批量數據采集過程中方差的計算

最近項目用需要判斷開始數據是否穩定，即采集到的數據是否符合期望，我用方差來判斷采集到的數據是否穩定。有兩種判斷方法：第一種是數據不斷的進來，我累積的進行方差計算；第二鐘是利用滑動窗口的思想，數據個數達到窗口大小時計算方差值，采用循環數組的模式來實現此功能。

第一種實現方法就是采用迭代式的思想進行方差計算。我實在網上看到一位大神的博客中有對此方法的描述，他用matlab代碼進行了說明，，我用C語言實現了；下面附上代碼：
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    double GetVariance(uint64_t value)  
    {  
        static uint8_t cnt = 0;  
        static double Var = 0;  
        static double Esp = 0;  
        double TempValue = 0;  
          
        cnt = cnt + 1;  
        if(cnt == 1)  
        {  
            Var = 0;  
            Esp = value;  
            return Var;  
        }  
        TempValue = value - Esp;  
        Esp = (value + Esp*(cnt - 1))/cnt;   
        Var = Var + TempValue*(value - Esp);  
        return (Var/cnt);  
    } 
這樣在程序中不斷調用該函數即可迭代式的計算出方差，而不需要知道數據的個數。
第二種方法是采用滑動窗口的思想，這里需要說明一下，我做的時候有兩種情況，一種是窗口不動，數據不斷前移，FIFO,這種實現起來最簡單；還有一種情況是窗口向前移動，這種實現起來就比較復雜了，我用單步調試好多次，才搞清楚之間的區別。
（1）窗口不動，數據前移：

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    double Function(uint16_t value)  
    {  
        static uint8_t cnt=0;  
        static uint8_t len=7;  
        static uint16_t sample[7]={0};  
        uint8_t i=0;  
        double var;  
        if(cnt < len)  
        {  
            sample[cnt++] = value;  
            return 0;  
        }  
        else  
        {  
            for(;i+1<cnt;i++)  
            {  
                sample[i]=sample[i+1];  
            }  
            sample[i]=value;  
            var=Variance(sample,7);  
    ｝  
    ｝  
其中 Variance()是我寫的計算方差函數，這樣就實現了滑動計算數據方差值。
（2）窗口前移，這種實現數據的滑動，設定好窗口大小后，按照FIFO原則，數據不斷進入出去，但是這種實現數據滑動后對計算方差增加了難度，這里只說出如何實現窗口向前滑動的代碼：
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    void Function(uint16_t value)  
    {  
        static uint8_t cnt=0;  
        static uint8_t len=7;  
        static uint8_t index=0;  
        static int order[7]={0};  
        static int sample[7]={0};  
        uint8_t i=0;  
          
        sample[index] = value;  
        if(cnt < len)  
        {  
            cnt++;  
        }  
        else  
        {  
            for(i=0;i<cnt;i++)  
            {  
                if(order[i] == index)  
                break;  
            }  
            for(;i+1<cnt;i++)  
            {  
                order[i]=order[i+1];  
            }  
        }  
          
        order[cnt-1] = index;  
        index=(1+index)%len;  
    }  


最后把計算方差的函數Varanice()代碼列出來：
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    double Variance(uint16_t data[], uint8_t n)  
    {  
        double mean = 0, divisor;  
        uint16_t sum = 0,Varian = 0;  
        uint8_t i;  
      
        for(i=0;i<n;i++)  
        {  
            sum = sum + data[i];  
        }  
        mean = sum/n;  
        for(i=0;i<n;i++)  
        {  
            Varian = Varian + pow(data[i]-mean,2);  
        }  
          
        /*程序中divisor是自由度，20是小樣本判斷的一個標準。如果是小樣本的話，約束較大，
            自由度就要減一；如果是大樣本的話，自由度為樣本個數。*/  
        if(n<20)  
        {  
            divisor = n-1;  
        }     
        else  
        {  
            divisor = n;  
        }  
        return (Varian/divisor);  
          
    } 
以上代碼如有錯誤還望指正，共同進步