 wangfq
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feat(vd960Loop): 环境健康度算法 §10 + drift_health.py 参考实现
- variation-analysis.md §10: 无车漂移监测 (零成本, 不改协议)
- 口径修正: 绝对峰=1.5×窗口漂移(Origin 滞后半窗) → 用峰谷差
- 600ms 采样系统性低估 ~12% (峰在窗口末采不到)
- 冻结态失效(>4×dlt_ORG) → 双指标: 漂移速率 + 冻结占比
- 冻结判定双判据: 跨窗跳变消失 + 峰谷差突变(>4×前4窗中位数)
- tools/drift_health.py: CSV 逐窗统计/冻结检测/JSON/自测
- devlog 2026-08-25 条目追加环境健康度小节
- 自测: 慢漂移 0.02%/s 识别准确, 冻结窗正确排除
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2026-08-25 10:09:36 +08:00 |
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wangfq
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docs(vd960Loop): variation ↔ ΔL/ΔL-L 物理对应分析 + 换算工具
- variation-analysis.md 新增 §9: CAPVD ∝ √L 推导, 精确/一阶/频域三口径公式
- 灵敏度档位 → ΔL/L 触发阈值表 (SensTable/65536 ×2, DLD154Pro 交叉验证)
- 电容档无关性: 33/43/66/76nF 共用同一换算表 (variation/Origin 中 C 消掉)
- tools/variation_calc.py: 正向/反推/3B LE 补码解析/灵敏度对照/交互 5 模式
- devlog 置顶 2026-08-25 条目
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2026-08-25 08:39:37 +08:00 |
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