一维数据的均值跟方差盘算能够说是多少乎是最常用的统计剖析方式。这个初中就学过的观点，在嵌入式体系中却有着普遍的现实利用：本文援用地点：■ 传感器毛病检测□ 畸形任务的传感器数据稳定应在必定范畴内□ 忽然的均值漂移或方差巨变，每每象征着传感器毛病□ 如温度传感器读数忽然激烈稳定，很可能是打仗不良 旌旗灯188体育注册号品质评价 □ GPS旌旗灯号强度的均值跟方差能够反应定位品质 □ 方差过年夜阐明旌旗灯号不稳固，可能处于多门路效应地区□ 均值过低阐明旌旗灯号较弱，可能在遮挡情况下■ 呆板人把持□ 舵机地位反应的方差能够用来检测能否卡逝世□ 电机电流的均值能够估量负载巨细□ 轮速反应的方差能够断定空中情形■ 电池治理□ 电压的滑动均值能够腻滑刹时稳定□ 电流的方差能够反应负载的稳固性□ 温度的异样稳定可能预示电池成绩这些场景都须要及时、高效地盘算数据流的统计特点。固然盘算公式简略，但在现实工程中，无限的资本限度及及时性请求、数值稳固性跟存储效力成为重要挑衅。本文重要探究怎样在无限的盘算才能跟内存前提下，优雅地实现高效的均值跟方差盘算。经由过程优化算法、增加盘算庞杂度、应用递推公式跟定点数运算，文章供给了一系列应用技能，帮助开辟者在坚持精度的同时，明显下降盘算开支。这些方式特殊实用于物联网装备、嵌入式体系等对资本敏感的范畴。基本常识1.1 界说 麻将胡了官方网站入口家喻户晓:均值(mean)反应数据的会合趋向：方差(variance)反应数据的团圆水平：基于以上两个界说式动身,能够很简略的转换为C code, 浅易易懂: 应用示例：然而这种最基本的实现存在多少个重大成绩: 1） 数据存储成绩 ● 须要保留全体汗青数据● 对高频采样的传感器（如IMU 200Hz），1s就须要存储200个数据点● 在嵌入式体系中，内存资本可贵，这种方法极端挥霍2）盘算效力成绩 ● 每次盘算都须要遍历全体数据，时光庞杂度为O(n)● 对及时体系，跟着数据量增添，盘算耽误会越来越年夜● 不合适须要疾速呼应的及时把持体系3）数值稳固性成绩 ● 直接累加可能招致数值溢出● 对很年夜或很小的数据，浮点数精度丧失显明● 特殊是在盘算方差时，（Xi-u）的盘算可能发生很年夜的舍入偏差4）及时性成绩● 无奈停止增量盘算● 新数据到来时须要从新盘算全部统计量● 不合适流数据处置在线算法(Online Algorithm)在线方式也叫做流式方式, 针对批量方式的毛病,在线方式不须要保留汗青数据，在线算法中比拟经典的是Welford算法。Welford算法是由B.P. Welford在1962年提出的一种在线盘算均值跟方差的算法。它的中心思维是：每来一个新数据，就递增地更新均值跟方差，而不须要存储全部汗青数据。2.1 Welford算法 这是一种数值稳固的在线算法，特殊合适处置数据流。Welford算法的中心是递推公式的推导。设第n个数据到来时：1) 均值更新