论文学习摘要：基于复合滑动窗的CUSUM暂态事件检测算法

原创 于 2021-11-12 10:16:42 发布 · 1.3k 阅读 · 4 ·
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本文分析了史帅彬等人提出的暂态事件检测算法，强调了其在传统CUSUM基础上的改进，如小权重处理和Sigmoid函数调整。然而，文章指出算法存在窗口长度限制、检出延迟问题，并通过案例讨论了其在实际应用中的不足。关键点在于算法的可靠性与性能提升的权衡。

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本文是针对以下论文的学习摘要。

史帅彬等：基于复合滑动窗的CUSUM暂态事件检测算法, 电测与仪表2019年9月

最低0.47元/天 解锁文章
21、基于卡尔曼滤波器和累积和算法的变化检测技术解析
yog99的博客
10-11 15
本文介绍了一种结合卡尔曼滤波器和累积和算法（CUSUM）的变化检测系统（DSKC），用于实时检测数据分布的变化并动态调整学习模型。系统通过残差分析与状态估计，利用卡尔曼滤波器对平均误差和方差误差进行递归估计，并通过双侧CUSUM算法检测显著变化。实验在人工数据集、生理数据集和真实世界的睡眠呼吸暂停数据上验证了该方法的有效性，结果显示其能高效检测真实变化且误报率低，适用于多种数据类型和学习算法，具有良好的适应性与应用价值。
参数化的CUSUM检测算法——Python
weixin_42312037的博客
01-27 5889
最近帮实验室做了一个项目，做的是电器负荷识别的，近年来特别火爆，而我看网上好像相关的开源点很少，所以我跟大家分享一下：参数化的CUSUM检测算法。 当然我不是特别了解这个内容，只是学会了如何去使用这个算法罢了，如果有想法的也可以底下评论交流。 电器负荷投入或者切除的暂态过程定义为一个暂态事件，而对暂态事件检测可以归结为变点检测问题。说白了也就是说当负荷状态发生改变，有一些特征就会发生改变，例如说均值或者方差等。而在电器负荷识别中，最常用到的应该就是电压有效值和电流有效值了，所以我们观察电流有效值就可以了。
CUSUM算法在变点检测中的应用
Richard_Cai
11-22 3万+
变点检测在很多场合都有使用，例如在机器故障的检测以及各种信号突变的监测等等。变点检测一般就是根据信号序列的统计特性发生改变进行判定，常用的统计特征包括前期数据的均值和方差、残差等。很明显当信号序列发生突变时会改变一些统计特征，比较直观的就是均值和方差会进行改变，最简单的方式是我们可以根据这种改变进行合理设置阈值，超过设定的阈值时就可以判定突变发生。CUSUM控制图简介       CUSUM是一种时
论文笔记：基于复合滑动窗的CUSUM暂态事件检测算法
chenxy_bwave的专栏
11-09 6340
目录 1. 前言 2. 双边CUSUM算法原理 3. 基于复合滑动窗的暂态事件检测 3.1 高斯加权平均 3.2 检测窗口的Sigmoid处理 3.3 检测暂态过程起止位置 4. Summary 1. 前言 本文是对以下论文的解读笔记。注意在下文中“该论文”和“本文”是指向不同的对象。 史帅彬等：基于复合滑动窗的CUSUM暂态事件检测算法, 电测与仪表2019年9月10日 在非侵入式负荷监测中，暂态特征和稳态特征是负荷辨识的两类...
论文笔记：一种适用于NILM的暂态事件检测算法(滑动窗双边CUSUM)
chenxy_bwave的专栏
11-04 4385
本文是对以下论文的阅读笔记，附有一定的解读和思考。 牛卢璐，贾宏杰：一种适用于非侵入式负荷监测的暂态事件检测算法, 电力系统自动化2011
变点检测
水可马二的博客
01-18 2万+
1 变点理论变点理论是统计学中的一个经典分支，其基本定义是在一个序列或过程中，当某个统计特性（分布类型、分布参数）在某时间点受系统性因素而非偶然性因素影响发生变化，我们就称该时间点为变点。变点识别即利用统计量或统计方法将该变点位置估计出来。具体定义如下： 假设存在一个数据集，每个数据观测值相互独立，如果在某一时刻，模型中的某个或某些变量突然发生了变化，即存在一个时间点，在该点之前，数据集符合一个分
小波分析 检测 跳变点
aig8440的博客
12-07 1305
%wavlet break detection%清除以前的数据clear;close all;%载入原始信号的波形数据load freqbrk;%幅度明显跳变，第一类跳变点%显示数据的基本信号whos;figure;plot(freqbrk);%自定义坐标轴xlabel('时间'); ylabel('幅值');%自定义标题title('频率突变信号'); %对信号进行傅里叶变换f=f...
非侵入式负荷监测：滑动窗CU-SUM算法的暂态事件检测
针对这一特性，本文提出了一种基于滑动窗的双边累积和（CUSUM）的暂态事件自动检测算法。这种算法通过对输入信号进行预处理，能够精确捕捉到负荷切换的暂态过程，包括发生时刻，从而有效识别不同类型的负荷，并触发...
非侵入式负荷监测技术如何利用双边累积和（CUSUM）算法对电力系统中的暂态事件进行检测，并阐述其在智能电网在线监测中的应用？
10-30
进一步学习和深入研究非侵入式负荷监测技术，可以参考《非侵入式负荷监测：滑动窗CU-SUM算法的暂态事件检测》等资料，以获得更全面的技术视角和实际应用能力的提升。 参考资源链接：[非侵入式负荷监测：滑动窗CU-...
请详细解释非侵入式负荷监测技术如何利用双边累积和（CUSUM）算法对电力系统中的暂态事件进行检测，并阐述其在智能电网在线监测中的应用。
10-30
暂态事件检测中运用的双边累积和（CUSUM）算法是一种有效的信号处理技术，它通过滑动窗口的策略来处理输入信号。滑动窗CU-SUM算法通过比较当前信号与历史平均值的差异，利用累积的方式来检测信号的变化。当信号中的...
CUSUM算法学习+小实例
热门推荐
daimaxiaoxin的博客
11-07 4万+
说明：本文为个人搜集理解，并非全面。 CUSUM（Cumulative Sum Control Chart:累积和)：一种先进的统计方法，她利用当前的和最近的过程数据来检验过程均值中不大的变化或变异性，CUSUM代表偏离目标值得变差的”累积和“，它把当前和最近的数据看得同等重要。 1、CUSUM控制图 ​ CUSUM 控制图标绘每个样本值与目标值之间偏差的累积和 (CUSUM)。由于CUS...
论文研究-基于改进CUSUM算法的网络异常流量检测.pdf
07-22
首先对网络流量进行异常检测，发现异常后再对数据包进行分析，实施相应措施，有利于降低系统开销。针对在使用CUSUM算法进行流量异常检测时产生的累积和效应问题，提出用自适应算法消除累积和效应的影响，分析了参数的设置对解除报警的延迟时间、误报警等的影响。实验结果表明设计的算法是有效和正确的，可以直接应用于检测SYN洪水攻击等。
基于CUSUM的自适应攻击检测 (2011年)
05-18
为了能够快速发现DDoS攻击,尽量减小或避免其危害,基于CUSUM算法,以发送和接收数据包数量比例为特征量,提出一种快速的DDoS攻击检测算法.并通过动态调整期望值和警告阈值,使算法具有更好的适应性,能够运用于不同的网络环境.最后通过实验对算法进行验证.
EXCEL制作的CUSUM控制图软件
02-24
CUSUM控制图软件是免费质量管理软件,基于微软的EXCEL编制,只需要依据软件提示,按START键即可开始CUSUM控制图的制作.输入过程平均值等相关信息,再输入样本值,一步一步操作,软件将自动生成CUSUM控制图.软件操作非常简单,界面美观漂亮,是一个不错的质量管理软件工具. 本资源来自于spconline点com点cn网站,用户可以去那直接下载.
双边滑动条
03-06
提供了一个双边滑动条的类。通过双边滑动条克服可mfc slideo控件只有一个滑块的缺点
cusum算法 matlab,求解二维马尔科夫链
weixin_28867883的博客
03-22 710
先确认几件事1. elseif k~=0&&l~=0temp=min(b2,max(a1,b1));T1=normcdf(temp,0,1);temp=max(b1,max(a2,b2));OR temp=max(b1,min(a2,b2));2.a1=(k-i-0.5)*w*(log(1+250*(m+l*q)^2+2.332.....a2=(k-i+0.5)*w*(log(...
7月26号 有关于CUSUM和change-point detection
vivien_shaw的博客
03-02 2196
http://support.sas.com/documentation/cdl/en/qcug/63922/HTML/default/viewer.htm#qcug_cusum_a0000000300.htm  Formulas for Cumulative Sums https://en.wikipedia.org/wiki/CUSUM https://en.wikipedia.org/
matlab求cusum,Detect small changes in mean using cumulative sum
weixin_39617669的博客
03-16 262
Every hole in golf has an associated "par" that indicates the expected number of strokes needed to sink the ball. Skilled players usually complete each hole with a number of strokes very close to par....
变点理论CUSUM在择时交易中的应用
cuiyan6458的博客
08-19 1625
之前看到一篇文章，变点理论CUSUM在量化交易中；列了一堆数据和公式，说结果不错。链接如下: https://max.book118.com/html/2017/0726/124391946.shtm 或者这个...
目标检测涨点专栏
最新发布
03-08
### 关于目标检测性能优化技术的文章概述 在探讨如何提升目标检测系统的性能时，研究者们提出了多种有效的方法和技术。对于特定应用场景如无人机视频中的物体识别，YOLC方法展示出了卓越的小目标检测能力[^1]。该算法不仅超越了传统的Faster R-CNN和CenterNet等模型，而且通过对Anchor-Free架构的应用以及引入局部敏感哈希（LSM），实现了更高的平均精度(AP)。 为了进一步改善小尺寸对象的检出率，有研究表明结合自适应特征金字塔网络(AFPN)与视觉Transformer(ViT)，能够充分发挥两者优势——前者擅长处理不同尺度上的细节信息；后者则增强了对整个场景的理解力，有助于捕获更广泛的上下文关联[^2]。这种组合方式预计可以在复杂背景下更好地定位并分类小型物品。 除了调整神经网络结构外，合理的数据预处理同样重要。采用适当的数据增强手段可以扩大训练样本多样性，从而帮助模型学习到更多不变性和鲁棒性的特性。针对小目标的特点定制化设计相应的变换操作，比如随机裁剪、缩放和平移等，都是有效的实践措施之一。 最后值得一提的是，在实际部署阶段还需要考虑硬件层面的因素。例如通过精简开机启动项配置文件来加快计算机启动速度，并确保只有必需的服务被激活运行，以此释放更多的计算资源给实时推理任务使用[^4]。 ```python # Python伪代码示例：简化版的目标检测流程优化思路 def optimize_detection_pipeline(model, dataset): # 应用AFPN-ViT混合框架改进基础模型 model = apply_afpn_vit_hybrid_architecture(model) # 对输入图片应用专门面向小目标的数据增广策略 augmented_images = perform_custom_data_augmentation(dataset.images) # 调整BIOS设置以获得更好的系统响应效率 configure_bios_for_performance() return train_model_with_optimized_settings(model, augmented_images) ```
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