有没有尽可能把多的误判数据不要，只要唯一情况就是【整体】【平移】的算法啊，如何解决？

Question

有2000个数为一组，也可以更多。现在要判断这组数据是否出现整体平移现象，就比如说前1000都是20左右，后1000就变成18左右。
有没有什么好的办法啊，就是数据中如果某个时候突然低了100左右后又恢复则是正常的。有没有尽可能把多的误判数据不要，只要唯一情况就是【整体】【平移】的算法啊。
可以提供一下思路不

Answer 1

回复不易，麻烦关注下博主，后面还有问题直接私信我，谢谢！！！

要判断一组数据是否出现整体平移现象，你可以考虑使用一些统计学和信号处理的方法。以下是一种可能的思路：

计算差分： 对每组数据进行差分操作，得到相邻数据点的差值。这可以通过使用NumPy库中的numpy.diff()函数来实现。

import numpy as np

def calculate_diff(data):
    return np.diff(data)

确定阈值： 根据你的问题设置一个合适的阈值，该阈值表示数据是否发生了显著的变化。这个阈值可以根据实际情况来调整，通常可以通过观察数据的特性来估计。

检测平移现象： 对差分数据应用阈值，查找是否存在超过阈值的变化。如果存在连续一段时间的变化，可能表示整体平移现象。

def detect_shift(diff_data, threshold):
    shift_indices = np.where(np.abs(diff_data) > threshold)[0]
    return shift_indices

确定平移范围： 根据检测到的平移现象的位置，你可以进一步分析这些位置，确定平移的范围和方向。

def determine_shift_range(shift_indices):
    # 根据实际需求进行处理，例如找到最小和最大的索引来确定平移的范围
    min_index = np.min(shift_indices)
    max_index = np.max(shift_indices)
    return min_index, max_index

可视化结果： 如果需要，你可以使用可视化工具来直观地展示数据和检测到的平移现象，以便更好地理解结果。