测量数据的处理
测量数据处理的常用方法和技巧
测量数据处理的常用方法和技巧引言：在科学研究和工程实践中，测量是我们获取数据的主要手段之一。
然而，获得准确且可靠的测量数据并非易事。
在测量数据的处理过程中，需要运用一些常用方法和技巧来提高数据的质量和可信度。
本文将介绍一些常见的测量数据处理方法和技巧，希望能对读者在实际应用中有所帮助。
一、数据收集与整理在进行测量实验之前，我们首先需要确定测量的目的和方法，并准备相应的设备和仪器。
在进行数据收集时，我们应确保仪器的准确性和稳定性。
例如，在长时间的实验中，可能需要定期校准仪器并记录校准过程，以确保测得的数据在可接受的误差范围内。
收集到的数据需要经过整理才能进行进一步的分析。
这包括数据的排序、清洗和转换等过程。
在排序时，可以根据时间、大小或其他有意义的特征对数据进行排列，以便更好地观察数据的规律。
清洗数据时，需要识别和修正异常值或错误值，以确保数据的准确性。
对于离群值的处理，可以考虑删除、替代或使用异常值检测算法进行处理。
另外，有些情况下，数据可能需要进行转换，例如通过对数、指数或相关性转换等，以便更好地展示和解读数据。
二、数据可视化数据可视化是将数据以直观的图表形式呈现，方便我们理解和分析数据的分布和趋势。
常见的数据可视化方法包括散点图、折线图、柱状图、饼图等，根据数据的特点和需求选择合适的图表形式。
通过数据可视化，我们可以直观地观察到数据之间的关系，并找出隐藏在数据背后的规律或趋势。
此外，数据可视化也有助于将复杂的结果用简明的方式展示给他人，以便更好地传递和交流信息。
三、统计分析统计分析是对数据进行量化和推断的过程。
常用的统计分析方法包括描述统计、假设检验、方差分析、回归分析等。
描述统计主要用于对数据的集中趋势和离散程度进行度量，例如平均值、标准差、中位数等。
假设检验是根据样本数据对总体参数假设进行检验，以评估样本结果与总体情况是否一致。
方差分析则用于比较多个样本或处理之间的差异性。
回归分析则用于探索变量之间的关系，并建立预测模型。
测量数据处理方法
测量数据处理方法测量数据处理是现代科学研究和工程实践中不可或缺的一环。
准确、合理地处理测量数据不仅可以获得可靠的研究结果和实验结论，还能提高工程设计的精度和效果。
在本文中，我将介绍一些常用的测量数据处理方法，并讨论它们的应用和优缺点。
一、数据预处理在进行数据处理之前，首先需要对原始数据进行预处理。
数据预处理的主要目的是清洗和去除无效或错误的数据，以确保后续的数据处理过程准确可靠。
常见的数据预处理方法包括数据清洗、异常值检测和数据插补等。
1. 数据清洗数据清洗是指对原始数据中的异常、缺失或错误数据进行识别和处理。
主要的数据清洗方法包括去除重复数据、去除异常数据和修复错误数据等。
通过数据清洗，可以提高数据质量，减小后续数据处理过程的误差。
2. 异常值检测异常值是指与其余数据明显不同的极端值或离群值。
异常值的存在会对数据处理结果产生较大的影响，因此需要进行异常值检测并进行相应处理。
常用的异常值检测方法包括3σ法、箱线图法和Grubbs检验等。
3. 数据插补在数据采集过程中，可能会存在数据缺失的情况。
数据缺失可能是由于传感器故障、测量设备故障或数据采集过程中的其他问题引起的。
为了使数据处理更加准确，需要对缺失数据进行插补。
常用的数据插补方法有均值插补、线性插值和多重插补等。
二、数据转换与归一化数据转换和归一化是将原始数据转换为符合需求或标准的数据形式的过程。
主要目的是消除不同度量单位和尺度对数据处理的影响，并提高模型的精确性和可解释性。
1. 数据平滑数据平滑是通过去除数据中的噪声和波动，使数据呈现出一定的趋势和规律。
常见的数据平滑方法有移动平均法、加权平均法和局部加权回归法等。
2. 数据标准化数据标准化是将不同单位和尺度的数据转换为相同的度量标准。
常用的数据标准化方法包括零-均值标准化（Z-score标准化）和最大-最小值标准化等。
三、数据分析与建模在完成数据处理之后，下一步是对已处理的数据进行分析和建模。
测量数据处理的常用方法和技巧
测量数据处理的常用方法和技巧为了准确地了解和研究某个现象或物体，科学研究中常常需要进行各种测量。
然而，测量数据的处理并不是一项简单的任务，因为它涉及到对数据进行分析、整理和解释。
本文将介绍一些常用的测量数据处理方法和技巧，以帮助读者更好地理解和应用测量结果。
一、数据整理与可视化在进行测量后，首先需要对数据进行整理。
这包括去除异常值、处理缺失值和进行数据清洗等步骤。
异常值指的是与其他观测值相比显著不同的测量结果，可能是由于实验操作不当或设备故障等原因导致的。
缺失值则是指由于某些原因无法获取到的测量数据。
对于异常值和缺失值的处理，可以选择删除、替代或插值等方法，以保证数据的准确性和可靠性。
接下来，可视化是一种常用的数据处理和分析方法。
通过图表、图像和绘图等方式，将数据转化为可视化形式，能够更直观地反映数据的分布、趋势和关联。
常用的可视化工具包括直方图、散点图、折线图等。
通过观察可视化结果，可以更加深入地了解数据的特征，进而进行更准确的数据分析和解释。
二、统计分析方法统计分析是对测量数据进行进一步处理和解释的重要方法。
它可以帮助我们从大量数据中提取关键信息，发现规律和趋势，建立模型等。
常用的统计分析方法有描述统计和推断统计。
描述统计是对数据进行总结和描述的方法。
它包括计算中心位置、变异度、偏度、峰度等指标，这些指标可以用来描述数据的集中程度、离散程度、偏斜程度和峰态程度。
例如，平均值、中位数和众数可以用来描述数据的中心位置；方差和标准差可以用来描述数据的离散程度。
推断统计是一种利用样本数据对总体数据进行推断和预测的方法。
它基于概率论和数理统计的基本假设，通过样本数据来推断总体特征。
例如，t检验和方差分析可以用来比较两组或多组数据之间的差异；回归分析可以用来建立变量之间的关联模型。
三、数据挖掘和机器学习数据挖掘和机器学习是一种利用计算机算法和模型来分析和解释数据的方法。
它可以帮助我们发现隐藏在大量数据中的关联规律和模式，进而进行数据预测和决策支持。
测量数据的处理与分析方法介绍
测量数据的处理与分析方法介绍一、引言在科学研究和工程实践中，测量数据的处理与分析是十分重要的一环。
准确地处理和分析测量数据可以帮助我们揭示事物本质、找出规律，并且为决策提供可靠的依据。
本文将介绍一些常见的测量数据处理和分析方法，以帮助读者更好地掌握这一领域的技巧。
二、数据处理方法1. 数据清理数据清理是数据处理的第一步，目的是排除无效或异常数据。
常见的数据清理方法包括查找和删除重复数据、填充缺失值、剔除异常值等。
对于重复数据，可以通过排序和比较相邻数据的方式来发现和删除。
对于缺失值，可以使用插值方法进行填充，比如线性插值、多项式插值等。
对于异常值，可以采用统计方法或专业领域知识进行识别和剔除。
2. 数据转换数据转换是对原始数据进行处理以满足特定需求的过程。
常见的数据转换方法包括标准化、归一化、对数转换等。
标准化可以将数据转换为均值为0，方差为1的标准正态分布，以方便进行比较和综合分析。
归一化可以将数据映射到[0,1]的范围内，以消除不同量级的影响。
对于数量级差异较大的数据，可以使用对数转换来减小差异，使数据更接近正态分布。
3. 数据聚合数据聚合是将多个数据合并为一个数据的过程，常见的数据聚合方法包括求和、平均、中位数等。
数据聚合可以帮助我们从大量细节中提取出关键信息，进行更加简洁和直观的分析。
三、数据分析方法1. 描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的统计方法。
常见的描述统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
通过计算这些统计指标，我们可以了解数据的分布特征、集中趋势和离散程度，从而为后续的分析提供基础。
2. 相关分析相关分析是研究两个或多个变量之间关联关系的统计方法。
常见的相关分析方法包括Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。
通过相关分析，我们可以了解和评估不同变量之间的相关性，从而揭示变量之间的内在关系。
3. 回归分析回归分析是研究自变量和因变量之间关系的统计方法。
工程测量中的数据处理方法
工程测量中的数据处理方法引言工程测量是一门关键的学科，它在建筑、土木工程等领域中扮演着至关重要的角色。
测量数据的准确性对于工程项目的成功实施至关重要。
然而，测量过程中所获取到的原始数据往往需要经过一系列处理方法，以消除误差并获得更可靠的结果。
本文将探讨在工程测量中常用的数据处理方法。
一、数据校正数据校正是数据处理的第一步，它主要用于消除仪器和观测误差。
在测量过程中，仪器可能存在一定的偏差，这会导致所得数据与真实值之间存在一定的差异。
校正方法主要包括仪器校准和观测均值的修正。
仪器校准是通过与已知标准进行比较，确定测量仪器的误差值，并进行校正。
这可以通过实验室测试或者比较观测值来实现。
例如，在水准测量中，可以使用已知高程点进行标定以消除仪器刻度的误差。
观测均值的修正是基于多次观测得到的数据，通过统计学方法计算出一个更准确的结果。
常见的方法包括加权平均值和中误差法。
加权平均值使用观测值的权重来计算，较高的权重分配给更可靠的观测值。
中误差法则利用观测值之间的差异来评估观测误差，并提供一个可靠的观测均值。
二、数据平差数据平差是通过一种数学模型，对观测数据进行优化处理，以获得更加可靠和精确的结果。
数据平差主要包括最小二乘法和条件方程法两种常用方法。
最小二乘法是一种广泛应用于工程测量中的数据处理方法。
它基于一个关键假设：观测误差是随机的，并且遵循正态分布。
通过最小化观测值与模型估计值之间的残差平方和，可以获得最佳估计结果。
最小二乘法被广泛应用于距离测量、角度测量和水准测量等领域。
条件方程法是一种将观测数据与先验信息相结合的数据处理方法。
通过建立一组条件方程，将观测数据与已知点、已知线或其他已知约束相连接，以产生一个完整的测量网络。
然后，通过求解这个方程组，可以同时获得未知参数和观测误差的最小二乘解。
三、数据插值数据插值是通过已知的离散数据点，利用数学方法推导出未知点的数值。
在工程测量中，经常需要根据有限的测量数据估计连续空间中的某些未知量。
如何进行精确的测量数据处理
如何进行精确的测量数据处理引言在科学研究、工程技术和各行各业中，精确的测量数据处理是非常重要的。
通过对测量数据进行准确、全面的分析和处理，我们能够得出可靠的结论和决策。
本文将探讨如何进行精确的测量数据处理，包括数据收集、数据清理、数据分析与解释等方面。
数据收集数据收集是进行精确测量数据处理的第一步。
为了确保数据的准确性，我们可以采取以下措施：1.选择适当的测量方法：根据研究和测量的目的，选择合适的测量方法。
确保测量方法具有高精度和可重复性，避免使用测量方法存在系统误差的情况。
2.确定测量仪器的准确性：在进行测量之前，对测量仪器进行校准和检验。
确保仪器的准确度符合要求，并进行必要的调整。
3.选择代表性的样本：在进行数据收集时，选择具有代表性的样本。
样本应该能够全面反映研究对象的特征，并且数量足够大，以提高数据的可信度。
数据清理数据清理是保证数据质量的关键步骤。
在进行数据清理时，我们应该：1.排除异常值：通过对数据进行检查，排除异常值对结果的干扰。
异常值可能是由于测量错误或记录错误引起的，应该进行修正或删除。
2.填补缺失值：在数据中存在缺失值时，需要进行合理填补。
可以使用插值法、均值法等方法来填补缺失值，并在填补后再次验证数据的准确性。
3.检查数据的一致性：对于多个变量或指标的数据，需要确保数据之间的一致性。
例如，对于身高和体重的数据，身高与体重之间应该存在合理的关联。
数据分析与解释在进行数据分析与解释时，应该遵循以下原则：1.选择合适的统计方法：根据数据类型和研究目的，选择合适的统计方法。
常用的统计方法包括描述统计、相关性分析、回归分析、方差分析等。
2.进行统计显著性测试：通过进行统计显著性测试，确定结果的可信度。
可以使用t检验、方差分析等方法，判断两组数据之间或多组数据之间的差异是否显著。
3.对结果进行解释：在结果解释时，应该考虑结果的实际意义和背景知识。
避免简单地依赖统计分析结果，而忽略实际情况的复杂性。
测绘数据处理的基本技巧
测绘数据处理的基本技巧在现代测绘学中，数据处理是一个至关重要的步骤。
通过对测量数据进行处理和分析，我们可以获得准确的地理信息，并为各种工程项目提供支持。
本文将介绍测绘数据处理的基本技巧，旨在帮助读者更好地理解和应用这些技术。
1. 数据采集和预处理在进行数据处理之前，首先需要进行数据采集和预处理。
数据采集可以通过GPS、卫星影像或传统测量仪器完成。
采集到的数据往往包含一些噪声和误差，因此在进行数据处理之前，需要对数据进行预处理。
预处理包括数据清理、去噪和误差修正等步骤，以确保数据的准确性。
2. 数据平差数据平差是处理测量数据的一种重要方法。
它通过对数据进行加权和调整，使得数据在统计意义上更加可靠和准确。
数据平差的目标是最小化测量误差的方差，并得到最优的估计结果。
常见的数据平差方法包括最小二乘法、最大似然估计和卡尔曼滤波等。
3. 数据配准数据配准是将采集到的测量数据与已知的地理坐标系统进行匹配的过程。
在进行数据配准时，需要注意数据之间的空间参考关系，例如坐标系、投影方式和地面控制点等。
常见的数据配准方法包括直接地理配准、控制点配准和变换模型配准等。
4. 点云处理点云是通过激光测量或摄影测量等方法采集的大量离散点的集合。
点云数据处理在地形建模、三维重建等领域起着重要作用。
点云处理包括数据滤波、数据分割、特征提取和重建等过程。
常见的点云处理软件包括CloudCompare、FARO SCENE和AutoCAD Civil 3D等。
5. 影像处理影像处理是获取和分析高分辨率遥感影像的重要手段。
通过对遥感影像进行预处理、解译和分类等操作，可以从中提取出地物信息。
常见的影像处理软件包括ENVI、ERDAS IMAGINE和ArcGIS等。
在进行影像处理时，需要注意影像配准、影像增强和影像分类等技术。
6. 数据可视化数据可视化是将处理后的测绘数据以图形方式呈现的过程。
通过数据可视化，可以更直观地理解和分析地理信息。
如何进行正确的测绘数据处理
如何进行正确的测绘数据处理测绘数据处理是现代测绘工作中不可或缺的一环，它涉及到测量数据的收集、整理、分析和解释。
正确的测绘数据处理能够保证测绘结果的可靠性和准确性，对于城市规划、地理信息系统以及自然资源管理等领域具有重要意义。
本文将从数据收集、数据预处理、数据分析和数据解释等几个方面讨论如何进行正确的测绘数据处理。
一、数据收集数据收集是测绘数据处理的第一步，它包括现场测量、卫星遥感和地理信息系统等多种方法。
在进行数据收集时，要保证测量仪器的选择合理，使用标定过的仪器，并进行现场验证。
此外，还需要注意数据的采样密度和采样点的选择，尽量保证数据的全面性和代表性。
同时，要严格遵守测量规范，确保数据的质量和可靠性。
二、数据预处理数据预处理是为了减少测量误差和噪声，使数据更加准确和可靠。
在进行数据预处理时，首先要对原始数据进行检查和筛选，排除异常点和错误数据。
其次，对数据进行平差处理，以消除随机误差和系统误差。
平差处理可以采用最小二乘法或者其他合适的方法。
同时，还应对数据进行重复测量和相互校验，以提高数据的准确性和可靠性。
三、数据分析数据分析是对测绘数据进行统计和解释的过程，它可以帮助我们了解地理现象和空间分布规律。
在进行数据分析时，可以采用统计学和地理信息系统的方法。
统计学方法包括均值分析、标准差分析、相关分析等，用来描述和揭示数据之间的联系和规律。
地理信息系统方法则可以用来进行数据的空间分析和空间关系的探索，比如地图叠加分析、空间插值分析等。
通过数据分析，可以得出结论和推断，为后续的决策提供依据。
四、数据解释数据解释是对分析结果的描述和解释，目的是让非专业人士也能够理解和利用测绘数据。
在进行数据解释时，需要注意表达方式的简洁清晰，避免使用专业术语和复杂的公式。
可以借助图表、图像和动画等多媒体手段，直观地展示数据的结果和发现。
此外，还可以进行数据可视化，如热力图、散点图和流量图等，以便更好地传达数据的意义和信息。
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测量系统中数据处理算法的内容包括：
减小随机误差 减小系统误差 非线性校正 标度变换 此外，因不同的需要，某些智能仪器还具有对 数据做进一步的加工处理的功能，诸如数字滤 波、时频域分析、功率谱估计、相关分析和统 计处理等。
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限幅滤波法，又称程序判别法，通过程序判断被测信 号的变化幅度，从而消除缓变信号中的尖脉冲干扰。 具体方法是，依赖已有的时域采样结果，将本次采样 值与上次采样值进行比较，若它们的差值超出允许范 围，则认为本次采样值受到了干扰，应予剔除。
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减小随机误差的方法主要依赖平滑和滤波。除硬 件模拟滤波器以外，智能仪器还可借助内置处理 器进行数字滤波。 数字滤波方法具有以下几个主要优点：
1) 数字滤波只是一个计算过程，无需硬件，没有元器件 品质劣化的问题，也不受环境温度的影响，并且也不 存在阻抗匹配、非一致性等问题。因此可靠性高。可 以达到很高的精度。 2) 有些滤波特性（例如在几Hz的低频段或者需要陡峭滚 降的）硬件模拟滤波器无法或难以实现，而对于数字 滤波器则不成问题。 3) 只要适当改变数字滤波程序有关参数，就能方便的改 变滤波特性，因此数字滤波方便灵活，适应性强。
Vi = X i - X
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3）计算标准差σ：
σ =
( ∑ V i 2 ) /( N 1 )
i=1
N
4）若Vi＞3σ，则对应的Xi认为是坏值，予以剔除。 在剔除奇异数据时，门限值不一定是3σ。门限可以选择 为Lσ，L＝2～5，当L＞3，门限放宽；当L＜3时门限 紧缩。 拉依达准则的局限性 1）在样本值少于10个时，不能判别任何奇异数据； 2）拉依达准则是建立在正态分布的等精度重复测量基础 上，而造成奇异数据（粗大误差）的干扰或噪声有时不 是正态分布。
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3、疏失误差
又称为粗大误差，简称粗差。是指在相同条件下， 对同一被测量进行多次测量，可能有某些测量结果 明显偏离了被测量的真值所形成的误差。 粗差不是仪器仪表本身所具有的，有一部分是源于 测量过程中的粗心大意造成的，亦即前述的人工误 差。此外，由于测量条件的突然变化，例如电源电 压突然变化、机械冲击和剧烈震动等原因造成粗大 误差，这是造成粗差的客观原因。 凡是确认含有疏失误差的测量结果称为坏值，在测 量数据处理时，所有坏值都必须剔除。
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3.
方法误差和理论误差
方法误差是指由于测量方法不合理造成的误差。 例如用普通万用表测量高内阻回路的电压，由于 万用表的输入电阻较低，从而导致较大的测量误 差。因此，必须选择合适的测量方法。 理论误差是用近似的公式或近似值计算测量结果 而引起的误差。
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二、抑制小幅高频噪声的平均滤波法
电子器件的热噪声、A/D量化噪声等都属于小幅 度的高频噪声。 通常采用具有低通特性的FIR线性滤波器滤除高频 噪声，滤波算法包括算数平均和加权平均。 一、算数平均滤波算法
FIR滤波器各个抽头的加权系数为常数，滤波器输出的 是N个连续采样值的算术平均值。 N值越大，消噪效果越好，但是灵敏度（时间分辨率） 下降，只适用对慢变信号进行处理。 例：监控摄像机中采用的帧累积技术。
a = V max × T
算法实现的关键是设定a。这就要求事先对Vmax进行准确 估计。
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2、中值滤波法
中值滤波是一种典型的非线性滤波器，它运算 简单，在滤除脉冲噪声的同时可以很好地保护 信号的细节信息。 对某一被测参数连续采样n次（一般n应为奇 数），然后将这些采样值进行排序，选取中间 值为本次采样值。（与哪些场景类似？） 对温度、管道压力、液位等缓慢变化的被测参 数，中值滤波法一般能收到良好的滤波效果。
4.
人身或人工误差
由于测量者的分辨能力、视觉疲劳、固有习惯或 缺乏责任心等因素引起的误差称为人身误差。例 如读错刻度、操作和使用不当、计算错误等均属 于人身误差。
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二、测量误差的分类
1、系统误差
简称系差。是指在相同条件下多次测量同一量时， 误差的绝对值和符号保持不变，或改变测量条件 时，按一定规律变化的误差称为系统误差。 系差产生原因包括仪器仪表的原理不完善，仪表本 身的材料、零部件、工艺等有缺陷，使用仪器仪表 的方法不正确，测量者有不良的习惯等。 系差是有规律性的误差。它可以归结为一个或多个 因素的函数。在测量结果中引入修正值后，系统误 差是可以减小或消除的。
第十章 测量数据的处理
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本章内容
10.1 概述 10.2 减小随机误差的方法 10.3 减小系统误差的方法 10.4 误差的校正 10.5 标度变换
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三、复合滤波法
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一、消除偶然误差的数字滤波法
由外部环境偶然因素引起的突变性扰动或仪器内 部不稳定引起误码等造成的尖脉冲干扰，包括粗 大误差，都属于偶然误差。判别或消除偶然误差 是仪器数据处理的第一步。通常采用简单的非线 性滤波法。 1、限幅滤波法
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4、基于中值数绝对偏差的决策滤波器
中值绝对偏差估计的决策滤波器是判别奇异数据的另 外一种有效方法，并以一个有效数值来取代奇异数据。 决策滤波器采用一个移动窗口，窗口内包含了m个数 据，xi-1，xi-2，…，xi-m，通过某种准则来确定xi的有效 性。如果决策滤波器判定该数据有效，则输出xi ；如果 判定该数据为奇异数据，则用中值来取代xi 。
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10.1 概述
数据采集系统（DAS）可以看作是测量系统的模 拟前端（AFE）。由于各种原因，DAS采集的数 据不可避免的存在各种误差，在使用或利用这些 数据之前必须进行必要的处理。而测量系统是否 拥有“智能”的一个重要标志就是是否具有数据处 理能力。 测量精度和可靠性是测量系统的重要指标，引入 数据处理算法后，使许多原来仅靠硬件电路难以 实现的信号处理问题可以得以解决，从而克服和 弥补了包括传感器在内的各个测量环节中硬件本 身的缺陷或弱点，提高了仪器的综合性能。
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拉依达（PauTa）准则 又称为莱特准则或3σ准则 ，应用场合与程序判 别法类似，用于剔除严重失真的奇异数据。
拉依达准则：当测量次数N足够多且测量服从正态分布 时，若某次测量值Xi所对应的剩余误差Vi＞3σ，则认 为该Xi为坏值，予以剔除。 拉依达准则的具体步骤如下： 1）求N次测量值X1至XN的算术平均值： 1 N X= ∑Xi N i=1 2）求各项的剩余误差Vi ：
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10.2 减小随机误差的方法
随机误差的特点：
集中性：大量重复测量所得的数值，均集中在其 均值附近。集中性又称为单峰性。 对称性：测量次数足够多时，符号相反、绝对值 相等的误差出现的概率大致相同。 有界性：绝对值很大的误差出现概率极小。当测 量的次数有限时，误差的绝对值在一定范围之内。 抵偿性：从对称性可以推论出，当测量次数趋于 无穷大时，误差均值的极限趋于零。
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2) 基于L*MAD准则的Hampel滤波算法步骤
设置移动数据窗口(宽度m）： xi-1，xi-2，…，xi-m 计算出窗口序列的中值Z（排序法） 计算序列{ di } = { | xi-1 -Z|，| xi-2 -Z|，…，| xi-m -Z| }的 中值D（排序法），令：Q＝1.4826*D＝MAD 计算q＝| xi －Z| 如果：q＜L×Q，则输出 yi＝xi ；否则输出 yi＝Z 可以用窗口宽度m和门限L调整滤波器的特性。m影响 滤波器的总体一致性，m值至少为7。门限参数L决定 了滤波器主动进取程度， Hampel滤波器具有比例不变 性、因果性、算法快捷等特点，便于实时完成数据净 化处理。
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一、误差的来源
1.
仪器仪表（测量系统）误差
仪器仪表本身及其附件所引入的误差称为仪器 仪表误差。如仪器仪表本身的电气或机械性能 不完善、零点偏移、非线性等…
2.
影响误差
由于各种环境因素与仪器仪表所要求的使用条 件不一致所造成的误差。例如，温度、湿度、 大气压、电源电压、频率等变化，电磁噪声或 干扰等影响造成的误差。
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减小随机误差常用的数字滤波算法
一、克服偶然误差的数字滤波法
1. 限幅滤波法 2. 中值滤波法 3. 基于拉依达准则的奇异数据滤波（剔除粗大误差） 4. 基于中值数绝对偏差的决策滤波器
二、抑制小幅度高频噪声的平均滤波法
1. 算数平均 2. 加权平均