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序文
ドライバーの頭部姿勢の変化の大きさを評価する統計的手法は、ドライバーの注意力や警戒心を分析するのに役立ちます。
1. 一般的に使用される統計手法
ドライバーの頭部姿勢の変化の大きさを評価する統計的手法は、ドライバーの注意力や警戒心を分析するのに役立ちます。一般的に使用される統計手法のいくつかを次に示します。
平均: 頭の姿勢データの平均を計算します。これは、姿勢の全体的な傾向を理解するために使用できます。
標準偏差: 頭部姿勢データの標準偏差を計算し、姿勢データの分散度を測定します。標準偏差が高いほど、頭の姿勢の変化が大きいことを示します。
Range : 姿勢の範囲を反映できる頭部姿勢データの最大値と最小値の差を計算します。
分散: 分散は標準偏差の二乗であり、姿勢データに関する方向情報を提供できます。
パーセンタイル: 25 パーセンタイルや 75 パーセンタイルなど、頭部の姿勢データのパーセンタイルを計算します。これは、異常値や姿勢の分布を特定するのに役立ちます。
スライディング ウィンドウ統計: スライディング ウィンドウを使用して頭部姿勢データの移動平均または移動標準偏差を計算し、姿勢の短期的な変化を検出します。
相関分析: さまざまな頭部姿勢パラメータ間の相関関係 (ヨー、ピッチ、ロール間の相関など) を分析し、それらがどのように変化するかを理解します。
時系列分析: 頭部姿勢データを時系列として扱い、自己回帰モデル (ARIMA) やカルマン フィルターなどの時系列分析手法を使用して、将来の姿勢変化を予測できます。
スペクトル分析: 頭の姿勢データに対してスペクトル分析を実行すると、周波数成分を特定し、さまざまな周波数での頭の姿勢の変化を分析するのに役立ちます。
回帰分析: 回帰分析を使用して、頭の姿勢とドライバーの注意力や運転環境などの他の要因との関係を確立し、それらの間の影響を理解します。
2. 実現
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>
// 计算均值
double calculateMean(const std::vector<double>& data) {
double sum = 0.0;
for (const double& value : data) {
sum += value;
}
return sum / data.size();
}
// 计算标准差
double calculateStandardDeviation(const std::vector<double>& data) {
double mean = calculateMean(data);
double variance = 0.0;
for (const double& value : data) {
variance += std::pow(value - mean, 2);
}
return std::sqrt(variance / data.size());
}
// 计算极差
double calculateRange(const std::vector<double>& data) {
auto minMax = std::minmax_element(data.begin(), data.end());
return *minMax.second - *minMax.first;
}
// 计算方差
double calculateVariance(const std::vector<double>& data) {
double mean = calculateMean(data);
double variance = 0.0;
for (const double& value : data) {
variance += std::pow(value - mean, 2);
}
return variance / data.size();
}
// 计算百分位数
double calculatePercentile(const std::vector<double>& data, double percentile) {
std::vector<double> sortedData = data;
std::sort(sortedData.begin(), sortedData.end());
int index = static_cast<int>((percentile / 100.0) * (data.size() - 1));
return sortedData[index];
}
// 滑动窗口统计
std::vector<double> calculateMovingAverage(const std::vector<double>& data, int windowSize) {
std::vector<double> movingAverage;
for (int i = 0; i <= data.size() - windowSize; ++i) {
double sum = 0.0;
for (int j = i; j < i + windowSize; ++j) {
sum += data[j];
}
movingAverage.push_back(sum / windowSize);
}
return movingAverage;
}
// 相关性分析
double calculateCorrelation(const std::vector<double>& x, const std::vector<double>& y) {
if (x.size() != y.size()) {
throw std::invalid_argument("Input vectors must have the same size.");
}
double sumXY = 0.0;
double sumX = 0.0;
double sumY = 0.0;
double sumX2 = 0.0;
double sumY2 = 0.0;
for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
sumXY += x[i] * y[i];
sumX += x[i];
sumY += y[i];
sumX2 += x[i] * x[i];
sumY2 += y[i] * y[i];
}
double numerator = x.size() * sumXY - sumX * sumY;
double denominator = std::sqrt((x.size() * sumX2 - sumX * sumX) * (x.size() * sumY2 - sumY * sumY));
return numerator / denominator;
}
int main() {
std::vector<double> data = {
10.5, 12.2, 11.8, 9.7, 10.9, 11.5, 10.3, 12.8};
// 计算均值
double mean = calculateMean(data);
std::cout << "Mean: " << mean << std::endl;
// 计算标准差
double stdDeviation = calculateStandardDeviation(data);
std::cout << "Standard Deviation: " << stdDeviation << std::endl;
// 计算极差
double range = calculateRange(data);
std::cout << "Range: " << range << std::endl;
// 计算方差
double variance = calculateVariance(data);
std::cout << "Variance: " << variance << std::endl;
// 计算百分位数
double percentile25 = calculatePercentile(data, 25.0);
double percentile75 = calculatePercentile(data, 75.0);
std::cout << "25th Percentile: " << percentile25 << std::endl;
std::cout << "75th Percentile: " << percentile75 << std::endl;
// 滑动窗口统计
int windowSize = 3;
std::vector<double> movingAvg = calculateMovingAverage(data, windowSize);
std::cout << "Moving Average: ";
for (double avg : movingAvg) {
std::cout << avg << " ";
}
std::cout << std::endl;
// 相关性分析
std::vector<double> x = {
1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
std::vector<double> y = {
2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0};
double correlation = calculateCorrelation(x, y);
std::cout << "Correlation: " << correlation << std::endl;
return 0;
}
要約する
これらの統計手法は、特定のアプリケーション シナリオとデータ タイプに応じて選択および組み合わせて、ドライバーの頭部姿勢の変化の大きさを評価し、ドライバーの状態と行動に関する情報を取得できます。