测量误差及数据处理

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测绘数据处理中的常见误差及处理措施

测绘数据处理中的常见误差及处理措施

测绘数据处理中的常见误差及处理措施测绘数据是制图、测量和勘测等领域中的关键信息,用于准确描述地理空间关系。

然而,在测绘数据处理过程中,常常会遇到各种误差,这些误差可能导致数据的不准确性和不一致性,从而影响到后续的分析和决策。

因此,了解常见误差以及相应的处理措施对于确保测绘数据的质量至关重要。

首先,测绘数据处理中经常会出现精度误差。

精度误差是由于测量设备的精度限制以及实地环境等因素而引起的。

例如,在使用全球定位系统(GPS)测量位置时,由于信号衰减、多径效应等,可能导致位置偏差。

针对这一问题,我们可以通过增加测量设备的精度、选择更适合的测量方法和环境条件,以及采用差异化处理方法来减小误差。

其次,尺度误差是测绘数据处理过程中常见的另一种误差类型。

尺度误差是由于测量或绘图时使用的标尺与实际尺度之间存在差异而引起的。

这种误差可能导致地图上的长度和面积计算不准确。

为了解决这个问题,我们可以通过校正尺度、使用更准确的测量工具和方法以及采用比例放大或缩小的方式来减小尺度误差。

此外,测绘数据处理中还可能出现系统性误差。

系统性误差是由于测量方法、标定不准确或数据处理过程中的偏差等因素引起的。

这种误差可能导致数据整体的偏差,并可能引发连锁反应。

为了解决系统性误差,我们可以进行数据校正、重新标定测量设备,并且在数据处理过程中使用校正模型来减小偏差。

最后,测绘数据处理中还会遇到随机误差。

随机误差是由于环境变化、测量过程中的不确定性等因素引起的。

这种误差是不可避免的,但可以通过重复测量和统计方法来降低其影响。

此外,还可以使用滤波和平滑技术来去除随机误差,提高数据的准确性和可靠性。

综上所述,测绘数据处理中的常见误差包括精度误差、尺度误差、系统性误差和随机误差。

针对这些误差,我们可以采取一系列的处理措施,如增加测量设备的精度、校正尺度、进行数据校正、重新标定测量设备、使用校正模型、重复测量和统计方法、滤波和平滑技术等。

通过这些处理措施,我们可以较好地解决测绘数据处理中的误差问题,提高数据的准确性和可靠性,为后续的分析和决策提供可靠的基础。

测量学第六章 测量误差及数据处理的基本

测量学第六章    测量误差及数据处理的基本
第6章
测量误差及数据处理的基本知识
第6章
测量误差及数据处理的基本知识
6.1 概述
6.1.1 测量与观测值
通过一定的仪器和方法在一定的环境下游操作人员 对某量进行量测,称为观测,获得的数据称为观测值。 6.1.2 观测与观测值的分类
1.同精度观测和不同精度观测
构成测量工作的要素包括观测者、测量仪器和外界条 件,通常将这些测量工作的要素统称为观测条件。
在实际测量工作中,以三倍中误差作为偶然误差的 容许值,称为容许误差。
6.4.4 相对误差
相对误差是中误差与观测值之比.是个无量纲数,在测 量上通常将其分子化为1,即用K=1/N的形式来表示。 如:1/1000,1/5000等。 显然.相对中误差愈小(分母越大).说明观测结果的精 度愈高,反之愈低。 相对中误差的分子也可以是闭合差或容许误差,这时分别称 为相对闭合差及相对容许误差。
该曲线称为高斯偶然误差分布曲线。 在概率论中,称为正态分布曲线。 在一定的观测条件下,对应着一个 确定的误差分布。 曲线的纵坐标y=概率/间距,它是 偶然误差⊿的函数,记为f(⊿)。
f(⊿ i)d⊿是偶然误差出现在微小区间(⊿ i + d⊿/2, ⊿ i +-d⊿/2) 内的概率,记为
p(⊿ i)= f(⊿ i)d⊿
6.1.3 测量误差及其来源
1.测量误差的定义 测量中的被观测量,客观上都存在着一个真实 值.简称真值。 对该量进行观测得到观测值。观测值与真值之差, 称为真误差.即
真误差=观测值-真值
2.测量误差的反映
“必要观测”:为确定某一个被观测量或几何形体 所需要的最少的观测。
“多余观测”:在确定某一个被观测量或几何形体 所进行的观测过程中超过必要观测的观测。

第二章测量数据处理及测量误差分析

第二章测量数据处理及测量误差分析

第二章测量数据处理及测量误差分析测量数据处理及测量误差分析是科学实验中非常重要的一个环节,它涉及到对实验数据进行整理、处理以及对测量误差进行分析、评估的过程。

本章主要包括数据的整理、数据处理的常用方法、误差分析和误差处理方法等内容。

一、数据的整理在进行数据整理之前,首先要明确实验的目的和要求,明确需要获得的数据类型和数据量,有针对性地进行数据测量和记录。

数据整理主要包括:1.数据记录:将实验过程中获得的原始数据按照一定的格式记录下来,包括数据名称、数据值、测量单位等。

2.数据清洗:对记录下来的数据进行初步的筛选和清理,去除明显的异常值和错误数据,保留有效和可靠的数据。

同时,要注意将数据转换为适当的统计量,如平均值、中位数、标准差等。

二、数据处理常用方法数据处理是对记录下来的数据进行统计、分析和加工的过程,常用的数据处理方法有:1.统计分析:包括计算数据的平均值、中位数、众数等统计量,分析数据的分布特征,进行图表的绘制和描述。

2.走势分析:通过时间序列数据的走势分析,观察数据的变化规律,判断数据是否存在趋势性、周期性等特征。

3.相关分析:用于研究两组或多组数据之间的相关性,包括相关系数的计算和相关关系的绘图等。

4.假设检验:通过已知的数据样本对一些假设的合理性进行检验,判断假设是否成立并进行统计推断。

三、误差分析误差是指测量结果与真实值之间的差异,它是不可避免的,但可以通过分析和处理来减小误差的影响。

误差分为系统误差和随机误差两种。

1.系统误差:主要源于测量仪器、测量方法和实验设计的不确定性,它会导致测量结果的整体偏移,常常是可检测和可纠正的。

调整测量仪器的零点、校正仪器的偏差、改进实验设计等方法可以减小系统误差的影响。

2.随机误差:主要源于测量过程中的各种随机因素,如环境的变化、测量操作的不精确等。

随机误差是不可避免的,通过多次重复测量可以获得多组数据,然后进行数据的平均处理和统计分析,可以减小随机误差的影响。

测量误差与数据处理

测量误差与数据处理

ε=n lim ∞
∑(x −m)
i=1 i
n
2
t
sx =
x
(xi − x)2 ∑
i=1
n

n
n −1
实验中先用贝塞尔公式计算测量列的标准偏差,然后,用t分布因 子对标准偏差进行修正,从而获得测量列的标准偏差.实验中常用 的t因子如表: 当n>6时,ε≈s 证明见后 ε=sχT0.683统误差大
准确度高
正确度好但精密度差 正确度好但精密度
不确定度(uncertainty) 不确定度
不确定度是测量结果带有的一个参数,用以表征合理赋予被测量值的分散性.不确定度提
供了测量分散范围的一个量度,它以很大的可能性包含了真值.它包含有A类不确定 度分量(随机误差统计分析所获)和B类不确定度分量(非统计方法所获).
δ仪
-δ仪 δ
Δ仪
均匀分布
对于正态分布:仪器不确定度 对于正态分布 仪器不确定度 u仪与仪器误差限的关系为 与仪器误差限的关系为:u 仪=kp×δ仪/C 为置信因子, kp为置信因子,在一倍标准偏 差下的置信概率0.683,C=3, 差下的置信概率0.683,C=3, 故uB=δ仪/3.
综上所述,所谓 类不确定度应由贝塞尔公式 算出有限次测量的标准偏差,然后 综上所述 所谓A类不确定度应由贝塞尔公式 算出有限次测量的标准偏差 然后 所谓 类不确定度应由贝塞尔公式S算出有限次测量的标准偏差 用平均标准偏差S 作为A类不确定度 类不确定度u 再由u 乘以因子t 用平均标准偏差 X作为 类不确定度 A = S X 再由 A乘以因子 p来求得扩展不 n 确定度UA.所以 确定度 所以: UA=uA×tP 所以 B类不确定度的评估 类不确定度的评估: 类不确定度的评估

20第2章测量误差及数据处理

20第2章测量误差及数据处理
• 仪表的精度等级(精确度等级)是指仪表在规定的工作条 件下允许的最大相对百分误差。
• 按国家标准规定,用最大引用误差来定义和划分仪器仪表 的精度等级,将仪器仪表的精度等级分为: …… , 0.05, 0.1,0.25,0.35,0.5,1.0,1.5,2.5,4.0,5.0……(以前 只有七种)
• 当计算所得的与仪表精度等级的分档不等时,应取比稍大 的精度等级值。仪表的精度等级通常以S来表示。例如, S=1.0,说明该表的最大引用误差不超过±1.0%。

最大满度相对误差是仪表基本误差最大值 程之比的百分数,即:
xm与基 仪器仪表量
om量 xm基 程10% 0
• 最大引用误差是仪表的绝对误差最大值 xm与绝仪器仪表量程 之比的百分数,即:
量xm程 绝100%
• 当仪表是在标准条件下使用的,则:
最大满度相对误差=大 最引用误差
仪表精度等级的确定
即:
Axc
c) 可见,用修正值可以减小测量误差,得到更接近于被 测量真值的实际值。
d) 应该指出,使用修正值必须在仪表检定的有效期内。 修正值本身也有误差。
实际值相对误差
例 测量两个电压,实际值U1 100V,U2 5V,仪表的 示值分别为Ux1 101V,Ux2 6V。其绝对误差分别为:
c) 随机误差表征了测量结果的精密度,随机误差小,精 密度高,反之,精密度低。
服从正态分布规律的随机误差
d) 当测量次数足够多时,大多数随机误差是服从正态分布的。服从 正态分布规律的随机误差具有下列特点(如 图所示): ① 单峰性 绝对值小的误差比绝对值大的误差出现的概率大,
在误差 0处,出现的概率最大。
• 掌握随机误差、粗大误差和系统误差的估算、判断和减小方法

互换性与技术测量 测量误差及数据处理

互换性与技术测量 测量误差及数据处理

L L 2 t2 20 - 1 t1 20
测量误差的来源.4
(4)人为误差
指测量人员的主观因素(技术熟练程度、疲 劳程度、测量习惯等)引起的误差。 总之,产生误差的因素很多,分析时应找出 主要因素,采取相应措施,设法消除减小其 影响,以保证测量结果的精确。
二、测量误差的分类及数据处理


0
100%
xi
100%
上例千分尺测量的相对误差为
0.007 100% 0.02% 35.012
注解1
在实际测量中,虽真值不能得到,但往往要
求分析或估算测量误差的范围,即求出真值 必落在测得值附近的最小范围,称之为测量 极限误差δlim。
它应满足
x-︱δlim︱≤μ0≤x+︱δlim︱
(1)绝对误差(Δ)
是指被测量的实际值x与真值μ0之差。 Δ=x -μ0 绝对误差是代数值,即它可能是正值、 负值或零。
如千分尺测得某轴35.005mm,高精度测量结 果35.012mm(看作是约定真值),千分尺 测量的绝对误差为-0.007mm。
(2)相对误差(ε)
定义:绝对误差的绝对值与被测量的真 值(或约定测得值xi代替)之比。
指在一定的条件下进行多次测量时,各测得 值与其真值的一致程度。 表示系统误差和随机误差对测量结果的综 合影响。
(a) (b) 靶示测量精度与测量误差 (c) (d)
精密度低 正确度低
精密度高 正确度高
四、等精度直接测量列的数据处理
等精度测量是指采用相同的测量基准、
测量工具与测量方法,在相同的测量 环境下,由同一个测量者进行的测量。
实际测量,被测真值μ0未知,δi也未知,故 无法求出标准偏差ζ。 假设有测量列x1、x2、……xn,则有 ① 算术平均值 x1 x2 ...... xn 1

3.2测量误差和数据处理

3.2测量误差和数据处理

若误差落在区间(-∞,+ ∞ )之中,则其概率 p=1; 若误差落在(-δ,+δ )之中,则上式可改写为:
将上式进行变量置换,设: 则: =2Φ(t)
在实践中常认为δ=±3σ的概率约等于1, 从而将±3σ 称为随机误差的极限误差 随机误差的极限误差。 随机误差的极限误差 即:
δlim=±3σ
算术平均值的极限误差: 算术平均值的极限误差:δlimL=±3σ L
——若某一|υi|>3σ ,则该残余误差为粗大误差,应剔除。 该准则主要适有用于服从正态分布的误差,且重复测量 次数又比较多的情况。
(2)狄克逊准则 ) (3)格罗布斯准则 ) (4)t检验法等 ) 检验法等
§3.2.6 等精度测量结果的处理
步骤如下: (1)判断有无系统误差存在 (2)求算术平均值 (3)计算残余误差 (4)计算标准偏差 σ (5)判断粗大误差并将其剔除 |υ ∣≤3σ (6)求算术平均值的标准偏差 测量结果的表达式: (7)测量结果的表达式: 单次测量时: 单次测量时: L= li±3σ 多次测量时: 多次测量时: 例:(见书P.60)
二、随机误差的评定指标 1.算术平均值 .
对某量进行等精度测量时,由于随机误差的存在,其 获得的测量值不完全相同,此时应以其算术平均值作为最 后的测量结果。即:
由正态分布的性质④可知,当测量次数n增大时,算术平均 值愈趋近于真值。因此——用算术平均值作为最后的测
量结果比用其它任一测量值作为测量结果更可靠。
1、测量器具误差 、 2、方法误差 、 3、标准件误差 、 4、环境误差 、 5、人为误差 、
§ 3.2.2
1.误差分类 .
误差的分类
(1)系统误差 系统误差 在相同条件下,多次测量同一量值时,误差的绝对值和符号 保持不变或按一定规律变化着的误差。 系统误差可分为定值系统误差 变值系统误差 定值系统误差和变值系统误差 定值系统误差 变值系统误差。 (2)随机误差 随机误差 在相同条件下,多次测量同一量值时,绝对值和符号以不可 预定的方式变化着的误差。误差的出现是无规律可循的。 (3)粗大误差 粗大误差 由于测量不正确等原因引起的大大超出规定条件下预计误差 限的那种误差。

测量误差与数据处理的建议和意见

测量误差与数据处理的建议和意见

测量误差与数据处理的建议和意见
对于测量误差和数据处理,以下是一些建议和意见:
1. 规范实验和测量过程:确保实验或测量过程符合正确的方法和操作步骤,尽量减少人为因素的干扰,并且确保测量设备和仪器的准确性和可靠性。

2. 重复测量和平均值:进行多次测量,并计算平均值,这样可以减少个别测量的偶然误差,并提高数据的可靠性和准确性。

3. 评估测量不确定性:对于每个测量结果,应该估计其不确定性,这可以通过了解仪器的精确度、标定情况以及实验条件等来进行评估。

4. 数据筛选:在数据处理之前,应该对测量数据进行筛选和剔除异常值。

可以使用统计学方法或者不一致性检验等技术来辨别和排除异常数据。

5. 合适的数据处理方法:根据数据的特点和测量误差的性质,选择合适的数据处理方法,例如常用的统计学方法、回归分析、误差传递等。

6. 数据展示和分析:在处理完数据之后,可以使用图表、统计分析、可视化工具等方式来展示和分析数据,以便更好地理解数据的特征和趋势。

7. 结果与讨论:在对数据进行处理和分析的基础上,结合实验的目的和背景,对结果进行解释和讨论,可以提出合理的结论,并讨论相关的误差来源和改进方案。

以上建议和意见可以帮助您在测量误差和数据处理方面更加准确和科学地进行实验和研究。

但请注意,对于具体的实验或测量,建议您参考相关领域的专业知识和方法。

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i xi x
( n )
第3页
电子测量原理
2.1.1 测量误差的分类(续)
2.系统误差
定义:在同一测量条件下,多次测量重复同一量时, 测量误差的绝对值和符号都保持不变,或在测量条件 改变时按一定规律变化的误差,称为系统误差。例如 仪器的刻度误差和零位误差,或。系差越小,测量就越准确。
p( )d
电子测量原理
2.2.1随机误差的统计特性及减少方法(续)
(2)正态分布的臵信概率
正态分布,当k=3时
P ( 3 )

3
3
p( )d

3
3
2 e xp( )d 0.997 2 2 2
1
区间越宽, 臵信概率越大
臵信因子k
1
臵信概率Pc
p( )
p( x)
0
(a)随机误差

0
(b) 测量数据
x
第11页 图3-1 随机误差和测量数据的正态分布曲线
电子测量原理
2.2.1随机误差的统计特性及减少方法(续)
正态分布的概率密度函数和统计特性
随机误差的概率密度函数为: 测量数据X的概率密度函数为:
p( ) p( x )
2 e xp( ) 2 2 2
0.683
2
3
0.955
0.997
第21页
电子测量原理
2.2.1随机误差的统计特性及减少方法(续)
(3)非正态分布的臵信因子
由于常见的非正态分布都是有限的,设其臵信限为误差极 限 a ,即误差的臵信区间为 k 臵信概率为100%。 例:均匀分布
k

a 3
a 3
P(x)
有 a k k
2.1.2 测量结果的表征
准确度表示系统误差的大小 系统误差越小,则准确度越高,即测量值与实际值符合 的程度越高。 精密度表示随机误差的影响 精密度越高,表示随机误差越小。随机因素使测量值呈 现分散而不确定,但总是分布在平均值附近。 精确度用来反映系统误差和随机误差的综合影响 精确度越高,表示正确度和精密度都高,意味着系统误 差和随机误差都小。
② 方差和标准偏差
方差是用来描述随机变量与其数学期望的分散程度。 设随机变量X的数学期望为E(X),则X的方差定义为:
D(X)= E(X-E(X))2
标准偏差定义为:

D( X )
第10页
电子测量原理
2.2.1随机误差的统计特性及减少方法(续)
(2)测量误差的正态分布
中心极限定理: 假设被研究的随机变量可以表示为大量独立的随机 变量的和,其中每一个随机变量对于总和只起微小作用, 则可认为这个随机变量服从正态分布。 大多数测量随机误差服从正态分布。
射击误差 示意图
第7页
电子测量原理
2.2 测量误差的估计和处理
2.2.1 随机误差的统计特性及减少方法
在测量中,随机误差是不可避免的。
多次测量,测量值和随机误差服从概率统 计规律,可用数理统计的方法处理测量数据, 从而减少随机误差对测量结果的影响。
第8页
电子测量原理
2.2 测量误差的估计和处理 2.2.1随机误差的统计特性及减少方法(续)
① 残差观察法,适用于系统误差比随机误差大的情况 将所测数据及其残差按先后次序列表或作图,观察各 数据的残差值的大小和符号的变化。
i i
0
i
0
i
存在线性变化的系统误差
第24页
无明显系统误差
电子测量原理
2.2.2 系统误差的判断及消除方法(续)
②马利科夫判据:
若有累进性系统误差,D 值应明显异于零。

n

n
1 2 2 n ( X ) ( X ) n n
2
1
故:
(x)
(X)
n
算术平均值的标准偏差比总体或单次测量值的标准 偏差小 n 倍。原因是随机误差的抵偿性 。
第17页
电子测量原理
2.2.1随机误差的统计特性及减少方法(续)
(2)有限次测量数据的标准偏差的估计值
算术平均值: 残差:
电子测量原理
第2章.测量误差及数据处理
2.1 测量误差的分类和测量结果的表征
2.2 测量误差的估计和处理
2.3 测量数据处理
第1页
电子测量原理
用一个三位半交流电压表,测量市电,结果如下:
序 号 结 果
1
2
3
4
5
6
7
8
9
220.5 219.3 217.0 221.2 222.0 237.0 220.1 219.9 220.0
当a b 时, 0
b a 2 3
b 3
第14页
a b 时,
a
b
电子测量原理
2.2.1随机误差的统计特性及减少方法(续)
2. 有限次测量的数学期望和标准偏差的估计值 (1)有限次测量的数学期望的估计值——算术平均值
用事件发生的频度代替事件发生的概率,当 则
E( X )
2.2.2 系统误差的判断及消除方法(续)
2. 系统误差的削弱或消除方法
(1)从产生系统误差根源上采取措施减小系统误差
(2)用修正方法减少系统误差
实际值=测量值+修正值
(3)采用一些专门的测量方法


① 替代法 ② 交换法


③ 对称测量法
④ 减小周期性系统误差的半周期法
第26页
电子测量原理
2.2.2 系统误差的判断及消除方法(续)
【例2.1】 用温度计重复测量某个不变的温度,得11个测 量值的序列(见下表)。求测量值的平均值及其标准偏差。
解:①平均值
1 x n

i 1
n
xi
1 (528 531 529 527 531 533 529 530 532 530 531) 530.1( o C ) 11
故: k 三角
3
-a 0 a
x
分布
均匀
反正弦
(P=1)
k
6
3
第22页
2
电子测量原理
2.2.2 系统误差的判断及消除方法(续)
1. 系统误差的特征:
在同一条件下,多次测量同一量值时,误差的绝对值和符 号保持不变,或者在条件改变时,误差按一定的规律变化。 多次测量求平均不能减少系差。

a b
d c
1. 随机误差的分布规律 (1)随机变量的数字特征 ① 数学期望:反映其平均特性。其定义如下: X为离散型随机变量:
μ E(X) xi pi i 1
X为连续型随机变量:
E( X )



xp( x )dx
第9页
电子测量原理
2.2.1随机误差的统计特性及减少方法(续)
第28页
电子测量原理
2.2.3 粗大误差及其判断准则(续)
1 1 2 e xp[ ( x )2 2
2
]
随机误差的数学期望和方差为:
E ( )



p( )d
2 e xp( )d 0 2 2 2
1


2 D( ) E ( 0) 2 2 p( )d 2 exp( 2 )d 2 2 2
1 x n
x
i 1
n
i
i xi x
1 n1
实验标准偏差(标准偏差的估计值),贝塞尔公式:
s( x )

i 1
n
i2
1 n1

i 1
n
( xi x ) 2
算术平均值标准偏差的估计值 :
s( x ) s( x ) n
第18页
电子测量原理
2.2.1随机误差的统计特性及减少方法(续)
2.2.1随机误差的统计特性及减少方法(续)
规定使用算术平均值为数学期望的估计值,并作 为最后的测量结果。即:
1 x n
x
i 1
n
i
有限次测量值的算术平均 值比测量值更接近真值?
第16页
电子测量原理
2.2.1随机误差的统计特性及减少方法(续)
算术平均值的标准偏差
*
1 2 1 2 2 2 1 (x) ( xi ) 2 ( xi ) 2 [ ( x1 ) 2 ( x2 ) 2 ( xn )] n i 1 n n i 1
n

i 1
m
x i pi

i 1
m
xi
ni n
令n个可相同的测试数据xi(i=1.2…,n) 次数都计为1 ,当 n 时,则
E( X )

i 1
n
1 1 xi n n
x
i 1
n
i
被测量X的数学期望,就 是当测量次数 n 时,各次测量值的算术平 均值
第15页
电子测量原理
第2页
电子测量原理
2.1 测量误差的分类和测量结果的表征
2.1.1 测量误差的分类
根据测量误差的性质,测量误差可分为: 随机误差、系统误差、粗大误差 1.随机误差 在同一测量条件下,多次重复测量同一量值时,每次 测量误差的绝对值和符号都以不可预知的方式变化的 误差,称为随机误差或偶然误差,简称随差。 随机误差定义:测量结果与在重复性条件下,对同一被测 量进行无限多次测量所得结果的平均值之差
3. 测量结果的臵信问题
(1)臵信概率与臵信区间:
臵信区间 x E ( x ) k 内包含真值的概率称为臵信概率。 臵信限: k——臵信系数(或臵信因子)
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