第四章：智能仪器的数据处理2系统误差校正和标度变换
4-1智能仪器的数据处理基本数据处理算法.共26页PPT
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71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
4-1智能仪器的数据处理基本数据处理 算法.
11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
实验四：标度变换(工程量变换)
西华大学实验报告（理工类）电气信息学院 专业实验中心 实验室：6A-222 实验时间 ： 2014年6月20日Nx ——实际测量值所对应的数字量。
式(1)为线性标度变换的通用公式，其中A 0，A m ，N 0，N m 对某一个具体的被测参数与输入通道来说都是常数，不同的参数有着不同的值。
为使程序设计简单，一般把一次测量仪表的下限A 0所对应的A/D 转换值置为0，即N 0=0。
这样式(1)可写成：（2）在多数测量系统中，仪表下限值A0=0，对应的N0=0，则式 （2）可进一步简化为：（3）式（1）、式（2）、式（3）即为在不同情况下的线性刻度仪表测量参数的标度变换公式。
例1：某加热炉温度测量仪表的量程为200 ~ 800℃，在某一时刻计算机系统采样并经数字滤波后的数字量为CDH ，求此时的温度值是多少？(设该仪表的量程是线性的)。
解：根据式(2)已知，A 0 = 200℃, A m = 800℃，N x = CDH = (205)D ，N m = FFH = (255)D 。
所以此时的温度为例2：某压力测量系统中, 压力测量仪表的量程为400～1200Pa,采用8位A/D,设某采样周期计算机中经采样及数字滤波后的数字量为ABH,求此时的压力值。
解：A0=400Pa, A ｍ＝1200Pa,Nx=ABH=171， Nm=FF=255D ，N0=0 则：三、非线性参数标度变换实际上许多智能仪器所使用的传感器是非线性的，则上面的三个线性变换式均不适用。
此时，一般先进行非线性校正，然后再进行标度变换。
但是，如果能将非线性关系表示为以被测量为因变量、传感器输出信号为自变量的解析式时，则一般可直接利用该解析式来进行标度变换。
通过具体实例介绍。
例如，在差压法测流量中，流量与压差之间的关系为（4）式中：Q —— 流体流量；∆P ——节流装置前后的差压；mx0m x )A N N A A A +-(=200255205)200+-(800== 682℃mx0m x )A N NA A A +-(=m xm x N N A A =936Pa400255171400)-(1200 )(00=+⨯=+-=A N N A A A mxm x PK Q ∆=K —— 刻度系数，与流体的性质及节流装置的尺寸有关。
19280智能仪器原理及应用
课程名称：智能仪器原理及应用课程代码： 09280第一部分课程性质与特点一、课程性质与特点1．课程性质《智能仪器》是高等教育自学考试电子工程本科专业必修的专业基础课程之一。
智能仪器在通信、家电、自动控制、仪器仪表中得到了广泛的应用。
通过本课程的学习，使学生掌握利用微处理器系统使电子仪器实现智能化的具体方法，包括硬件和软件两个方面。
2．课程特点智能仪器课程侧重讨论智能仪器实际设计过程中所涉及的具体方法与技巧。
旨在使学生运用所学的微型计算机和电子技术等方面的基础知识，解决现代电子仪器开发过程中的实际问题，逐步具备能够设计以微型计算机为核心的电子系统的能力。
本课程中既有硬件的原理和组成，又有针对硬件的软件编程，软件与硬件必须同时兼顾。
因此本课程具有实用性强、理论和实践结合、软硬件结合等特点二、课程目标与基本要求1．课程目标使学生运用所学的微型计算机和电子技术等方面的基础知识，解决现代电子仪器开发过程中的实际问题，逐步具备能够设计以微型计算机为核心的电子系统的能力。
2．基本要求掌握智能仪器的结构、设计要点，模拟量输入输出通道，人机接口，通信接口，以及典型处理功能，掌握电压测量为主的智能仪器、智能电子计数器和数字存储示波器的工作原理和结构组成，还要掌握个人仪器和虚拟仪器的基本概念、组成原理和设计方法，了解VXI和LabVIEW仪器系统的组成原理。
三、与本专业其他课程的联系1．学习本课程主要涉及模拟电子技术、数字电子技术以及微机原理课程中有关接口和汇编程序、微机控制方法等方面的有关知识。
因此，应当尽可能地在先修《模拟电子技术》、《数字电子技术》、《微机原理》和《微机接口技术》，《单片机原理与应用》等课程或者学过“电路基础”、“数字电路”、“单片机原理与应用”等课程的基础上进行自学.2．本课程将为有关智能仪器系统设计方面的课题打下必要的基础。
第二部分考核内容与考核目标第一章导论一、学习目的与要求通过本章学习，学生应重点掌握智能仪器的组成及特点、智能仪器及测试系统的发展以及智能仪器设计的要点。
智能仪器的基本数据处理算法ppt
回归分析是一种寻找变量之间依赖关系的方法，可用于智能仪器生产效率的预测和提升。
回归分析是一种统计学方法，通过分析变量之间的依赖关系，建立回归模型，对未知的变量进行预测。在智能仪器生产过程中，回归分析可用于对生产效率进行预测和优化。通过对生产数据进行分析和处理，建立生产效率与各工艺参数之间的回归模型，实现对生产效率的精确预测和优化。
总结词
详细描述
基于回归分析的生产效率提升
总结词
聚类分析是一种将数据集划分为若干个簇的方法，可用于智能仪器的市场细分。
详细描述
聚类分析是一种无监督学习方法，通过分析数据之间的相似性或距离，将数据集划分为若干个簇。在智能仪器市场细分中，聚类分析可用于对客户进行分类，根据客户的行为、偏好和需求等特征，将客户划分为不同的簇，为不同的客户群体提供个性化的产品和服务。
总结词Biblioteka 基于支持向量机的故障诊断基于神经网络的工艺参数优化
神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，可应用于智能仪器的工艺参数优化。
总结词
神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，由多个神经元相互连接而成，具有强大的非线性映射能力。在智能仪器工艺参数优化中，神经网络可用于建立工艺参数与产品性能之间的非线性关系模型，通过对模型的训练和优化，实现工艺参数的最优配置。
智能仪器在环境监测中也有着广泛的应用，如大气、水质、噪声等参数的监测和控制。
智能仪器在科研实验中也扮演着重要的角色，如物理、化学、生物等实验数据的采集和处理。
02
智能仪器的基本数据处理算法
数据清洗
01
去除重复、无效或错误数据，填充缺失值，删除冗余数据等，以提升数据质量。
数据清洗与预处理
数据转换
04第四章误差与实验数据的处理全解
14
样本的平均值定义为：
一般地，当n＞30次时：(实际测定一般都小于20次)
2018年10月22日星期一10时13分10秒
15
(4.7)
σ2：称为方差。
注：自由度f＝n-1
(4.8)
见教材P79 的解释
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2 2
2
(4.13)
方程中各项的意义
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35
1 y=f x e 2
x
2 2
2
(4.13)
⑴x——测量值。
⑵y——称为概率密度函数，它是测量 值x的函数。 ⑶——总体标准偏差，它表示了测量 值的分散程度。
2018年10月22日星期一10时13分10秒
2018年10月22日星期一10时13分10秒
3
定量分析：指的是准确测定试样中物质
对试样进行准确测量
分析 工作者 的任务
① ② ③
对分析结果的可靠性 和准确性作出评价
对产生误差的原因进 行分析提出改进措施
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4
差的基本概念
一、准确度与误差 ☆真实值 (T)—— 也称为真值，指的是
式样中某组分的真实含量。 ☆准确度 —— 指的是测定值 x 与真值 T
相接近的程度。
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5
两点注意： ◇准确度的高低是由误差的大小来衡
量的。误差越小，表明分析结果的准 确度越高。即：误差的大小是准确度
高低的量度。
◇在实际工作中，对分析结果的评价通常
电子测量与智能仪器2-测量误差分析与数据处理
4
Δx=x-A
5
这是通常使用的表达式
修正值（校正值）
与绝对误差的绝对值大小相等，但符号相反的量值称为修正值，用C表示 C=-Δx=A-x
在测量时，利用测得值与已知的修正值相加，即可算出被测量的实际值。 A=x+C
例2.1.2 一台晶体管毫伏表的10mV挡，当用其进行测量时，示值为8mV，在检定时8mV处的修正值是-0.03mV，则被测电压的实际值为 U=8+（-0.03）=7.97(mV)
当表示增益时 γdB=10lg(1+γp)dB
2.1.3 电子测量仪器误差的表示方法
工作误差 是在额定条件下测定的仪器误差极限。即来自仪器外部的各种影响量（例如温度、湿度、大气压力、供电电源等）和影响特性（仪器的一个工作特性的变化对另一个工作特性的影响，如低频信号发生器的频率变化对输出电压的影响）为任意可能的组合时，仪器的工作误差可能达到的最大极限值。 优点：对使用者非常方便，可以利用工作误差直 接估计测量结果误差的最大范围。 缺点：是在最不利的条件下给出的，而实际使用 中构成最不利组合的可能性很小。因此用 仪器的工作误差来估计测量结果的误差会 偏大。
02
附加误差
它是指由于仪器超出规定的正常工作条件时所增加的误差
在使用时，除考虑仪器本身的基本误差外，还要加上附加误差。
采用基本误差和附加误差的形式，对使用者来说，掌握各项误差的大小是有利的，但在估计仪器的总误差时要进行误差合成计算。
一次直接测量时最大误差的估计
这个关系可以用下图说明 设在只有基本误差的情况下，仪器仪表的最大绝对误差为 Δxm=±S%·xm Δxm与示值x的比值，即最大的示值相对误差
2010年3月
温州大学瓯江学院
第五章智能仪器的典型数据处理算法PPT课件
问题，其它的三角函数的计算问题也就迎刃而解 了。
– 在智能仪器中应用，可以利用sin(x)和cos(x)的泰
勒展式来求相应的近似值，需要结合机器计算采 用相应的技巧。
???????????????????????????????????????122112221321sintnv222nnxnnxxnx???????????????????????????????????????1221122211221222nnxnnxkkxyk记???????111220
第五章 智能仪器的典型 数据处理算法
ln(1-x)在x=0处的泰勒展式
ln 1 x () x1x21x31x41x5 2345
它的收敛区域为[-1,1]。 将上面两式相减，再经数学处理即得
1 ln 1 x 1 x 2 x 4 x 2 n ( ) 2 x1 x 3 5 2 n 1
而且收敛区间为(-1,1)。
11
2．简单的数学处理方法
9
二、对数函数值计算方法
求对数函数值最关键的问题实际上是计算[1,2]内的 数的自然对数。
对于计算大于2的数x的对数来说总可以找到整数K, 使得2K<x< 2K+1，记u=x/2K,则有1<u<2,
ln(x) =ln(2Ku)=Kln(2)+ln(u)
此时还有1<u<2。 对于计算(0,1)内的数的对数来说，也可以利用
记 y k 2 k 1 1 x 2 2 n 1 1 x 2 2 n 1 1
不难得到下面的递推关系
第五章 智能仪器的数据处理
5.2 系统误差的数据处理
系统误差——指按一定规律变化的误差，它表 现为在相同条件下多次测量同一物理量时，其 误差大小和符号保持不变或按一定规律变化。
特点：在一定的测量条件下，变化规律是可以 掌握的，产生误差的原因一般是知道的。 原因：系统本身因素引起的测量误差。 零点漂移、增益误差、非线性
• 恒定系统误差:校验仪表时标准表存在 的固有误差、仪表的基准误差等； • 变化系统误差:仪表的零点和放大倍数 的漂移、温度变化而引入的误差等； • 非线性系统误差:传感器及检测电路 （如电桥）被测量与输出量之间的非线 性关系。 • 研究误差的规律，建立系统误差的数学 模型，确定校准算法。对测量数据进行 误差校正。这些方法可消除或消弱系统 误差对测量结果的影响。
第五章 智能仪器的基本数据处理
5.1 测量数据的非数值处理程序
5.1.1 数据结构 数据结构指的是数据之间的相互关系,即数 据的组织形式。 数据之间的逻辑关系，称数据的逻辑结构。 线性表 线性结构 堆栈 数据结构 线性链表 非线性结构
1、线性表
常用的表格一般为线性表，表内的n个数据元素a1、 a2 … an具有线性的位置关系。 线性表的顺序分配—用一组连续的存贮单元依次存贮线 性表中的各个元素。 设表内每个元素占有L个存贮单元，则表内第i个元素 的存储地址为
根据计算中心元素的地址找出中心元 素，与查找的元素进行比较：
• 如中心元素大于查找的元素，则选取低 半表，修改 (HI)=(MI)– 1 • 如中心元素小于查找的元素，则选取高 半表，修改 (LO)=(MI) + 1 • 如中心元素等于查找的元素，则查找成 功
开始 LO=0 HI=N-1 是
LO>HI? 否
x x0 x x1 P ( x) y0 y1 a1 x a0 1 x0 x1 x1 x0
测量数据处理中的误差分析与校正
测量数据处理中的误差分析与校正引言测量是科学研究和工程应用中不可或缺的一环。
然而，任何测量都不可避免地存在误差。
误差分析和校正是确保测量结果准确可靠的重要步骤。
本文将探讨测量数据处理中的误差分析与校正的方法和技巧。
一、测量误差的来源1. 人为误差人为误差通常源自人的主观判断、操作技巧不熟练等，比如读数不准、操作不精确等。
这种误差可以通过培训和规范操作加以减少。
2. 仪器误差仪器误差是指仪器本身存在的固有偏差和随机误差。
固有偏差是指测量结果与真实值的平均偏离程度，而随机误差指测量结果在一定范围内的波动。
3. 环境误差环境误差是指来自环境因素的干扰，例如温度、湿度、振动等。
这些因素会对测量结果产生不同程度的影响。
二、误差分析方法误差分析的目的是确定误差的大小和性质，从而进一步进行校正。
以下是常见的误差分析方法：1. 系统误差分析系统误差是由于测量仪器的固有偏差引起的，通常可以通过仪器校准来消除。
校准的关键在于建立准确的校准曲线，通过与已知标准进行对比，找出系统误差并进行修正。
2. 随机误差分析随机误差通常是由仪器本身的不确定性或者环境因素的干扰引起的，其特点是测量结果的波动。
可以通过多次测量取平均值的方法来减小随机误差。
3. 人为误差分析人为误差是由人的主观因素引起的，如读数不准确、操作失误等。
解决人为误差的关键在于提高操作技能并遵守规范操作流程。
三、误差校正方法误差校正是为了减小误差并提高测量精度而采取的一系列修正措施。
以下是一些常见的误差校正方法：1. 仪器校准仪器校准是对仪器进行参数调整和验证，以确保其测量结果准确可靠。
校准可以通过与已知标准物进行比对来进行，或者通过调整仪器内部的校准元件来校正系统误差。
2. 环境控制环境因素对测量结果的影响往往不可忽视。
为了减小环境误差，可以采取控制温度、湿度、振动等措施，保持测量环境稳定。
3. 多次测量取平均值由于随机误差的存在，单次测量结果可能不够准确。
智能仪器的典型数据处理功能
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在Keil c51编程环境下查表子程序清单如下：
unsigned char u1;
unsigned int var;
/*0～1300°C范围的 K分度表，每隔10°C对应一个电压值*/
unsigned char code K_TABLE[131]={0，397，798，1203，1611， 2022，2436，2850，3266，3681，4095，4508，4919，5327，5733，
特别是DSP器件的数值分析、FFT、语音、频谱分析
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5．2 测量结果的非数值处理
一、查表
查表法就是把事先计算或测得的数据按照一定 顺序编制成表格，根据被测参数的值或者中间结 果，查出最终所需要的结果。
顺序查表法
顺序查表法就是从头开始，按照顺序把 表中元素的关键项逐一地与给定的关键字进 行比较。若比较结果相同，所比较的元素就 是要查找的元素；若表中所有元素的比较结
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{ mid=(max+min)/2;
/*中心元素位置*/
if(K_TAB[mid]=da) var=mid*10;break;/*中心元素等于查表的 元素,计算相应温度*/
if(K_TAB[mid]>da) max=mid;
else
min=mid;
if((max-min)<=1
/*线性插值计算温度值*/
同理，第二轮比较需要进行(N一2)次比较，第二轮结束后，次 最大(或最小)的数据排在底部往上第二位置上。
重复上述过程，直至全部排完，从而实现这组数据由大到小 （或由小到大）的顺序排列。
例子见课本
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