第六节数据采集系统的误差分析
数据分析中常见的偏差和误差及其应对方法
应对方法
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保持开放和客观的态度 ，避免在数据收集和分 析过程中受到个人观点 和假设的影响。
积极寻找和收集与自己 观点相悖的信息，以便 更全面地了解问题的真 相。
对收集到的信息进行严 格的验证和核实，确保 信息的准确性和可靠性 。
代表性启发偏差
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定义：代表性启发偏差 是指人们在判断事物概 率时，过度依赖事物的 表面特征或相似性，而 忽视其他重要信息，从 而导致分析结果产生偏 误的现象。
关注数据伦理和隐私保护：随着数据分析的广泛 应用，数据伦理和隐私保护问题也日益突出。未 来需要关注这些问题，并采取相应的措施来保护 个人隐私和数据安全。
谢谢您的聆听
THANKS
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应对偏差和误差的策略与技巧
增加样本量以提高代表性
扩大样本规模
通过增加样本量，可以提高数据的代 表性，减少随机误差的影响，使分析 结果更加可靠。
分层抽样
针对不同群体或不同特征的数据进行 分层抽样，以确保每个层次都能得到 充分的代表，从而提高整体数据的代 表性。
采用多种分析方法以互相验证
描述性统计与推断性统计结合
应对方法
为了应对这些偏差和误差，可以采取一系列措施，如增加样本量、改进抽样方法、提高数据质量和采用 合适的统计方法等。这些措施有助于提高数据分析的准确性和可靠性。
探讨未来可能的研究方向
深入研究各种偏差和误差的成因和影响机制：尽 管已经对数据分析中的偏差和误差有了一定的了 解，但未来可以进一步深入研究它们的成因和影 响机制，以便更好地预防和纠正这些问题。
结合人工智能和机器学习技术：人工智能和机器 学习技术在数据处理和分析方面具有巨大潜力。 未来可以将这些技术应用于数据分析中，以提高 分析的自动化程度和准确性。
数字采集系统-误差分析与数据处理
当N有限时，特别是当N<10时,采用莱特准则作为判据就不可靠了。
以N=10为例，由贝塞尔公式：
n
pi2
i1
n 1
3 3p 1 2 1 p 0 2 2 1p 1 2 0p 1 2 p 2 2 p 1 2 0 p i
即当n<10时，即是在测量数据中含有疏失误差，也无法判定剔除。
3）装置误差：装置误差是检测系统本身固有的各种因素影响而产生的误差 。传感器、元器件与材料性能、制造与装配的技术水平等都直接影响检测系统 的准确性和稳定性。
4）处理误差：数据处理误差是检测系统对测量信号进行运算处理时产生的 误差，包括数字化误差、计算误差等。
8.1 误差分析及其处理
二、去误差处理
1.系统误差的消除
x
1 n
n i1
xi
测量的目的是获得物理量的真实值，但真实值是无法得到的。而测量次数
足够多时，它们的算术平均值是稳定的，所以可以用它来近似表示被测量
的真实值。
8.1
二、去误差处理
2.随机误差的处理
处理流程：
误差分析及其处理
（3）求出每个测量数据的剩余误差 pi xi x 。
注意：真正的随机误差是无法计算出来的，只能用剩余误差来表示。
使测量通道的输入与输出之间成为线性关系，这称为非线性补偿。
设计合适的线性化环节是实现非线性补偿的关键。线性化环节设 计应从已知的环节求出所需要的输入—输出关系。 (1) 开环非线性补偿----计算法
设传感器环节输入—输出关系为：
U0=f1 (x)
(1)
则放大环节输入—输出关系为：
U1=a+KU0
数据采集系统中的测量误差及其补偿
1.2 种类
1.2.1 量化误差 量化误差主要体现在 A/D 变换器上，该设备具有转换性
特征，当其模拟量的值在 0 ～ 0.5 V 时，其数字量输出便为 000B；当模拟量达到 0.5 ～ 1.5 V 时，其数字量输出便达到 001V，以此类推。经过多次实践后，最终得出该设备的理论 与实际模拟量之间差了 0.5 V。产生这种误差的原因就在于 该设备的转换性特征，若系统中设置了 A/D 变换器，则量化 误差也随之确定。目前，这种量化误差错误在数据采集系统 中十分常见。在开展相应的误差测量过程中，工作人员也应 重点考虑分辨率、采样率以及宽带等指标。
１ 数据采集系统的测量误差相关内容综述
1.1 概念
误差测量是计算机在数据传输过程中最需要考虑的一个 问题，受到测量方式、测量工具等客观因素的影响，数据传 输的测量结果往往会存在一定的差异性，而这种差异性就被 称为测量误差。
目前，人们可以采用的误差测量方式有很多，诸如数字 方式，它本身具有离散性特征，可以实现对测量过程的量化 处理，在一定程度上确保了测量过程的精确性。但技术人员 在设计的过程中也应对该系统有一个精确的认识，尽量减弱 其他因素对测量过程产生的影响，达到更好的纠正效果。
关键词：数据采集；测量误差；补偿 中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2018）13-005-02
Measurement Error and Compensation in Data Acquisition System
大数据分析中偏差与误差的识别与处理经验分享
大数据分析中偏差与误差的识别与处理经验分享在大数据时代，大数据分析已经成为企业决策过程中重要的工具。
然而，由于数据量庞大且多样性，分析过程中常常伴随着各种偏差和误差。
本文将分享一些在大数据分析中准确识别和处理偏差与误差的经验。
一、数据收集与清洗数据收集是大数据分析的第一步，它直接影响到后续分析的准确性。
在进行数据收集之前，需要明确数据的目的和来源，以减少数据偏差的可能性。
同时，在进行数据清洗时，应注意以下几个方面：1. 缺失值处理：缺失值是数据中常见的问题之一，它会对分析结果产生较大影响。
在处理缺失值时，可以选择删除缺失值所在的记录，或者使用合适的方法进行填补。
2. 异常值检测：异常值可能是由于数据录入错误、设备故障或其他原因引起的。
在数据分析之前，应该先进行异常值检测，以避免对分析结果的干扰。
3. 数据一致性验证：确定数据的一致性非常重要，可以通过对数据进行逻辑验证和统计分析来识别数据是否存在一致性问题。
如果发现数据一致性问题，需要及时进行修复。
二、样本选择和处理在大数据分析中，样本选择和处理也会对分析结果产生较大影响。
以下几个方面需要注意：1. 样本偏倚：样本偏倚是由于样本选取不足或不完全随机导致的。
为了降低样本偏倚，可以使用合适的抽样方法，并确保样本具有代表性。
2. 样本分层：如果数据包含多个层次或分类变量，可以使用分层抽样的方法，确保每个层次或分类的样本量足够，并能够反映总体特征。
3. 样本标注和处理：在样本分析过程中，可能会遇到标注错误、样本量过大或者重复数据等问题。
针对这些问题，需要根据实际情况进行标注修正和样本筛选，以提高分析结果的准确性。
三、模型选择和调优在进行大数据分析时，选择合适的模型和调优参数也是关键。
以下几个方面需要注意：1. 模型选择：根据分析的目的和数据的特点，选择合适的模型。
在选择模型时，可以考虑传统的统计方法，也可以尝试机器学习和深度学习等方法。
2. 特征选择：在进行特征选择时，要考虑特征的相关性和重要性。
系统抽样与概率抽样的样本调查误差分析
系统抽样与概率抽样的样本调查误差分析在统计学中，样本调查是一种常用的数据收集方法，通过对样本的调查和分析，可以推断出整体总体的特征。
而在进行样本调查时，我们通常会遇到一些误差，其中样本调查误差是不可避免的。
在本文中，将重点讨论系统抽样与概率抽样两种常见的样本抽样方法，并分析它们的误差来源及应对措施。
系统抽样是一种按一定规则从总体中抽取样本的方法。
在系统抽样中，样本的选择是有规律的，而不是完全随机的。
系统抽样的优点在于操作简便，适用于大规模总体，并且可以避免无序随机抽样的偏差。
然而，系统抽样也存在一些潜在的误差来源。
首先，如果总体的顺序性规律与样本抽取规则相吻合，可能导致抽样误差。
其次，系统抽样可能受到人为因素的影响，例如在样本选择时过度依赖个人主观判断或者偏好，也容易引入偏差。
针对系统抽样可能存在的误差，我们可以采取一些应对措施。
首先，可以通过增加总体的划分细度或者改变抽样规则的方法来减少顺序性规律带来的误差。
其次，可以在样本选择过程中加强检查和审阅，避免人为因素对样本的干扰。
总之，系统抽样虽然具有一定的优势，但在实际操作中也需谨慎对待，以避免误差的发生。
另一种常见的样本抽样方法是概率抽样。
概率抽样是一种按一定概率分布从总体中抽取样本的方法，其样本的选择是基于统计概率的。
概率抽样的优点在于能够消除主观因素对抽样结果的影响，提高了样本的代表性和可靠性。
然而，概率抽样同样也存在一些误差来源。
首先，概率抽样的结果受到样本量的影响，样本量过小可能引入抽样误差。
其次，概率抽样的方法可能受到概率分布的选择和约束，这也可能导致误差。
为了降低概率抽样误差，我们可以在抽样过程中注意以下几点。
首先，要确保抽样的样本量足够大，以提高抽样结果的准确性和可信度。
其次，应根据调查目的和调查对象选择合适的概率分布，以避免对抽样结果产生偏差。
此外，在实际操作中应加强对抽样过程的监控和管理，确保抽样结果的质量和可靠性。
综上所述，系统抽样与概率抽样是样本调查中常用的两种抽样方法，它们各自具有一定的优劣势，也都存在一定的误差来源。
测绘数据质量控制与误差分析的方法介绍
测绘数据质量控制与误差分析的方法介绍在测绘工作中，数据质量控制和误差分析是非常重要的环节，它们直接影响着测绘结果的准确性和可靠性。
本文将介绍测绘数据质量控制和误差分析的一些常用方法，以帮助读者更好地理解和应用这些方法。
一、数据质量控制方法1. 数据采集控制数据采集是测绘工作的首要环节，数据质量的好坏在很大程度上取决于采集过程中的控制。
在采集之前，必须对测量仪器进行校准和检定，确保其精度和稳定性。
同时，应对采集过程中的现场环境、采集人员的技术水平等进行严格控制，避免因外界因素造成测量误差。
2. 数据处理控制数据处理是将采集到的原始数据进行组织和分析的过程，其准确性对最终结果的影响很大。
在数据处理过程中，应借助于先进的计算机软件和数据处理算法，对数据进行校正、滤波、配准等处理步骤。
同时，还应对每个环节的处理结果进行检验，确保算法的正确性和数据的一致性。
3. 数据质量评估控制数据质量评估是对采集和处理后的数据进行评价和判定，确定其可信度和可用性。
在评估过程中，可以采用多种方法，如对比分析、误差分析、重复观测等。
通过定量和定性的评价手段，可以识别并排除不可靠的数据，提高整体数据的准确性和精度。
二、误差分析方法1. 误差源分类误差源是导致测量结果与真实值之间存在差异的因素。
根据误差来源的不同，可以将其分为系统误差和随机误差。
系统误差是由于仪器、仪器使用者或环境的原因引起的常规误差，其存在于整个测量过程中。
随机误差是由于各种无法预知的外界因素引起的偶然误差，其存在于每次测量中。
2. 误差估计与修正误差估计是根据测量数据和误差模型，对误差大小进行估计的过程。
常用的方法有参数估计法和最小二乘法。
参数估计法是根据误差模型参数的先验知识或假设，通过数据拟合得到误差大小的估计值。
最小二乘法是通过最小化观测值与拟合值之间的差值平方和，得到误差大小的估计值。
估计完成后，还需要根据误差分布和误差来源进行修正，使得测量结果更加准确和可靠。
第六节数据采集系统的误差分析
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数据采集系统的误差分配举例
1方案选择 设计一个数据采集系统，一般先给定一些特征条件， 根据条件，初步确定通道的结构方案和选择元器 件。 2误差分配 根据通道的总精度要求，给各个环节分配误差，以 便选择元器件。通常传感器和信号放大电路所占 误差比例最大 3初选元器件与误差估算 选择元器件精度的一般规则：每一个元器件的精度 指标应优于系统的某一最严规格的性能的10倍左 右。
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使用重叠采样方式，在A/D转换器的转换和数据输 出的同时，切换模拟开关采集下一路信号，可提高 每个通道的吞吐率。 设计数据采集系统选择器件时： 必须使器件的速度指标满足系统通过率的要求； 模拟开关、采样/保持器和A/D转换器的动态参数必 须满足系统的吞吐时间。
4Байду номын сангаас
模拟电路的误差
1模拟开关导通电阻的误差：
5
A/D转换器的误差
A/D转换器的静态误差 1量化误差 2失调误差 3增益误差 4非线性误差
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A/D转换器的速度对误差的影响
A/D转换器速度用转换时间表示。 选用A/D转换器时必须考虑到转换时间满足系 统通过率的要求。 A/D转换器分为：高速 快速 低速
7
采集数据系统误差计算
◆ 误差项在五项以上，按均方根形式综合 ◆ 误差项在五项以下，按绝对值和的方式综 合
模拟开关的导通电阻越大——信号在开关上的压降越大——误 差越大 导通电阻的平坦度面表明导通电阻的起伏，导通电阻的变化会 使放大器或采样/保持器的输入信号波动，引起误差。 2多路模拟开关泄露电流引起的误差 当某一路接通时，其余各路均断开，他们的泄露电流都经过到 通的开关和这一路的信号源流入地。 3采样保持器衰减率引起的误差 在保持阶段，保持电容的漏电流会使保持电压不断衰减。
报告的误差分析与改进
报告的误差分析与改进一、报告的重要性及误差的产生报告是信息传递和决策制定的重要工具，它可以提供精确、全面和准确的信息，协助管理者制定决策。
然而，在报告的编制过程中，往往会产生误差。
误差不仅会使报告的准确性受到影响，还可能导致错误的决策。
因此，对报告中可能出现的误差进行分析和改进至关重要。
二、数据收集误差1. 选择偏差选择偏差是指在数据收集过程中，样本选择不具有代表性的问题。
如在市场调查中，如果仅仅采访了熟练的销售员，而没有采访普通顾客，那么所得到的数据就会存在选择偏差。
为避免这个问题，我们需要建立科学合理的样本策略，确保样本具有代表性。
2. 问卷设计偏差问卷设计偏差是指问卷设计者在编制问卷时，可能存在主观判断和偏差。
如在设计选择题时，选项设置不全面，或者题目的顺序设置不合理等。
为减少这种误差，需要进行问卷预测和试题分析，确保问卷设计科学合理。
三、数据处理误差1. 数据录入误差数据录入误差常常发生在将纸质资料转化为电子数据的过程中。
人为因素、录入速度等都可能引起误差。
为减少这类误差，我们可以采用双人录入、数据验证和自动识别技术等手段，提高数据录入准确性。
2. 数据清洗误差在数据清洗阶段，若未能发现数据中的异常点和错误数据，就会引入误差。
因此，在数据清洗过程中，我们需要建立合理的数据筛选和清洗规则，确保数据的准确性。
四、数据分析误差1. 分析方法选择误差在数据分析中，选择不合适的分析方法也会产生误差。
因此，在进行数据分析前，我们需要充分了解数据的特点，选用适合的分析方法，并进行合理的数据预处理。
2. 结果解读误差数据分析结果的正确解读对于报告的准确性至关重要。
如果对结果的解读存在误差，就可能导致错误的决策。
因此，我们需要对数据分析结果进行全面的理解和解读，充分考虑其中的可能误差和局限性。
五、报告编制误差1. 信息汇报误差信息汇报误差是指在编制报告时对信息的提炼和呈现存在误差。
如有时会出现信息遗漏、信息重复等问题。
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4初步选定各个元器件之后，还要根据各个元器件的 技术特性和元器件之间的相互关系核算实际误差， 并且按绝对值和的形式或方和根形式综合各类误 差，检验总误差是否满足给定的指标。
谢谢大家！
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数据采集系统的误差分配举例
1方案选择 设计一个数据采集系统，一般先给定一些特征条件， 根据条件，初步确定通道的结构方案和选择元器 件。 2误差分配 根据通道的总精度要求，给各个环节分配误差，以 便选择元器件。通常传感器和信号放大电路所占 误差比例最大 3初选元器件与误差估算 选择元器件精度的一般规则：每一个元器件的精度 指标应优于系统的某一最严规格的性能的10倍左 右。
数据采集系统的误差分析
为了正确选择、 使用各种集成电路，合理的设计 数据采集系统，应了解系统中各部分的误差来源
数据采集系统的误差主要包括： 模拟电路误差 采样误差 转换误差
Байду номын сангаас
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采样误差 采样频率必须大于信号最高有效频率的两倍
◆ 为了避免输入信号中杂散频率分量的影响： 1在采样处理之前，用截止频率为最高有效 频率的低通滤波器，进行滤波。2提高采样 频率的方法消除混叠误差。 ◆ 采样是个动态过程 ◆ 系统通过速率的倒数为吞吐时间 ◆ 为了消除系统在转换过程的动态误差，模 拟开关对n路信号顺序进行等速切换时，采 样周期至少为n倍的吞吐时间。
模拟开关的导通电阻越大——信号在开关上的压降越大——误 差越大 导通电阻的平坦度面表明导通电阻的起伏，导通电阻的变化会 使放大器或采样/保持器的输入信号波动，引起误差。 2多路模拟开关泄露电流引起的误差 当某一路接通时，其余各路均断开，他们的泄露电流都经过到 通的开关和这一路的信号源流入地。 3采样保持器衰减率引起的误差 在保持阶段，保持电容的漏电流会使保持电压不断衰减。
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使用重叠采样方式，在A/D转换器的转换和数据输 出的同时，切换模拟开关采集下一路信号，可提高 每个通道的吞吐率。 设计数据采集系统选择器件时： 必须使器件的速度指标满足系统通过率的要求； 模拟开关、采样/保持器和A/D转换器的动态参数必 须满足系统的吞吐时间。
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模拟电路的误差
1模拟开关导通电阻的误差：
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A/D转换器的误差
A/D转换器的静态误差 1量化误差 2失调误差 3增益误差 4非线性误差
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A/D转换器的速度对误差的影响
A/D转换器速度用转换时间表示。 选用A/D转换器时必须考虑到转换时间满足系 统通过率的要求。 A/D转换器分为：高速 快速 低速
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采集数据系统误差计算
◆ 误差项在五项以上，按均方根形式综合 ◆ 误差项在五项以下，按绝对值和的方式综 合