波动点检测

1. 移动平均法：利用一定时间窗口内数据的平均值来平滑波动，波动点可通过计算当前值与移动平均值的差异来识别。

2. 标准差法：计算数据集的标准差，将标准差作为波动的阈值，超出该阈值的点被视为波动点。

3. Z-score方法：通过计算每个数据点的Z-score（与均值的偏差程度），当Z-score超过设定阈值时，标记为波动点。

4. 变异系数法：计算数据的变异系数（标准差与均值的比值），当变异系数超过某一阈值时，识别为波动较大的点。

5. 基于滑动窗口的异常检测：采用滑动窗口对数据进行分析，通过检测窗口内点的变化率来识别波动点。

6. 时间序列分析：使用自回归条件异方差模型（ARCH/GARCH）等方法分析数据的波动性，自动识别波动点。

7. 小波变换：通过小波变换对信号进行分解，分析不同频率成分，识别显著的波动区间与点。

8. 深度学习方法：利用神经网络（如LSTM）进行时序数据的建模，从中预测波动点并进行检测。

波动检测仪：用于实时监测和记录物体表面的微小波动，帮助识别潜在的结构性问题或故障。

激光干涉仪：利用激光干涉的方法精确测量物体的形变和位移，可以非常敏感地检测微小的波动。

振动分析仪：通过分析设备的振动模式和频率，检测机械设备和结构的波动情况，以评估其状态和故障风险。

声波探测仪：使用声波技术检测物体内的波动，通过声波的传播特性识别材料缺陷或波动异常。

应变计：安装在结构中的应变计可检测到由于外力引起的微小变形，反映出物体的波动情况。