不连续值检测

基于统计方法：使用均值、标准差等统计指标，判断数据集中的离群值，通常设定阈值判断数据点的异常程度。

箱线图检测：通过绘制箱线图，识别出上四分位数和下四分位数，计算四分位距（IQR），以此为基础检测不连续值。

Z-score方法：计算每个数据点的Z-score，判断其是否超过设定的阈值，通常以3为界，超出者被视为不连续值。

时间序列分析：在时间序列数据中，使用自相关图和偏自相关图，分析数据变化趋势，识别异常的峰值或谷值。

机器学习模型：通过训练机器学习模型，如孤立森林（Isolation Forest）或支持向量机（SVM），对数据进行分类，识别出不正常的数据点。

数据可视化：利用散点图或折线图观察整体数据分布，直观识别出不连续的数据点。

激光位移传感器

激光位移传感器通过发射激光束到目标物体表面，获取反射光信号来测量物体的距离，用于检测物体的高度不连续性及位置变化。

电感式传感器

电感式传感器利用电磁感应原理，检测金属物体的接近或离开，实现对物体位置不连续性和移动的监测，广泛应用于工业自动化中。

超声波传感器

超声波传感器通过发射超声波脉冲并接收反射波，测距并检测物体表面的不连续值，常用于液位、障碍物检测等场合。

光电传感器

光电传感器利用光线的变化来检测物体的位置或形状的不连续性，适用于自动化设备中的物体分类、计数和跟踪。

压力传感器

压力传感器用于检测流体或气体的压力变化，可以监控系统中压力的不连续性并提供相关数据，确保设备正常运行。

温度传感器

温度传感器用于测量环境或物体的温度变化，能够定位因热膨胀导致的不连续性变化，适合用于热管理系统。