Grubbs 离群检验（嵌入式实时实现）
Grubbs Test — Embedded Real-Time Implementation
检验一组数据中是否存在单个极端离群值，比较最远样本与样本均值的标准化距离。
01
定义
检验一组数据中是否存在单个极端离群值，比较最远样本与样本均值的标准化距离。
02
公式与计算
G = max|xᵢ − x̄| / s，与临界值 G(α,n) 比较
03
适用时机
标定残差、重复测量的离群剔除、单点突变（卡死/脉冲）判定、实验室与现场数据清洗。 在采集器/边缘节点上实现时，需按定点运算、内存与功耗约束裁剪，窗长与阈值取保守值以保证实时性。
04
关键参数
显著性水平 α、单侧/双侧、样本量 n；嵌入式版本注意数值量化、内存占用与执行周期预算。
05
注意事项
失效与边界一次通常只判一个离群；Masking 效应（多个离群互相拉均值）需迭代或改用 Rosner。 嵌入式实现须在目标样机上验证执行周期与长期稳定性，再上线批量部署。
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