检查数值流是否与特定函数匹配
Check if stream of numerical values matches specific function
标题有点不准确。但我不知道如何更精确。欢迎编辑。
我有数据流。每个周期（几毫秒）我都会得到一组新的 3 个代表加速度的浮点数。所以基本上 X-、Y- 和 Z-axis.
上的加速度
我有一个函数 f(x) : R^3 -> R^3。在这种情况下，我可以将 f(x) 拆分为三个不同的函数。 f(X)、f(Y)、f(Z)。
对于所有 Z，f(Z) = 0。对于所有 Y，f(Y) = 0。
假设 f(X) 看起来像 my = 2 和 sigma = 1 的密度正态推导，所以 N(2,1).
现在我想检查数据流中的值是否与函数 f(x) 实际匹配。当然他们不会完全匹配。因此我想知道这些值是否遵循类似 f(x) 的曲线。
问题是，我如何以数学和编程方式做到这一点？
（不是真的需要源代码。只是想知道如何解决这个问题）
这里有一些想法：
- 计算每个时间点的误差平方和。由于这些只会随着您添加更多点而增加，您可能希望通过总测量时间将它们归一化并确定您的截止值应该是多少。
- 计算数据的FFT并将其与已知函数的FFT进行比较。
- 计算学生的 T 检验，看看已知分布和测量分布是否具有相同的均值。
- 计算 F 检验以查看已知分布和测量分布是否具有相同的标准差。
- 研究时间序列分析技术，了解通常如何比较时间相关数据流。
标题有点不准确。但我不知道如何更精确。欢迎编辑。
我有数据流。每个周期（几毫秒）我都会得到一组新的 3 个代表加速度的浮点数。所以基本上 X-、Y- 和 Z-axis.
上的加速度我有一个函数 f(x) : R^3 -> R^3。在这种情况下，我可以将 f(x) 拆分为三个不同的函数。 f(X)、f(Y)、f(Z)。 对于所有 Z，f(Z) = 0。对于所有 Y，f(Y) = 0。 假设 f(X) 看起来像 my = 2 和 sigma = 1 的密度正态推导，所以 N(2,1).
现在我想检查数据流中的值是否与函数 f(x) 实际匹配。当然他们不会完全匹配。因此我想知道这些值是否遵循类似 f(x) 的曲线。
问题是，我如何以数学和编程方式做到这一点？ （不是真的需要源代码。只是想知道如何解决这个问题）
这里有一些想法：
- 计算每个时间点的误差平方和。由于这些只会随着您添加更多点而增加，您可能希望通过总测量时间将它们归一化并确定您的截止值应该是多少。
- 计算数据的FFT并将其与已知函数的FFT进行比较。
- 计算学生的 T 检验，看看已知分布和测量分布是否具有相同的均值。
- 计算 F 检验以查看已知分布和测量分布是否具有相同的标准差。
- 研究时间序列分析技术，了解通常如何比较时间相关数据流。