基于C/C++探空数据质控

zshluckydog

虽然python有较为完善的数据处理库，如numpy、pandas等，但是在需要考虑执行效率的场景下，python显然不足以达到要求。考虑到需要实时处理的系统，静态语言如C/C++等具有更高的执行效率，C++相比C语言，标准模版库提供的方法基本能够满足数据处理算法需求。因此，一种常见的处理思路是先用python完成算法验证，然后使用C++做部署。
主要介绍一下探空数据的基本质控流程以及C++实现的思路。
探空数据质控主要有三个环节：
1、设备级质控
2、初级质控
3、业务级质控
设备级质控一般由设备厂家提供，在数据采集端实现。
初级质控主要去除极值，实现的思路是遍历所有的要素，对于不在极值范围内的数据打标记或者直接去除，可以使用C++的vecor存储数据。
业务级质控较为复杂，采用综合判定法，即多种方法对同一种要素进行质控，取综合结果进行投票判定，数据结构依然建议使用vector类型的结构体，模拟numpy多维数组。
只是介绍了一下基本思路，感兴趣的可以持续交流。