论文学习摘要:基于复合滑动窗的CUSUM暂态事件检测算法

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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主要亮点

注意点

点评


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2019910

主要亮点

1. 在传统CUSUM算法基础上,对平均值窗加高斯函数处理

(1)可能出现事件的时刻附近的采样值,易受到事件启动的影响,使用小权重;

(2)可能出现事件的时刻较远(但不够远)的采样值,在判断暂态事件结束时,使用小权重。

 2. 在传统CUSUM算法基础上,对检测窗加改进Sigmoid函数处理

注意点

1. 窗口长度 vs 事件能检出的间隔

        根据原文:

        也就是说,该算法存在缺陷:若两次暂态事件间隔不到LA + LD ,那么这两件事件就无法检出了?

2. 检出延迟

       检出延迟取决于检测窗的宽度。窗口越大,检出延迟越大。

点评

1. 3.1的案例中:

(1)平均值窗和检测窗的长度设置为5,感觉太短,在实际运用中抗噪性能应该不行;

(2)从给的数据来看,也过于理想;

(3)从性能比较来看,感觉太微妙,可信度不高。

        但从总的趋势来看,运用本文的方法,应该还是有一定效用的,但这个要放在真实数据上来看,同时要权衡该算法性能改善量vs开销增长量。

2. 3.2的案例中:

根本没有想明白为什么在Fig7(a)中会出现检测框未检测到事件发生的情况。

3. 综上:这篇论文的算法思想有点意思,但根据其仿真结果来看,却感觉不太可靠,该算法的性能改善能力堪忧。

注:这篇博客“论文笔记:基于复合滑动窗的CUSUM暂态事件检测算法”也是不错的参考。

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-优快云博客

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