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中位数（Median）
中位数 是一种数据简化方法，在每个时间区间内选择 中间值（而不是平均值或样本值）来代表该段数据。这种方式对 异常值具有鲁棒性，在噪声数据中能提供更稳定的趋势线。
工作原理：
- 将时间范围按最大点数划分为若干固定区间
- 收集每个区间内的所有值
- 选取排序后中间的那个值（中位数）作为代表值
工业场景示例
场景：监测旋转设备中的振动信号
从电机采集高频振动数据。该数据常常因机械误差出现噪声尖峰。
问题：
- 简单平均会被异常值拉偏（例如突发冲击）
- 有意义的趋势可能会被视觉噪声掩盖
解决方案：
使用 中位数 方法可以：
- 使趋势线保持稳定，不易受偶发尖峰影响
- 提供具有鲁棒性的平滑效果，保留数据中心趋势
- 非常适合用于 诊断仪表板 或 不稳定信号的长期监控