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Prefácio
Métodos estatísticos para avaliar a magnitude das mudanças na postura da cabeça do motorista podem ajudar a analisar a atenção e o estado de alerta do motorista.
1. Métodos estatísticos comumente usados
Métodos estatísticos para avaliar a magnitude das mudanças na postura da cabeça do motorista podem ajudar a analisar a atenção e o estado de alerta do motorista. A seguir estão alguns métodos estatísticos comumente usados:
Média : Calcula a média dos dados da postura da cabeça, que pode ser usada para entender a tendência geral da postura.
Desvio Padrão : Calcule o desvio padrão dos dados de postura da cabeça, que pode medir o grau de dispersão dos dados de postura. Um desvio padrão mais alto indica uma mudança maior na postura da cabeça.
Faixa : Calcule a diferença entre o valor máximo e o valor mínimo dos dados de postura da cabeça, que podem refletir a amplitude da postura.
Variância : A variância é o quadrado do desvio padrão e pode fornecer informações direcionais sobre os dados de atitude.
Percentis : calcule os percentis dos dados de postura da cabeça, como os percentis 25 e 75, que podem ajudar a identificar valores discrepantes e distribuição de postura.
Estatísticas de janela deslizante : Use janelas deslizantes para calcular a média móvel ou o desvio padrão móvel dos dados de postura da cabeça para detectar mudanças de curto prazo na postura.
Análise de correlação : Analise a correlação entre diferentes parâmetros de postura da cabeça, por exemplo, a correlação entre guinada, inclinação e rotação, para entender como eles mudam juntos.
Análise de série temporal : Tratando os dados de postura da cabeça como uma série temporal, métodos de análise de série temporal, como modelos autorregressivos (ARIMA) ou filtros de Kalman, podem ser usados para prever futuras mudanças de postura.
Análise de espectro : A realização de análise de espectro em dados de postura da cabeça pode identificar componentes de frequência e ajudar a analisar mudanças na postura da cabeça em diferentes frequências.
Análise de regressão : Use a análise de regressão para estabelecer a relação entre a postura da cabeça e outros fatores, como o estado de alerta do motorista ou o ambiente de condução, para compreender a influência entre eles.
2. Implementação específica
#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;
}
Resumir
Esses métodos estatísticos podem ser selecionados e combinados de acordo com cenários de aplicação específicos e tipos de dados para avaliar a magnitude das mudanças na postura da cabeça do motorista e obter informações sobre o status e comportamento do motorista.