RAMIのアルゴリズム

前の投稿で、「RAMIによるデータ処理」だとか、「RAMIのアルゴリズム」だとか、格好いい事を書いてしまったが、要はその都度データを平均を計算して、その値が収束するまで測定を繰り返す。そして値が収束したら、その値を「測定値」として採用するというごくシンプルなものだ。この単純なデータ処理を「RAMI」と呼んでみたにすぎない。

「安価な」ガイガーカウンターは揺らぎが大きいという指摘が在るけれど、RAMIを使えば、ものすごく安定するので、是非試してもらいたい。

例をあげておく。
３０秒間隔で5回測定したとする。
それぞれ値が、
1) 0.12
2) 0.14
3) 0.16
4) 0.05
5) 0.10
となったとする。

このとき、リアルタイムに各回で平均値をとる。
1) 0.12 / 1  = 0.12
2) (0.12 + 0.14) / 2 = 0.13
3) (0.12 + 0.14 + 0.16) / 3 = 0.14
....
と言った具合だ。
平均値だけを書くと、
1) 0.12
2) 0.13
3) 0.14
4) 0.12
5) 0.11

このとき、計算の精度は小数第二位までにしておく。RAMIでは第三位を四捨五入して、値を近似する。このような逐次平均計算を何度も繰り返し、収束するまで測定を続けるというものだ。この例では収束値には到達していないものの、生の測定値に比べて、ずいぶん「揺らぎ」が収まっているのがわかる。収束にこぎ着けるには、今までの経験上だいたい４０回ほど測定すると収束の具合がハッキリ判断できる。（４０回というのは３０秒間隔で測定すると、２０分に相当する......ここは、もうちょっと改良したい点だ。)

この一連の手順（アルゴリズム）がRAMIと私が名付けたデータ処理法だ。