17、数据收集与处理的实用技术与应用-优快云博客

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数据收集与处理的实用技术与应用

1. 线性模型与数据校准

在数据处理中，我们可以使用线性模型来描述数据。以 ir_data.csv 文件为例，我们将 pairs 列表作为 linest() 函数的参数，该函数会返回相关性 r 以及线性模型的参数 alpha 和 beta 。计算 r² 值能显示线性模型所解释的方差比例。对于 ir_data.csv 文件，输出结果如下：

r² = 0.8267
d = -0.12588*raw + 43.90

这表明该公式能预测82%的值。我们可以在Arduino中实现这个公式，从而报告实际距离而非原始电压测量值，这只需对代码进行小修改即可完成额外的距离计算。

校准测量和数据收集设备的步骤如下：
1. 进行一些受控实验以收集数据点。
2. 进行基本统计分析，确定数据的可用部分。
3. 创建线性模型来描述数据。

基于这个校准过程，我们可以修改设备中的软件，持续收集和分析原始数据，确保设备结果有意义。

2. 使用简单滤波器减少噪声

为减少输出的变异性，我们可以使用原始值的移动平均值。指数加权移动平均（EWMA）算法能抑制数据中的小扰动，提供更稳定的读数。

EWMA算法中，加权数据点的核心计算如下：
[ s_i = w \times r_i + (1 - w) \times s_{i-1} ]
其中， w 是权重值，体现了前一个数据点对当前数据点的影响。若 w 为1，前一个值无影响；若 w 为0，初始值是唯一重要的值，新值会被忽略。

第一个数据点 s_0 可以是第一个原始点 r_0 ，不进行转换，该初始值用于启动处理。常见的做法是对前四个值取平均值。

例如，当 w = 1/3 时，每个新点由下一个原始值的1/3和所有先前加权值的2/3组成，这意味着小的变化会被忽略。随着时间回溯，较旧值的有效权重依次为0.666、0.444、0.296、0.197等。

我们可以使用已收集的原始数据来探索该滤波器的影响，以下是一个用于试验不同权重值的函数：

def ewma(row_iter, w=0.4):
    row = next(row_iter)
    r = row.Raw
    s = r
    row.Weighted = s
    yield row
    for row in row_iter:
        r = row.Raw
        s = round(w * r + (1 - w) * s)
        row.Weighted = s
        yield row

这个生成器函数会对 row_iter 序列中每个项目的 Raw 值应用 w = 0.4 的权重。我们使用 next() 函数提取初始项目 row ，用于初始化原始值 r 和加权值序列 s 。这里我们用单个初始值初始化加权序列，也可以对前几个值取无加权平均值。

我们将加权值插入每行数据中，设置每行的 Weighted 属性，然后返回修改后的行。

以下是一个简单的脚本，用于查看 ewma() 生成器函数的效果：

from ch_5_ex_3 import nsreader
with open("irdata_2.csv") as data:
    for row in ewma(nsreader(data)):
        print(row.Raw, row.Weighted)

运行该脚本，我们会看到原始值和加权值的序列，例如：

300 300
299 300
301 300

原始值在299到301之间波动，而加权值保持稳定在300。另一个例子：

在这个例子中，红外阅读器到目标的距离从300突然跳到288（从15厘米到16厘米），加权移动平均值通过300、295、292和291缓慢下降。加权移动平均的优点是能抑制小变化，减缓大变化。

我们可以在Arduino中轻松实现这个算法，并结合线性模型将加权值转换为距离，从而得到缓慢变化的距离测量值。

3. 添加声音警报解决问题

我们可以使用LED提供反馈，例如使用心跳LED显示代码是否正常运行。还可以根据其他条件添加LED，比如添加红色和绿色LED来显示测量距离是否超出特定范围。

添加这些LED时，需要添加适当的电阻，并分配两个引脚来控制它们。

在Arduino程序中，我们可以通过简单计算将原始测量值转换为距离，代码示例如下：

float next = debounce_ir();
float raw = next * w + (1 - w) * current; 
float d = -0.12588 * raw + 43.90;

这里依赖于 debounce_ir() 函数从红外设备读取单个距离值，这是对 gather_data() 函数的小修改，我们希望返回一个值而不是更新全局变量。

我们使用EWMA算法计算原始值序列的加权移动平均值，将其保存在全局变量 raw 中，权重值 w 通过Python程序探索数据得到。然后将其转换为距离值 d ，用于点亮一些LED。

我们可以在 if 语句中使用这个距离值：

if (d < 16.0) {
    digitalWrite(RED_LED, HIGH);
} else {
    digitalWrite(RED_LED, LOW);
}
if (d > 29.0) {
    digitalWrite(GREEN_LED, HIGH);
} else {
    digitalWrite(GREEN_LED, LOW);
}

这需要定义用于红色和绿色限制LED的两个引脚，我们可以进行实验，确保当目标离传感器太近或太远时LED亮起。

我们还可以添加一个压电扬声器，使用Arduino的 tone() 和 noTone() 函数创建声音信号。注意，扬声器需要一个小电阻（通常为100Ω）来将电压降低到可管理的水平。

使用 tone() 函数时，我们可以提供一个频率（如1000）和持续时间（1000毫秒或1秒），产生一个方便的蜂鸣声作为音频警报。

在开始这类任务时，很难确定最终需要什么样的反馈，是单个警报LED、两个限制LED、一个音调还是多个音调，只有在设备运行时才能想象出确切的反馈需求。能够轻松更改设备使我们可以试验不同类型的交互。

4. 数据收集与处理的其他应用

除了上述内容，数据收集与处理还有很多其他应用场景。以下是一些常见的方面：

4.1 日志文件数据提取与分析

许多软件（包括数据库和Web服务器）会保留大量日志。创建网站的人可以访问显示网站哪些部分被访问的日志。这些数据量很大，Python工具是消化和总结这些细节的常用方法。

4.2 社交网络信息获取

社交网络是获取信息的重要来源。我们可以通过各种社交网络与他人建立联系，例如使用 http://www.meetup.com 等网站找到线下团体，使用关键词（如Python、Arduino或Maker）搜索志同道合的团体。

一些社交网络网站（如 https://twitter.com ）有非常复杂的应用程序编程接口（API），我们可以使用这些API找到所需的信息。而其他一些社交网络网站可能不太复杂，需要更多工作来分析和解释数据。

4.3 复杂数据源处理

在某些情况下，我们需要处理难以分析的数据源，例如PDF文件。虽然PDF文件可能包含大量有用信息，但解析起来可能很困难。 pdfminer 包似乎在提取可能被锁定在PDF中的数据方面提供了一定的灵活性。

4.4 物联网数据收集

我们可以利用物联网收集数据。许多人发现，原始数据不如经过适当分析和总结的数据有用，真正成功的做法是将原始数据转化为可操作的信息。

以下是一个简单的流程图，展示了数据收集与处理的主要流程：

graph LR
    A[数据收集] --> B[数据校准]
    B --> C[噪声处理]
    C --> D[数据应用（如LED反馈、声音警报）]
    A --> E[日志文件分析]
    A --> F[社交网络信息获取]
    A --> G[复杂数据源处理]

总的来说，数据收集和处理是一个多方面的过程，涉及到从数据收集到分析、应用的多个环节。通过合理运用线性模型、滤波器、LED反馈和声音警报等技术，我们可以更好地处理和利用数据，同时结合物联网和各种数据源，获取更有价值的信息。

5. 数据处理相关技术总结

在数据处理过程中，我们运用了多种技术和方法，下面对这些关键技术进行总结：

技术名称	作用	操作步骤
线性模型	描述数据关系，预测数据	1. 进行受控实验收集数据点；2. 进行基本统计分析确定可用数据；3. 创建线性模型；4. 根据模型修改设备软件
指数加权移动平均（EWMA）滤波器	减少数据噪声，提供稳定读数	1. 确定权重值 `w` ；2. 初始化第一个数据点；3. 按照公式 ( s_i = w \times r_i + (1 - w) \times s_{i-1} ) 计算加权数据点；4. 使用Python函数进行实验和应用
LED反馈	直观显示数据状态	1. 添加适当电阻和分配引脚；2. 将原始测量值转换为距离；3. 根据距离值控制LED亮灭
声音警报	提供音频反馈	1. 添加压电扬声器和电阻；2. 使用 `tone()` 和 `noTone()` 函数创建声音信号

这些技术相互配合，使得数据处理更加准确和有效。例如，线性模型为数据提供了理论基础，EWMA滤波器提高了数据的稳定性，LED反馈和声音警报则增强了数据的可视化和可感知性。

6. 代码示例分析

下面对前面提到的关键代码进行详细分析：

6.1 EWMA滤波器Python代码

def ewma(row_iter, w=0.4):
    row = next(row_iter)
    r = row.Raw
    s = r
    row.Weighted = s
    yield row
    for row in row_iter:
        r = row.Raw
        s = round(w * r + (1 - w) * s)
        row.Weighted = s
        yield row

代码功能 ：该函数实现了EWMA滤波器，对输入的原始数据进行加权处理，返回包含加权值的新数据序列。
代码流程 ：
1. 提取初始项目 row ，初始化原始值 r 和加权值 s 。
2. 将初始加权值插入 row 并返回。
3. 遍历剩余的 row_iter 序列，计算每个数据点的加权值并插入 row ，然后返回。

6.2 Arduino距离计算和LED控制代码

float next = debounce_ir();
float raw = next * w + (1 - w) * current; 
float d = -0.12588 * raw + 43.90;
if (d < 16.0) {
    digitalWrite(RED_LED, HIGH);
} else {
    digitalWrite(RED_LED, LOW);
}
if (d > 29.0) {
    digitalWrite(GREEN_LED, HIGH);
} else {
    digitalWrite(GREEN_LED, LOW);
}

代码功能 ：从红外设备读取距离值，计算加权移动平均值，将其转换为距离值，然后根据距离值控制红色和绿色LED的亮灭。
代码流程 ：
1. 调用 debounce_ir() 函数读取单个距离值。
2. 计算加权移动平均值 raw 。
3. 根据线性模型将 raw 转换为距离值 d 。
4. 根据 d 的值控制LED的亮灭。

7. 数据处理的拓展与展望

数据处理是一个不断发展和拓展的领域，未来有很多可以探索的方向：

7.1 算法优化

可以进一步优化现有的算法，例如改进EWMA滤波器的权重计算方法，使其能够更好地适应不同类型的数据。还可以探索更复杂的线性模型，提高数据预测的准确性。

7.2 多传感器融合

结合多种传感器的数据，如红外传感器、激光传感器等，进行更全面和准确的数据收集。通过融合不同传感器的数据，可以获得更丰富的信息，提高数据处理的效果。

7.3 智能反馈系统

开发更智能的反馈系统，根据数据的实时变化自动调整反馈方式。例如，根据距离的变化动态调整声音警报的频率和强度，或者根据数据的趋势调整LED的颜色和闪烁模式。

以下是一个拓展的流程图，展示了数据处理的未来可能发展方向：

graph LR
    A[数据收集] --> B[数据校准]
    B --> C[噪声处理]
    C --> D[数据应用（如LED反馈、声音警报）]
    A --> E[日志文件分析]
    A --> F[社交网络信息获取]
    A --> G[复杂数据源处理]
    D --> H[算法优化]
    D --> I[多传感器融合]
    D --> J[智能反馈系统]

总之，数据收集与处理是一个充满挑战和机遇的领域。通过不断学习和实践，我们可以掌握更多的数据处理技术，将原始数据转化为有价值的信息，为各个领域的决策提供支持。同时，关注技术的发展趋势，积极探索新的应用场景，将有助于我们在这个领域取得更好的成果。