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- 事件循环阶段解析及作用详解
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- Kalman滤波在传感器数据异常检测中的核心优势在于其噪声鲁棒性、实时状态估计能力、预测能力以及适应性和可扩展性。它通过对过程噪声和测量噪声进行建模，在预测和测量之间找到最优折衷，有效平滑随机噪声，提供系统真实状态估计，并基于预测值与测量值之间的残差识别异常。此外，Kalman滤波可扩展至多变量系统，适用于复杂动态模型。选择合适的参数Q和R是关键，Q反映系统模型不确定性，R反映传感器噪声水平，通常通过经验、试错或传感器数据分析确定。除Kalman滤波外，常见方法还包括简单阈值法、统计方法、基于模型的方法、
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