2.2.2 算法流程
　　该算法的最基本数据是在需要采集每次按键的时间，即每次信息录入中每一个键从按下瞬间的时间，主要的原理是检测键盘的按键每次按下动作，利用该时间可以计算出连续两次按键的时间间隔，而所有按键相邻两次的时间间隔，将作为判断信息录入方式的基础数据；
　　对于采集到的数据，需要计算相邻按键的时间间隔，计算过程中需要过滤掉某些异常的数据，首先扫描全部时间间隔数据，对于时间间隔明显不合理的数据给除去，不参与后续计算。比如一次生产数据录入过程中，两两按键之间的时间间基本都在100毫秒，而某次的时间间隔为60s，且将少量的异常数据排除，不作为后续计算依据；
　　对于处理过的数据按照标准方差及偏方差的计算公式，进行数据的平均偏差计算，计算的结果与给定的阀值比较，如果计算结果在阀值范围内，将认为是条码扫描方式信息录入，如果不在阀值范围内，将认定为是手工方式信息录入，这里可以看出阀值设定直接影响算法最终效果的一个关键因素，该文根据生产实际中不同的条码扫描枪及人工输入的特点，固定阀值不能适应复杂生产环境，该文采用了初试基本阀值+动态阀值设置算法：根据通用条码扫描枪的特点及生产环境实际情况，初始的基本阀值设置为2，每次计算过程中将采用如下计算公式：动态阀值 = 基本阀值 + 固定范围阀值 / 均值，动态计算本次阀值，来适应各种输入条码输入设备录入速度的差异，其中基本阀值为默认阀值，固定范围阀值为根据条码扫描枪扫描信息录入扫描速度而预估的一个经验值，生产环境中设置的为50毫秒，均值为当次全部信息录入的时间间隔的平均值。实践证明，固定阀值+动态修正阀值的计算方式效果较好。
　　3 结论
　　本文检测算法在某大型国有离散型加工企业中，作为生产系统辅助系统得到了很好的应用，从生产现场的结果来看，完全符合其生产实际的需求。但该算法依赖于相对较多的信息录入数据，对于一次信息录入较少（比如3位及以下）的情况，鉴于人工信息录入、条码扫描枪信息录入的特点以及方差检测算法对样本的量的要求（太少的信息方差计算将失去意义），此种情况下识别方面识别区分准确率不高，还有待进一步完善与改进。