计算分段采样区间中的平均值，标准差，中位数，积分值等的类

最新推荐文章于 2025-01-05 16:07:38 发布

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本文介绍了一个名为SampleFits的Java类，该类用于在分段采样区间内计算平均值、标准差、中位数以及积分等统计量。这个工具对于处理分段数据和理解其分布特性非常有用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

SampleFits.java

package org.eso.fits;

import java.util.Arrays;


public class SampleFits {
	/*本类完成的功能：对输入的的初始样本lamda, flux，根据整个采样区间的边界值如[3900 9000]以及采样间隔50进行分段，
	 * 在例子中，lambda和flux的长度应该从小到大有序而且一致，并且lambda的区间范围应该包括边界值[3900 9000]；
	对于每段，可以计算每段flux对应的平均值，标准差，中位数，积分值等方法。*/
	//错误定义
	private final int ERROR_NOTFOUND = 0;
	private final int ERROR_BOUND = 1;
	private final int ERROR_LENGTH = 2;
	private final int ERROR_SAMPLESIZE = 3;
	
	//类成员变量
	private double sampleSize;//采样间隔
	private double sampleLowArea;//整个采样区间的左边界
	private double sampleUpArea;//整个采样区间的右边界
	private double[] lambda; //初始数据X
	private double[] flux;   //初始数据Y

	//初始化类成员变量
	public SampleFits(double[] dataX, double[] dataY) {
		
		sampleSize = 50;
		sampleLowArea = 3900;
		sampleUpArea = 9000;
		
		lambda = new double[dataX.length];
		flux = new double[dataY.length];
		System.arraycopy(dataX, 0, lambda, 0, dataX.length);
		System.arraycopy(dataY, 0, flux, 0, dataY.length);		
		
		if (ErrorCheck() != ERROR_NOTFOUND) {
			System.out.println("Please take care of the argvs!");
		}
	}

	public SampleFits(int sampleSize, int sampleLowArea, int sampleUpArea, double[] dataX, double[] dataY) {
		this.sampleSize = sampleSize;
		this.sampleLowArea = sampleLowArea;
		this.sampleUpArea = sampleUpArea;

		lambda = new double[dataX.length];
		flux = new double[dataY.length];
		System.arraycopy(dataX, 0, lambda, 0, dataX.length);
		System.arraycopy(dataY, 0, flux, 0, da