المرات التي حدثت فيها أخطاء، كيف يمكنني تحديد بداية ارتفاع في الأخطاء (في الوقت الحقيقي) يمكننا حساب دوريا أو على كل حدوث خطأ. نحن غير مدركين حول أخطاء عرضية، ولكن ليس لديهم عتبة محددة. يمكنني فقط إخطار شخص ما في أي وقت نحصل، ويقول، ثلاثة أخطاء في خمس دقائق، ولكن إيم متأكد ثيريس طريقة أفضل. إد ترغب في أن تكون قادرة على ضبط حساسية الخوارزمية على أساس التغذية المرتدة من سيسادمينس. في الوقت الراهن، أنها تريد أن تكون حساسة إلى حد ما، على الرغم من أننا نعلم أننا يمكن أن نتوقع بعض ايجابيات كاذبة. أنا لست إحصائي، إيم متأكد من الواضح، وتنفيذ هذا يحتاج إلى أن تكون بسيطة نسبيا مع الأدوات الموجودة لدينا: سكل سيرفر والمدرسة القديمة أسب جسكريبت. إم لا تبحث عن إجابة في التعليمات البرمجية، ولكن إذا كان يتطلب برامج إضافية، فإنه ربما لن تعمل بالنسبة لنا (على الرغم من أنني أرحب بالحلول غير العملية ولكن مثالية كتعليق، لبلدي الفضول). طلب أكتوبر 24 12 في 21:44 لقد كان 5 أشهر منذ كنت قد طرحت هذا السؤال، ونأمل كنت أحسب شيئا. أنا سوف تقدم بعض الاقتراحات المختلفة هنا، على أمل أن تجد بعض الاستخدام بالنسبة لهم في سيناريوهات أخرى. لحالة الاستخدام الخاص بك أنا لا أعتقد أنك بحاجة إلى النظر في ارتفاع الخوارزميات الكشف عن. حتى هنا يذهب: دعونا نبدأ مع صورة من الأخطاء التي تحدث على جدول زمني: ما تريد هو مؤشر رقمي، مقياس لمدى سرعة الأخطاء القادمة. وينبغي أن يكون هذا التدبير قابلا للالدوس - يجب أن يكون لديك سيسادمينس قادرة على وضع حدود التي تتحكم مع ما أخطاء الحساسية تتحول إلى تحذيرات. لقد ذكرت المسامير، أسهل طريقة للحصول على ارتفاع هو رسم الرسم البياني على كل فترة 20 دقيقة: سوف سيسادمينس الخاص بك تعيين حساسية على أساس ارتفاعات القضبان أي معظم الأخطاء التي يمكن تحملها في فترة 20 دقيقة. (في هذه المرحلة قد تتساءل إذا كان يمكن تعديل طول 20 دقيقة نافذة، ويمكن، ويمكن أن نفكر في طول النافذة كما تعريف كلمة معا في العبارة أخطاء تظهر معا). ما هي المشكلة مع هذه الطريقة ل السيناريو الخاص بك حسنا، المتغير الخاص بك هو عدد صحيح، وربما أقل من 3. أنت لن تعيين عتبة الخاص بك إلى 1، لأن هذا يعني فقط كل خطأ هو تحذير الذي لا يتطلب خوارزمية. لذلك اختياراتك لعتبة سوف تكون 2 و 3. هذا لا يعطي سيسادمينس الخاص بك الكثير من السيطرة غرامة الحبيبات. بدلا من عد الأخطاء في نافذة الوقت، تتبع عدد الدقائق بين الأخطاء الحالية والأخيرة. عندما تحصل هذه القيمة صغيرة جدا، فهذا يعني أن الأخطاء الخاصة بك تتكرر أكثر من اللازم وكنت بحاجة إلى رفع تحذير. سيعمل مسؤول النظام الخاص بك على تحديد الحد الأقصى عند 10 (أي إذا حدثت أخطاء أقل من 10 دقائق، أو مشكلة) أو 20 دقيقة. ربما 30 دقيقة لنظام أقل حرجة مهمة. ويوفر هذا الإجراء مزيدا من المرونة. على عكس قياس 1، والتي كان هناك مجموعة صغيرة من القيم التي يمكن أن تعمل مع، والآن لديك مقياس الذي يوفر 20-30 القيم جيدة. وبالتالي سيكون لديك سيسادمينس أكثر مجالا لصقل. وهناك طريقة أخرى لمعالجة هذه المشكلة. وبدلا من النظر إلى ترددات الخطأ، قد يكون من الممكن التنبؤ بالأخطاء قبل حدوثها. لقد ذكرت أن هذا السلوك يحدث على ملقم واحد، المعروف أن لديها مشاكل في الأداء. يمكنك مراقبة بعض مؤشرات الأداء الرئيسية على هذا الجهاز، وإخبارهم عند حدوث خطأ ما. على وجه التحديد، سوف ننظر في استخدام وحدة المعالجة المركزية، واستخدام الذاكرة، ومؤشرات الأداء الرئيسية المتعلقة القرص إو. إذا كان استخدام وحدة المعالجة المركزية الخاص بك يعبر 80، فإن الأنظمة الذهاب إلى إبطاء. (وأنا أعلم أنك قلت أنك لا تريد تثبيت أي برنامج، وصحيح أنه يمكنك القيام بذلك باستخدام بيرفمون، ولكن هناك أدوات مجانية هناك والتي سوف تفعل هذا بالنسبة لك، مثل ناجيوس وزينوس.) وبالنسبة للأشخاص الذين جاءوا هنا على أمل العثور على شيء عن الكشف عن ارتفاع في سلسلة زمنية: كشف سبايك في سلسلة زمنية أبسط شيء يجب أن تبدأ من خلال القيام به هو حساب المتوسط ​​المتحرك لقيم الإدخال الخاص بك. إذا كانت السلسلة هي x1، x2. ، ثم حساب متوسط ​​متحرك بعد كل ملاحظة على النحو التالي: مك (1 - ألفا) M ألفا هك حيث ألفا تحديد مقدار الوزن إعطاء أحدث قيمة هك. إذا تم نقل القيمة الجديدة بعيدا جدا عن المتوسط ​​المتحرك، فعلى سبيل المثال، يمكنك رفع تحذير. المتوسطات المتحركة لطيفة عند العمل مع البيانات في الوقت الحقيقي. ولكن لنفترض أن لديك بالفعل مجموعة من البيانات في الجدول، وكنت ترغب فقط في تشغيل استعلامات سكل ضده للعثور على المسامير. أود أن أقترح: حساب متوسط ​​قيمة السلاسل الزمنية الخاصة بك حساب الانحراف المعياري سيغما عزل تلك القيم التي هي أكثر من 2sigma فوق المتوسط ​​(قد تحتاج إلى ضبط هذا العامل من 2) أكثر متعة الاشياء حول سلسلة زمنية العديد من العالم الحقيقي وسلسلة زمنية تعرض سلوك دوري. هناك نموذج يسمى أريما التي تساعدك على استخراج هذه الدورات من سلسلة الوقت الخاص بك. المتوسطات المتحركة التي تأخذ في الاعتبار السلوك الدوري: هولت وفصل الشتاء لقد بحثت عن خوارزميات الكشف على الانترنت. وجدت معظم المواد الأكاديمية التي هي فوق رأسي. قد يحملون الإجابة، ولكن don39t اجتياز بلدي اختبار كوتسيمبلكوت الشخصية. تصحيح لي إذا I39m الخطأ، ولكن أنا don39t أعتقد I39m تبحث عن خوارزمية الكشف الذروة. وبمجرد أن بلغت ذروتها أخطاء، يبدو أنه من خلال تعريف I39ve غاب عن فرصتي لتحسين أسوأ هذه القضية. الاعتذار إذا كان استخدام بلدي من كوتبيكيكوت مربكا. أعتقد أنني بحاجة إلى التنبؤ بزيادة مستمرة في الأخطاء أو تحديد خطوة كبيرة حتى. نداش دبنتون أوكت 25 12 في 15:26 1 ل ستاتيستيكال بروسيس كونترول، ثيريس بعض المعلومات المفيدة هنا على كشف الخطوة. ل سيك ليس من الصعب جدا لكتابة تنفيذ إما القواعد الكهربائية الغربية أو قواعد نيلسون. مجرد جعل أوسب في ملقم سكل التي سوف تتكرر من خلال مجموعة البيانات و بينغ كل نقطة ضد القواعد باستخدام نقاط المجاورة لها. ربما تلخيص عدد من الأخطاء حسب الساعة (اعتمادا على الاحتياجات الخاصة بك). يرتبط هذا النوع بسؤال نشرته على ستاك أوفيرفلو في حين يعود إلى الخلف (لقد قرأ جوابا سريعا إذا ساعد ذلك): المخططات الإحصائية للتحكم في العمليات الإحصائية في سكل سيرفر 2008 R2 ما هي خوارزميات الكشف عن الذروة الموجودة لدي بيانات صاخبة، وأنا ترغب في تنفيذ ذروة الكشف عن هذه البيانات. البيانات في الاتجاه المعاكس، في الواقع أنا أحاول تحديد أسفل. فيما يلي لقطة من البيانات في إكسيل. أحب الكشف عن قيعان. فكرت في تمرير البيانات من خلال مرشح تمريرة منخفضة ثم القيام بمتوسط ​​متحرك حيث أحدد القمم وضمن المتوسط ​​المتحرك أفعل بحثا آخر. لدي صفر دسب الخلفية هذا هو مجرد نهج الحس السليم. وأود أن أسمع ما يوصي به الخبراء. طلب 1 فبراير 12 في 6:17 كتنسر، وهناك عدد من الطرق التي يمكن استخدامها هنا. طريقة واحدة أن أوصي هو استخدام تحويل الموجة المنفصلة، ​​(دوت)، وعلى وجه الخصوص، والنظر في الموجة دوبيشيز. أود أن أقول، دأوب -14 دوب-تيترا. في الأساس ما كنت حقا بحاجة إلى القيام به هو الاتجاه إشارة الخاص بك، ومن ثم من هناك، القيام دقيقة أو أقصى اختيار. وهذا سوف تتخلص من القيم المتطرفة الخاصة بك. يمكن تحويل المويجة دوب-14daub-تيترا تساعدك على القيام بذلك، وهذا يساعد خصوصا لأنك لا تعرف طبيعة الإشارة الخاصة بك. (باستخدام دوب-14، يمكنك تمثيل بدقة إشارات متعدد الحدود من درجة 142 7، ويبدو أنك لن تحتاج أكثر من ذلك). حساب هذه المويجة تحويل أساسا يضغط طاقتك في عدد قليل من إنديسيريز. وتمثل تلك المؤشرات الأوزان على ناقلات الأساس. أما بقية الأوزان فستكون (من الناحية المثالية) قريبة من الصفر. عندما يكون لديك ضوضاء في الإشارة الخاصة بك (كما تفعل)، تلك الأوزان التي كانت عادة الصفر لديها بعض الأوزان الآن، ولكن يمكنك ببساطة الصفر بها و دينويز إشارة الخاص بك. وبمجرد أن تكتمل، يمكنك ثم القيام ماكسمين بسيط كشف. هناك المزيد من التفاصيل المعنية، قد ترسل لي رسالة بالبريد الالكتروني إذا كنت ترغب في مناقشة كيفية تنفيذها. لقد قمت بعمل مماثل على هذا من قبل. إديت: إليك بعض الصور التي توضح دوب تيترا دينوازر: أنا بعيدة عن أن أكون خبيرا، ولكن هنا هو ما أود أن أفعله: يبدو أن لديك إشارة متباينة ببطء فرضه مع التقلبات. القمم التي تبحث هي بعض التقلبات أقوى، لذلك أود أن كشف لهم باستخدام ذلك. اسمحوا X (T) تكون إشارة الخام. اتخاذ متوسط ​​متحرك على عدد مناسب من العينات لإنشاء Y (t) الناقل السلس. إذا كنت تنجح X-Y يجب أن يكون لها صفر يعني. حساب الانحراف المعياري سيغما من X-Y. يمكنك الكشف عن قمم الخاص بك عندما (X-Y) (t) غ ألفا مرات سيغما، مع ألفا يجري عادة 2، 3، 4. أوفيرشوت أو أوندرشوت يمكن الكشف على وجه التحديد عن طريق إزالة القيمة المطلقة واستخدام الاختبار السليم. هل هذا ما كنت تبحث عن المستخدم 4749: اسم مثيرة للاهتمام :) طيب. لذا نعم، سيغما هو الانحراف المعياري. نستخدمه كمقياس للتذبذب السعة. على البيانات الخاصة بك، فإنه يبدو ثابتا جدا مع مرور الوقت، لذلك يشير إلى أنه هو النهج الصحيح. والمنطق هو القول أنه يتم الكشف عن الذروة عندما يكون أكبر من هذه التقلبات، حتى يتسنى لنا قوية في الكشف. هل تفعل ماتلاب إو سيكون لدينا إشارة، يمكننا على الأقل علم القمم بسهولة جدا. نداش جين-إيف 2 فبراير في 19:19 user4749 أساسا ما يحدث هنا، Y الخاص بك (t) سيكون إشارة 39trend فقط 39. يعني أيضا متوسط. حتى الآن كنت طرح متوسط ​​الإشارة الخاصة بك، من الإشارة. وهذا هو الجزء X (t) - Y (t). حتى الآن ما تبقى هو الضوضاء الخاصة بك. الآن، (على افتراض الضجيج الخاص بك هو غاوس)، كنت تأخذ الخاص بك ستد، أمبسيغامب. الآن ننظر في جميع القيم من القيمة المطلقة (X (t) - Y (t)) غ 4sigma. لماذا هذا يعني أساسا في اللغة الإنجليزية، كوتديسارد 99.99 من جميع القيم التي من المرجح أن تكون الضوضاء، وترك القيم فقط ليس بسبب نويسكوت. نداش محمد فب 3 12 في 5:21 كشف الذروة لديها عدد قليل جدا من التطبيقات، ل 1 D أو إشارات متعددة الأبعاد. وفيما يلي بعض الأمثلة التي تبين مدى اختلاف هذه الإشارات وتفسيراتها للذروة يمكن أن تكون: الملصقات الأصلية 1D البيانات هوف تحويل صورة، كل ذروة يتوافق مع خط في الصورة الأصلية الترابط الذاتي للصورة، كل ذروة يتوافق مع تردد يكشف عن النمط الدوري المعمم الارتباط المتبادل للصورة ونموذج، كل ذروة يتوافق مع حدوث القالب في الصورة (ونحن قد تكون مهتمة في الكشف فقط أفضل ذروة أو عدة قمم) نتيجة تصفية صورة لهاريس زوايا، كل ذروة يتوافق مع زاوية في الصورة الأصلية. هذه هي التعاريف وتقنيات الكشف عن قمم لقد واجهت - بالتأكيد هناك آخرون أن أنا إما نسيت أو لا أعرف، ونأمل أن إجابات أخرى تغطيها. وتشمل تقنيات المعالجة المسبقة التجانس والتخفيف. الجواب محمد هو حول الموجات، ويمكنك أن ترى مختلف الأعراف منها في وثائق ماثيماتيكاس وافيليتشرشولد (حيث أخذت أيضا أمثلة من، بالمناسبة). ثم يمكنك البحث عن ماكسيما. اعتمادا على التطبيق الخاص بك، تحتاج فقط ماكسيما العالمية (على سبيل المثال تسجيل الصورة)، عدد قليل من الحد الأقصى المحلي (مثل الكشف عن الخط)، أو العديد من الحد الأقصى المحلي (كشف نقاط المفاتيح): وهذا يمكن القيام به تكرارا، وتبحث عن أعلى قيمة في البيانات ثم محو منطقة حول الذروة المختارة، وما إلى ذلك حتى أعلى قيمة متبقية أقل من عتبة. بدلا من ذلك، يمكنك البحث عن الحد الأقصى المحلي داخل حجم حي معين، والحفاظ فقط تلك الحدود القصوى المحلية التي القيم فوق عتبة - يوصي البعض للحفاظ على أقصى الحدود المحلية على أساس المسافة إلى بقية أقصى المحلية (مزيد من الافضل). كما يحتوي الترسانة على عمليات مورفولوجية: يمكن أن يكون كل من ماكسيما و توب-هات المحولين مناسبين. انظر نتائج ثلاثة من هذه التقنيات على صورة تمت تصفيتها لزوايا هاريس: وعلاوة على ذلك، تحاول بعض التطبيقات لإيجاد قمم في دقة بكسل الفرعي. الاستيفاء، الذي يمكن أن يكون تطبيق معين، يأتي في متناول يدي. بقدر ما أعرف، ليس هناك رصاصة فضية، وسوف البيانات معرفة أي التقنيات تعمل بشكل أفضل. سيكون من الجميل حقا أن يكون المزيد من الإجابات، إسب. قادمة من غيرها من التخصصات. لدي إشارة أن عينة في 500khz. أحاول الكشف عن الارتفاع والسقوط والذروة في البيانات الواردة. قاعدة الذروة يمكن ل 250 أوسيك أو 2.5msec، السعة يمكن 6db أو 15db فوق الضوضاء الكلمة. أنا لم يكن لديك جيدة شنر للأسف. مستوى دس للإشارة ليست ثابتة ولكن تتحرك أبطأ بكثير من عنصر أس. عند نقطة القرار، أحتاج إلى معرفة منحدر الصعود والسقوط. هذا هو نظام الوقت الحقيقي الثابت وأنا حقا بحاجة إلى اتخاذ قرار في 100usec بعد المنحدر الهبوطي تصل إلى مستوى العاصمة. أنا أبحث عن اقتراحات كيف يمكنني تنفيذ الخوارزمية التي هي لائق. حاليا أفعل متوسط ​​التشغيل (الماضي 25 نقطة البيانات المضافة معا) ومحاولة للكشف عن هذا الاتجاه. بمجرد الكشف عن الاتجاه حتى أبدأ السعي الاتجاه إلى أسفل وبمجرد أن أفعل ذلك أنا جمع ربما آخر 50 عينات والبدء في حساب. الضوضاء الآن بسهولة مسامير هذه الخوارزمية، وبالتالي السؤال. لصالح الآخرين، لقد انتهى المطاف تنفيذ المتوسط ​​المتحرك تليها التكامل. المتوسط ​​المتحرك للبيانات 64 الماضية ممهدة بما فيه الكفاية ولكن فقدت الارتفاع إلى درجة، ودمج القيم 8 الماضية المكتسبة مرة أخرى في الارتفاع وأنا ببساطة تسعى للارتفاع والسقوط، في وقت لاحق فعلت الانحدار الخطي للمنحدر. يعمل طيب، لا كبيرة ولكن موافق. سأل 7 يوليو 12 في 08:01 أنا لست على دراية جيدة جدا مع دسب. هل يمكن أن تشير لي إلى تنفيذ ممكن استنادا إلى إجابتك ومحدودي المعرفة، وأعتقد أن الرابط (هولوبورودكوبافنوميريكال-ميثودسنوميريكال-derativzwnj8203ehellip) يفعل بالضبط ما أذكر. إذا كنت لاستخدام مثل هذا النهج، وأنا لا أعرف 1) كيفية تحديد الترددات بلدي 2) كيفية تحديد عوامل تصفية نداش كتنسر يوليو 8 12 في 1:53 أيضا الرابط التالي يحل مشكلة مماثلة ويحتوي على مجموعة جيدة من الروابط . dsprelatedshowmessage1237401.php نداش كتنسر يوليو 8 12 في 1:54 إجابتك 2017 ستاك إكسهانج، إنك