在线监测与诊断软件：Seeq二次开发_（3）.高级Seeq功能与应用.docx

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高级Seeq功能与应用

1.高级数据处理与分析

1.1高级数据清洗

在工业数据监测与诊断中，数据清洗是确保数据质量的重要步骤。Seeq提供了多种高级数据清洗功能，如异常值检测、数据平滑、数据填充等。这些功能可以帮助用户在数据分析前对数据进行预处理，从而提高分析结果的准确性和可靠性。

1.1.1异常值检测

异常值检测是数据清洗中的一项重要任务。Seeq使用统计方法和机器学习算法来检测数据中的异常值。常见的方法包括标准差法、箱线图法和基于模型的异常值检测。

标准差法：

标准差法通过计算数据的标准差来识别异常值。通常，异常值定义为距离均值超过一定倍数标准差的值。具体步骤如下：

计算数据的均值和标准差。

定义异常值的阈值，例如均值±3*标准差。

标记并删除或替换异常值。

代码示例：

#导入Seeq库

importseeq

#连接Seeq服务器

seeq.connect()

#获取数据

data=seeq.get_data(your-data-source,your-data-item)

#计算均值和标准差

mean=data.mean()

std_dev=data.std()

#定义异常值的阈值

lower_bound=mean-3*std_dev

upper_bound=mean+3*std_dev

#标记异常值

anomalies=data[(datalower_bound)|(dataupper_bound)]

#替换异常值

data_cleaned=data.copy()

data_cleaned[anomalies.index]=data.mean()

#保存清洗后的数据

seeq.save_data(your-data-source,your-cleaned-data-item,data_cleaned)

数据样例：

#原始数据样例

data=[

10.2,11.1,10.5,12.3,11.8,10.7,12.1,10.6,11.0,10.9,

10.4,10.8,11.2,10.5,11.0,10.7,12.5,10.3,10.6,120.0#异常值

]

#清洗后的数据样例

data_cleaned=[

10.2,11.1,10.5,12.3,11.8,10.7,12.1,10.6,11.0,10.9,

10.4,10.8,11.2,10.5,11.0,10.7,12.5,10.3,10.6,11.0#异常值被替换为均值

]

1.2数据平滑

数据平滑是减少数据波动和噪声的一种有效方法。Seeq提供了多种平滑算法，如移动平均、指数平滑和Savitzky-Golay滤波器。

移动平均：

移动平均通过计算数据窗口内的平均值来平滑数据。具体步骤如下：

定义移动窗口的大小。

计算每个窗口内的平均值。

用窗口平均值替换窗口内的数据点。

代码示例：

#导入Seeq库

importseeq

#连接Seeq服务器

seeq.connect()

#获取数据

data=seeq.get_data(your-data-source,your-data-item)

#定义移动窗口的大小

window_size=5

#计算移动平均

data_smoothed=data.rolling(window=window_size).mean()

#保存平滑后的数据

seeq.save_data(your-data-source,your-smoothed-data-item,data_smoothed)

数据样例：

#原始数据样例

data=[

10.2,11.1,10.5,12.3,11.8,10.7,12.1,10.6,11.0,10.9,

10.4,10.8,11.2,10.5,11.0,10.7,12.5,10.3,10.6,12.0

]

#平滑后的数据样例

data_smoothed=[

NaN,NaN,NaN,NaN,11.18,

11.46,11.48,11.54,11.26,11.16,

10.96,11.08,11.08,11.0,10.96,10.9,

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