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eqpalg/algs/exp_times.cc

@@ -211,7 +211,6 @@ bool ExpTimes::check_alarm() {
 }
 
 int ExpTimes::get_history_times() {
-  //   HistoryTable trs1a;
   T_RULE_SAMPLE_1D trs1a;
   auto query_list_maybe = exec<db2_t, T_RULE_SAMPLE_1D>(
       select(trs1a.Flag(), trs1a.Count(), trs1a.X1())
@@ -305,7 +304,6 @@ int ExpTimes::insert_history_times(int64_t now_times, double now_used_time) {
 }
 
 void ExpTimes::reset_dev_data() {
-  // T_RULE_SAMPLE_1D trs1a;
   last_load_time_ = now_time_;
   this->rule_stat_.shear_times = 0;
   this->rule_stat_.running_time = 0;

eqpalg/algs/glitch_detection.cpp

@@ -144,7 +144,6 @@ bool GlitchDetection::get_prr() {
                      << ",rulename:" << this->rule_name_
                      << ",get_prr():" << prr_result
                      << ",data_index_:" << data_index_ << std::endl;
-    // exp_mpdule_ptr_->print_value();
     if (!prr_result) {
       data_index_ = 0;
       run_time_range_.set_left(this->now_time_);

eqpalg/feature_extraction/distribution.cc

@@ -149,13 +149,6 @@ int Dist::auto_test(dlib::running_stats<double> rs,
   return 0;
 }
 
-// 设置报警数据信息，如果存在确切的报警数据，该数据可以帮助我们更好地判断总体的数据类型
-// int Dist::set_warning_sample_optional(
-//     const std::vector<double>& warning_sample) {
-//   this->warning_sample_ = warning_sample_;
-//   return 0;
-// }
-
 // 得到第一类错误的错误率（如果数据正确而被判断出错）
 double Dist::get_error_rate_type_1(const double& prob,
                                    const std::vector<double>& tmp_data) {
@@ -180,7 +173,7 @@ double Dist::get_error_rate_type_1(const double& prob,
   logger_->Debug() << "lt_left:" << lt_left << ",gt_right:" << gt_right
                    << ",tmp_data.size():" << tmp_data.size() << endl;
   return double((lt_left + gt_right)) /
-         double(tmp_data.size());  ///<小于1的小数
+         double(tmp_data.size());
 }
 
 bool Dist::valid() const { return valid_; }
@@ -229,4 +222,4 @@ mix_cc::float_range_t Dist::get_range(double prob) {
   return mix_cc::float_range_t{0, 0};
 }
 
-}  // namespace DAA
+}

eqpalg/feature_extraction/distribution.h

@@ -38,23 +38,23 @@ class Dist {
  public:
   enum class DistTypes {
     unknown,
-    student_t,   ///< T分布
-    normal,      ///<正态分布
-    skew_normal  ///<偏态分布
-  };             ///< 预设三种分布
+    student_t,
+    normal,
+    skew_normal
+  };
   constexpr static double test_prec = 0.01;
 
  protected:
-  DistTypes dist_type_;                ///< 分布类型
-  bool valid_;                         ///< 可用性
-  dlib::running_stats<double> rs_;     ///< dlib 数据分布特征
-  mix_cc::float_range_t legal_range_;  ///< 合法分布区间
+  DistTypes dist_type_;
+  bool valid_;
+  dlib::running_stats<double> rs_;
+  mix_cc::float_range_t legal_range_;
   std::string rule_id_;
-  std::shared_ptr<boost::math::normal> normal_;            ///< 正态分布
-  std::shared_ptr<boost::math::students_t> students_t_;    ///< T分布
-  std::shared_ptr<boost::math::skew_normal> skew_normal_;  ///< 偏态分布
+  std::shared_ptr<boost::math::normal> normal_;
+  std::shared_ptr<boost::math::students_t> students_t_;
+  std::shared_ptr<boost::math::skew_normal> skew_normal_;
   std::unique_ptr<LOG> logger_;
-  double predefied_prob_ = 0.975;  ///< 预定义的置信概率 3σ的大概置信度
+  double predefied_prob_ = 0.975;
 
   double prob_ = 0.5;
 
@@ -98,13 +98,6 @@ class Dist {
   int auto_test(dlib::running_stats<double> rs,
                 const std::vector<double>& tmp_data);
 
-  // /**
-  //  * @brief 设置报警样本（可选，用来验证第二类错误）
-  //  * @param  warning_sample   My Param doc
-  //  * @return int
-  //  */
-  // int set_warning_sample_optional(const std::vector<double>& warning_sample);
-
   /**
    * @brief 分布是否具有合理类型
    * @return true