4_测量数据处理

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精准测量的四种常用技巧

精准测量的四种常用技巧

精准测量的四种常用技巧精准测量是各个领域中重要的一环,无论是科学研究、工程实践还是日常生活中,我们都需要进行各种测量来获取准确的数据。

而如何进行精准测量,则需要掌握一些常用的技巧。

本文将介绍四种常用的精准测量技巧,帮助读者在实践中取得更准确的测量结果。

1. 校准仪器在进行测量之前,首先要确保所使用的测量仪器是准确的,因为任何仪器都有可能存在误差。

校准仪器是一种常用的技巧,可以通过与已知准确值的比对来检验仪器是否准确。

这个过程可以通过专门的校准设备进行,也可以通过与其他已经校准的仪器进行比较来完成。

只有确保仪器的准确性,才能保证后续测量结果的准确性。

2. 选择合适的测量方法不同的测量对象和场景需要采用不同的测量方法,选择合适的测量方法是精准测量的关键。

例如,在测量长度时,可以使用直尺和卷尺等传统工具,也可以使用激光测距仪等高精度设备。

在测量重量时,可以使用天平或电子秤等经典工具,也可以使用核磁共振仪等专业设备。

根据测量对象的具体特点和测量需求,选择合适的测量方法,有助于提高测量结果的准确性。

3. 控制环境因素环境因素对测量结果的准确性有着重要影响。

例如,温度、湿度、光照等因素都可能对测量结果产生偏差。

因此,在进行测量时,需要尽可能控制环境因素的影响。

可以选择在恒温室内进行测量,避免温度波动;或是使用遮光罩控制光照,防止光线干扰。

此外,还要避免空气流动产生的涡流,以及其他可能导致结果偏差的因素。

通过控制环境因素,可以提高测量的准确性。

4. 重复测量与数据处理在进行精准测量时,单次测量结果的准确性有限。

为了获得更可靠的数据,可以进行多次测量,并对测量数据进行处理。

通过多次测量可以减小随机误差的影响,并获得更稳定的平均值。

而数据处理则可以通过统计分析方法来剔除异常值、计算标准差等,进一步提高数据的准确性。

重复测量与数据处理的结合,可以增加测量结果的可信度。

总结而言,精准测量技巧包括校准仪器、选择合适的测量方法、控制环境因素以及重复测量与数据处理。

测量数据预处理

测量数据预处理

平均值滤波 平均值滤波就是对多个采样值进行平均算法,这 是消除随机误差最常用的方法。具体又可分为如下几 种。 3 、算术平均滤波 算术平均滤波是在采样周期T 内,对测量信号y 进 行N 次采样,把N 个采样值相加后的算术平均值作为本 次的有效采样值,即
算术平均滤波
1 y (k ) = N

i =1
N
yi
采样次数N 值决定了信号的平滑度和灵敏度。提 高N 的值,可提高平滑度,但系统的灵敏度随之降 低,采样次数N 的取值随被控对象的不同而不同。一 般情况下,流量信号可取1 0 左右,压力信号可取4 左 右,温度、成分等缓变信号可取2 甚至不进行算术平 均。
算术平均值法是对输入的N 个采样数据x i ( i = 1 ~ N ) ,寻找这样一个y ,使y 与各采样值间的偏差的平方 和为最小,使
2限速滤波
若顺序采样时刻t 1 、t 2 和t 3 所采集的参数分别为X 1 、X 2 和 X 3 ,则:
当| X 2 X 1 | ≤△X 时,X 2 输入微机; 当| X 2 X 1 | >△ X 时, X 2 不被采用,但仍保留,再 继续采样一次,得 X 3 当| X 3 X 2 | ≤△X 时,X 3 输入微机; 当| X 3 X 2 | >△X 时,取( X 3 +X 2 ) / 2 输入微机。 此法是一种折衷方法,兼顾了采样的实时性与连 续性
滑动平均滤波算法的最大优势就是实时性好,提 高了系统的响应速度。 对周期 性干扰有抑制作用,减少了总的采样次 数,提高 了 采样速度。*不适用脉冲干扰比较严重的 场合。 提示:在滑动平均值滤波开始时,要先采集N 个数 据存放在缓冲区中,然后再做滑动平均值滤波。
1 、限幅滤波 限幅滤波是滤掉采样值变化过大的信号。经验说 明,生产过程中许多物理量的变化需要一定的时间, 因此相邻两次采样值之间的变化幅度应在一定的限度 之内。限幅滤波就是把两次相邻的采样值相减,求其 增量的绝对值,再与两次采样所允许的最大差值∆Y进 行比较,如果小于或等于∆Y ,表示本次采样值y ( k ) 是 ( n ) 为有效采样值;反之,y ( ) 是不真实 真实的,则取y 的, 则取上次采样值y ( n 1 ) 作为本次有效采样值。 限幅滤波对随机干扰或采样器不稳定引起的失真 有良好的滤波效果。

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

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。

传统测量知识点总结

传统测量知识点总结

传统测量知识点总结一、测量的定义和基本概念测量是指利用一定的仪器和方法,对物体或现象的某些特征进行定量描述和比较的过程。

测量的基本概念包括测量的目的、测量的对象、测量的方法、测量的精度和测量结果的处理等。

二、常用测量仪器和工具1. 刻度尺:用于测量物体的长度、宽度等线性尺寸。

2. 量角器:用于测量物体之间的夹角。

3. 游标卡尺:用于测量物体的内径、外径等尺寸。

4. 卷尺:用于测量比较长的线性距离。

5. 测量显微镜:用于测量微小的尺寸。

6. 电子秤、天平:用于测量物体的质量。

7. 雷达、测距仪:用于测量物体的距离。

8. 仪表仪器:用于测量物体的温度、压力、流量等物理量。

三、测量的误差及其处理方法1. 系统误差:由于测量仪器本身的不准确性或者测量方法的局限性引起的误差。

2. 随机误差:由于环境因素、人为因素等引起的不确定性误差。

3. 绝对误差、相对误差:描述测量结果的准确程度。

4. 误差的处理方法:重复测量、平均值、误差传递等方法。

四、测量数据的处理与分析1. 数据的整理:整理测量数据,得出测量结果。

2. 数据的分析:利用统计学方法对测量数据进行分析,得出结论。

3. 数据的可靠性:评估测量数据的可信度和准确性。

五、光学测量与传感器测量1. 光学测量:包括白光干涉、激光干涉、衍射等测量方法。

2. 传感器测量:包括温度传感器、压力传感器、液位传感器等各种传感器的测量原理和应用。

六、地理测量与导航定位1. 地理测量:包括地图制图、测量测绘、地理信息系统等领域的测量技术。

2. 导航定位:包括GPS定位、惯性导航、地面测量等定位技术的原理和应用。

七、工程测量与土木测量1. 工程测量:包括建筑工程、道路工程、水利工程等领域的测量技术。

2. 土木测量:包括地质勘探、地形测量、地下管道测量等土木工程领域的测量技术。

八、化学分析与质量检测1. 化学分析:包括质量分析、结构分析等化学分析技术。

2. 质量检测:包括产品质量检测、环境质量检测等质量检测技术。

如何进行角度测量数据的处理

如何进行角度测量数据的处理

如何进行角度测量数据的处理在科学研究和实验中,角度测量是一项常见的任务。

无论是测量天文学中的星体角度,还是工程学中的结构角度,正确处理角度测量数据是至关重要的。

本文将探讨如何进行角度测量数据的处理,以确保结果的准确性和可靠性。

一、角度测量的基础知识在开始讨论角度测量数据的处理之前,我们首先需要了解一些基本的概念和知识。

角度是指两条线之间的夹角或是一个物体相对于参考点的偏移量。

在实际测量中,我们通常使用角度仪器,如测角器、转台等设备来进行测量。

二、角度测量的误差来源在角度测量过程中,往往会面临各种误差源。

这些误差会对测量结果产生一定的影响,因此在处理数据时,需要对这些误差进行合理的处理。

常见的误差来源包括仪器误差、环境因素、人为误差等。

1. 仪器误差:仪器本身的制造和使用过程中存在一定的不确定性,这会导致测量结果的误差。

为了减小仪器误差,我们可以选择精度更高的仪器,或是进行校准和调整。

2. 环境因素:包括温度、湿度等环境条件的变化都可能会对角度测量结果产生影响。

为了降低环境因素的干扰,我们可以在实验前进行环境条件的调节和控制。

3. 人为误差:操作人员的技术水平和步骤的不规范都可能会导致角度测量的误差。

为了减小这种误差,我们可以进行专业培训和实践,确保测量的准确性。

三、角度测量数据的处理方法在角度测量完成后,我们需要对所得到的数据进行处理,以获得最终准确的结果。

下面介绍几种常用的处理方法:1. 平均值法:在进行多次角度测量时,可能会存在一定的随机误差。

为了消除这种误差的影响,我们可以进行多次测量,并计算其平均值作为最终结果。

这样可以有效减小随机误差的影响,提高测量结果的可靠性。

2. 加权平均法:对于不同测量的数据,其准确性和可靠性可能存在差异。

对于准确性较高的测量结果,我们可以采用较大的权重进行处理。

这种方法能够更好地考虑不同测量结果的质量差异,从而得到更为准确的结果。

3. 合成法:在某些情况下,我们可能需要将多个测量结果合并为一个整体结果。

实验数据处理的几种方法

实验数据处理的几种方法

1.4 实验数据处理的几种方法物理实验中测量得到的许多数据需要处理后才能表示测量的最终结果。

对实验数据进行记录、整理、计算、分析、拟合等,从中获得实验结果和寻找物理量变化规律或经验公式的过程就是数据处理。

它是实验方法的一个重要组成部分,是实验课的基本训练内容。

本章主要介绍列表法、作图法、图解法、逐差法和最小二乘法。

1.4.1列表法列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。

列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系,便于分析和发现资料的规律性,也有助于检查和发现实验中的问题,这就是列表法的优点。

设计记录表格时要做到:(1)表格设计要合理,以利于记录、检查、运算和分析。

(2)表格中涉及的各物理量,其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。

但不要把单位写在数字后。

(3)表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。

列入表中的除原始数据外,计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。

(4)表格要加上必要的说明。

实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部,说明写在表格的下部。

1.4.2作图法作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系,揭示物理量之间的联系。

作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点,它是一种最常用的数据处理方法。

作图法的基本规则是:(1)根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸,单对数坐标纸,双对数坐标纸,极坐标纸等)和比例,画出坐标轴,标明物理量符号、单位和刻度值,并写明测试条件。

( 2)坐标的原点不一定是变量的零点,可根据测试范围加以选择。

,坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。

纵横坐标比例要恰当,以使图线居中。

(3)描点和连线。

根据测量数据,用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。

一张图纸上画上几条实验曲线时,每条图线应用不同的标记如“ +”、“×”、“·”、“Δ” 等符号标出,以免混淆。

测绘数据处理的基本方法

测绘数据处理的基本方法

测绘数据处理的基本方法测绘数据处理是指对测绘过程中获得的数据进行处理和分析的过程。

这些数据包括地理坐标、高程、形状等信息,可以应用于地图制作、工程规划、环境监测等领域。

本文将介绍测绘数据处理的基本方法,包括数据采集、数据预处理、数据管理和数据分析。

一、数据采集数据采集是测绘数据处理的第一步,它的质量和准确性直接影响后续处理结果的可靠性。

常见的数据采集方法包括地面测量、GPS测量和遥感影像获取。

地面测量是通过使用测量仪器和设备在地面上直接测量目标物体的位置、高程等信息。

这种方法适用于小范围、高精度需求的场景,如土地测绘、建筑物测量等。

地面测量需要有经过专业培训的测量人员操作,并且测量结果需要经过精确的校正和纠正。

GPS测量是利用全球定位系统(GPS)接收卫星信号,测量目标物体的经纬度和高程信息。

GPS测量可以实现大范围、高效率的数据采集,常用于地理信息系统(GIS)中。

但是,由于GPS信号受到建筑物、树木等遮挡物的影响,可能导致误差的产生,因此在数据处理中需要结合其他数据源进行校正。

遥感影像获取是通过卫星、飞机等载具获取地球表面的影像图像,并提取出目标的地理信息。

遥感影像可以提供大范围、多时相的数据,广泛应用于不同领域,如土地利用调查、环境监测等。

遥感影像的处理包括图像配准、地物分类等步骤,以提取出有效的地理信息。

二、数据预处理数据预处理是指对采集到的原始数据进行清洗、校正和转换的过程。

这个步骤的目的是消除数据中的噪声、误差和不一致性,以确保后续处理的准确性和可靠性。

数据清洗主要是对原始数据进行筛选和过滤,删除冗余和无效数据,并对数据进行加密和保护。

数据清洗可以通过编程和算法进行自动化处理,也可以通过人工的方式进行。

数据校正是根据地面控制点或其他高精度数据源对采集数据进行校正和纠正。

校正的目的是消除数据采集过程中的误差,提高数据的准确性。

常见的校正方法包括重叠区域校正、外业观测数据校正等。

数据转换是将不同坐标系统、投影系统、数据格式的数据转换为一致的格式,以便于后续处理和分析。

测量误差和数据处理的意义与方法教程

测量误差和数据处理的意义与方法教程

(1)测量不适用于标称特性; (2)测量意味着量的比较并包括实体的计数; (3)测量的先决条件是对测量结果预期用途相适 应的量的描述、测量程序以及根据规定测量程序 进行操作的经校准的测量系统。



计量器具出厂检验评定是否合格所 1、测量结果由测得值及有关其可信程度的信息组成 得到的测得值; 测量得到的仅仅是被测量的估计 人们一般在使用合格的计量器具进 值,其可信程度由测量不确定度 2、对于某些用途而言,如果认为测量不确定度可以忽 行测量中,所得到的测得值都是测 来定量表示。因此通常情况下, 略不计,则测量结果可以仅用被测量的估计值表示,也 量结果,都不需要附有测量不确定 测量结果表示为被测量的估计值 就是此时测量结果可表示为单个测得的量值。在许多领 度信息,如在医院测量体温,知道 域中这是表示测量结果的常用方式 及其测量不确定度,必要时还要 多少度即可,不会再说体温计测得 给出不确定度的自由度。 3、对于间接测量,被测量的估计值是由各直接测量的 值的测量不确定度是多少。 输入量的量值经计算获得的,其中各直接测量的量值的 单个测得的量值或对重复测量的算 不确定度都会对被测量的测量结果的不确定度有贡献 术平均值、经修正或未经修正都是 4、在传统文献和VIM的以前版本中,测量结果定义为赋 测得值,均代表测量结果的量值。 予被测量的量值,并根据上下文说明是指示值、未修正 结果还是已修正结果。


设某一被测电流约为70mA,现有两块表, 一块是0.1级,标称范围为0~300mA;另 一块是0.2级,标称范围为0 ~ 100mA, 问采用哪块表测量准确度高? 对第一块表:
r (rmax x N ) / x (0.1% 300) / 70 0.43%
对第二块表

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

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。

工程测量管理制度(4篇)

工程测量管理制度(4篇)

工程测量管理制度是指在工程项目中,为了规范和统一测量工作,保证工程质量和安全,制定的相关规章制度和管理办法。

该制度包括以下内容:1. 测量工作的组织和管理:明确测量工作的组织机构和人员分工,确定测量工作的管理责任和权限,确保测量工作的有序进行。

2. 测量基准的确定:确定项目中测量的基准,包括水准基准、平面基准和垂直基准等,确保测量数据的准确性和一致性。

3. 测量方法和仪器的选择:明确不同工程测量任务的方法和仪器的选择标准,根据不同要求选择合适的测量方法和仪器,确保测量结果的准确性。

4. 测量数据的处理和分析:制定测量数据处理和分析的标准和方法,对测量数据进行统计和分析,提供科学依据以支持工程决策。

5. 工程变更和争议处理:制定工程测量变更和争议处理的程序和规定,确保工程变更和争议的处理有序和公正。

6. 质量控制和检查:制定工程测量质量控制和检查的标准和方法,对测量工作进行监督和检查,确保测量结果的准确性和可靠性。

7. 培训和技术支持:制定工程测量人员培训和技术支持的方案,提供培训和技术支持,提升测量人员的专业水平和能力。

8. 安全管理:制定工程测量安全管理的规定和措施,确保测量工作的安全进行,预防和避免事故发生。

以上内容是工程测量管理制度的一部分,具体制度内容可以根据不同项目的特点和要求进行调整和完善。

工程测量管理制度(2)工程测量是指在工程建设的各个阶段中,通过使用测量仪器和技术手段,对工程项目进行测量和控制的一种管理方法。

它对于确保工程项目质量和安全具有重要的作用。

为了有效管理和保障工程测量的质量,企业需要建立一套科学完善的工程测量管理制度。

下面将对工程测量管理制度进行详细的论述。

一、制度的目的和背景工程测量管理制度的制定目的是为了规范工程测量活动,确保测量数据的准确性和可靠性,并对工程测量过程中的各个环节进行有效的监督和管理。

制度的背景是现代工程建设越来越复杂,需要进行大量的测量活动,如果没有相关的管理制度,将会给工程项目带来很大的风险和隐患。

测量数据的处理

测量数据的处理

图1 有效数字⽰意图⽤修正值等⽅法,减⼩恒值系统误差的影响, ;vi=xi–,并验证。

④⽤贝塞尔公式计算标准偏差估计值:;⑤利⽤莱特准则,即3σ准则,判别是否存在粗差。

⑥剔除坏值后,再重复求剩下数据的算术平均值、剩余误差及标准差,并再次判断,直⾄不包括坏值为⽌。

⑦判断有⽆变值系统误差。

⑧求算术平均值的标准差估计值⑨求算术平均值的不确定度⑩给出测量结果的表达式(报告值)。

例7:对某电压进⾏了16次等精密度测量,测量数据中已计⼊修正值,列于表1–1要求给出包括误差(即不确定度)在内的测量结果表达式。

表1–1 测量值及其计算值n xi/V⾸次计算第⼆次计算vi vi2vi′(vi′)2备注1205.24-0.060.0036+0.030.00092205.21-0.090.0081 0.000.00003205.35+0.050.0025+0.140.01964204.94-0.360.1296-0.270.07295205.32+0.020.0004+0.110.01216204.97-0.330.1089-0.240.05767205.71+0.410.1681+0.500.25008205.63+0.330.1089+0.420.17649204.70-0.600.3600-0.510.260110205.30+0.000.0000+0.090.008111205.36+0.060.0036+0.150.022512205.21-0.090.0081 0.000.000013204.86-0.440.1936-0.350.122514206.65+1.35 1.8225x13为坏值15205.19-0.110.0121-0.020.000416205.16-0.140.0196-0.050.0025计算值解:①求出算术平均值:;②计算残差vi列于表中,并验证;③计算标准差(估计值):④利⽤莱特准则判别是否存在粗差。

gnss测量技术总结内容

gnss测量技术总结内容

gnss测量技术总结内容1.GNSS测量原理全球导航卫星系统(GNSS)利用一系列卫星发送的无线电信号来测定地球上的位置。

这些卫星发射带有时间和位置信息的信号,地面接收器通过接收这些信号并计算出自身的位置和时间。

常用的GNSS 包括GPS(美国全球定位系统)、GLONASS(俄罗斯全球导航卫星系统)、Galileo(欧洲全球卫星导航系统)和BDS(中国北斗卫星导航系统)。

2.GNSS测量系统组成GNSS测量系统主要由卫星、地面接收器和数据处理软件三部分组成。

卫星负责发送带有时间和位置信息的信号,地面接收器负责接收这些信号,数据处理软件则负责处理接收到的数据,计算出用户的位置和时间。

3.GNSS测量误差来源GNSS测量的误差主要来源于以下几个方面:卫星时钟误差:卫星时钟与地面时钟可能存在偏差。

卫星轨道误差:卫星的轨道位置可能存在偏差。

大气延迟:地球大气层对卫星信号的传播产生延迟。

多路径效应:卫星信号在传播过程中可能被反射,导致接收器接收到多个信号,产生误差。

4.GNSS测量数据处理GNSS测量数据处理主要包括以下步骤:数据采集:接收器收集卫星信号数据。

数据预处理:对数据进行筛选、滤波等预处理操作,以提高数据质量。

位置解算:根据接收到的卫星信号数据,计算出用户的位置和时间。

精度评估:对计算出的位置和时间进行精度评估,确保结果的准确性。

5.GNSS测量精度评估GNSS测量的精度主要通过比较计算出的位置与真实位置的差异来评估。

常用的评估方法包括比较不同卫星系统的测量结果、使用已知地标进行比对等。

一般来说,GNSS测量的精度可以达到厘米级甚至更高。

6.GNSS测量应用领域GNSS测量技术广泛应用于以下领域:导航与定位:为汽车、船舶、飞机等提供实时导航和定位服务。

科学研究:用于大地测量、地质调查、气象观测等领域。

军事应用:为导弹制导、无人机侦察等提供精确的位置信息。

应急救援:在地震、洪水等灾害发生时,为救援人员提供快速准确的定位服务。

1测量结果的数据处理步骤(精)

1测量结果的数据处理步骤(精)

不过由于观测点有些是在该直线之 上,有些在直线之下,因此有些偏差d是 正的,而另一些却是负的。相加后正负 抵销,有可能总和很小但是个别的偏差d 还是很大。
为了克服这个“正负抵销”的问题, 我们先将所有偏差平方使它们全都变成 正的,然后再求所有偏差的平方和再使 之变成最小,这就是所谓的“最小二乘 准则”:
1.测量结果的数据处理步骤 1 将一系列等精度的数据按先后顺序列成 表格 2 计算测量列xj的算术平均值。 3在每个测量读数旁,相应的列出残差; 4检查的条件是否满足。 5在每个残差旁列出,然后求出均方根误差 6检查是否有 的数据,如果存在去掉 此数据。 7确认不存在粗大误差时,计算算术平均值 的标准差。 8写出测量结果,并注明置信概率。
2.用最小二乘法拟合回归直线
为了拟合一条回归直线,需要按照 某种准则。准则不同,拟合的方法也就 不同。这里我们只给出最常用的“最小 二乘法”公式。
2.1最小二乘准则 我们的目标是要从代数上对数据拟 合一条直线,直线方程的形式为
为此,我们要找到计算a(截距)和 b(斜率)的公式。在拟合这条直线时, 一个合理的准则就是使观测值与拟合曲 线的所有偏差d都“尽可能地小”。首先 我们想到的是让所有偏差之和变成最小。 Nhomakorabea将
化为最小
根据这条准则选择出来的一条最佳 拟合直线,叫做最小二乘回归直线。
2.2最小二乘公式 求斜率b的公式是很简单的(推导过 程略): 式1
由于本章中偏差

出现十分频繁,将它们简记为
选用小写的x和y是用来提醒大家, 一般来说,偏差x和y是比原始观测值X和 Y小得多的数。那么1式中b的公式就可以 简化为
一旦求出了斜率b,截距a就可以由下 面简单的公式求得

工程测量数据处理与分析

工程测量数据处理与分析

工程测量数据处理与分析工程测量是现代建设中不可或缺的重要环节,其所获取的数据极其丰富且必要。

在整个建设过程中,测量数据一般都是第一时间得到的数据之一。

但是这些数据的处理和分析除了要求科学严谨外,还需要一个自然的解释,降低人为因素,确保测量成果的准确性。

一、数据的分类在实际工程测量工作中,测量仪器可以获取到复杂的数据形式,如距离、高程、坡度、姿态、方位、振动、温度等等信息。

从数据的形式上,大致可以分为以下几类。

1.线性数据:指测量到的线测量的相关数据,如线路长度、高程、坡度、走向等,在数据采集的时候对于细小施工项目要求高,毕竟一点误差都会对测量结果产生较大的影响。

2.点数据:指测量到的点坐标和高程信息,在数据处理和分析过程中需要特别注意点数据是否符合工程标准,能否产生结果的准确性。

3.区域数据:指测量到的坑、建筑物、山峰等空间信息,在数据采集中一般都是通过测绘相机、无人机等非常现代的测量设备来获取。

4.材料数据:指测量到的物质质量、支撑力量等,这样的测量数据通常是和建筑的物理特性密切相关的,需要非常高的测量精度。

二、数据的处理工程测量数据的处理在各种测量项目中有其各自的特点和过程,大多数测量过程基本上可以被打包成下面的几步。

1.数据录入和清理:测量数据通常通过激光测距、全站仪、GPS、进口高精度测距仪等多种测量设备采集得到,在数据的流量中,会融合一些无法应用的数据。

这时候,需要那些特别的技能去清理这些数据和提取有用信息。

数据处理中,一个常见的问题就是明确数据是否可用。

2.数据分析:测量数据的分析与其处理过程密切相关,在分析的时候需要按照要求实验数据,然后结合分析工具获取出各种数据要素,并生成可视化指标,例如:高程图、地形图、曲面图等等。

3.数据解释:异己的数据通常需要民族特理和解释,如果需要建造者和项目参与者共同解释,那么局面将更显工程的导向性。

三、可视化数据解释实现数据处理和分析之后,需要以更直观的方法呈现数据和结果,这就需要通过数据可视化来呈像。

测量数据处理与计量专业实务 pdf

测量数据处理与计量专业实务 pdf

测量数据处理与计量专业实务
测量数据处理与计量专业实务是计量学专业的核心课程之一,主要介绍测量数据的处理方法和计量专业实务技能。

以下是该课程的一些主要内容:
1. 测量数据的处理:这部分内容主要介绍测量数据处理的基本方法,包括数据的收集、整理、分析和解释。

同时,也会涉及到如何使用各种统计软件来进行数据处理和分析。

2. 测量误差的处理:这部分内容主要介绍测量误差的概念、分类和处理方法。

同时,也会涉及到如何进行误差分析和误差评定,以确保测量结果的准确性和可靠性。

3. 测量方法的选择与评价:这部分内容主要介绍测量方法的选择原则和评价方法,包括选择合适的测量原理、测量工具和测量方法,以及如何评价测量方法的优缺点和适用性。

4. 计量专业实务技能:这部分内容主要介绍计量专业实务技能的要求和训练方法,包括如何进行测量方案设计、测量实施和数据处理,以及如何进行测量结果的解释和报告。

同时,也会涉及到计量专业实务中的法律法规和职业道德等方面的内容。

总的来说,测量数据处理与计量专业实务是计量学专业的重要课程之一,旨在培养学生掌握测量数据处理和计量专业实务技能的能力。

通过本课程的学习,学生可以了解测量
数据处理的基本方法和技巧,掌握测量误差分析和处理的方法,学会选择和评价测量方法,以及具备计量专业实务技能和相关法律法规知识。

四等水准测量程序及技术要求

四等水准测量程序及技术要求

四等水准测量程序及技术要求
四等水准测量是一种常见的地理测量方法,用于确定地面高程。

下面是四等水准测量的一般程序和技术要求:
1. 准备工作:确定观测线路,并进行勘测、测量设备的校准和检查,确保测量器材正常工作。

2. 设置控制点:根据测量需要,在测线两端或途中选择一些控制点,确定其坐标和高程。

3. 建立基准点:选择一处基准点,确定其精确的高程数值,并建立起基准点到观测点之间的连接。

4. 观测点设置:沿着测量线路,在控制点之间设置一系列观测点,并测量其高程。

5. 高程观测:使用合适的水准仪测量各观测点的高程,记录测量数据。

6. 数据处理:根据测量数据,进行数据处理和计算,得出每个观测点的高程。

7. 检查和校验:对数据进行检查和校验,确保数据的准确性和可靠性。

8. 绘制高程图:根据观测点的高程数据,绘制高程图,反映地形地貌的变化。

技术要求:
1. 测量仪器:使用精度高、稳定性好的水准仪进行测量。

2. 观测点设置:观测点应设置在地面平稳、无障碍的地方,避免地质变化大的区域。

3. 观测精度:观测精度应满足测量精度要求,通常要求误差小于正负一厘米。

4. 数据处理:应使用专业的测量数据处理软件进行数据处理,确保结果的精度和可靠性。

5. 质量控制:每个测量步骤都应进行质量控制,记录数据、观测条件和操作步骤,以备查询和审查。

总之,在进行四等水准测量时,需要严格按照测量程序和技术要求进行操作,以确保测量结果的准确性和可靠性。

同时,应注意安全措施,遵守相关规定,确保测量人员的安全。

测绘测量数据处理技巧

测绘测量数据处理技巧

测绘测量数据处理技巧引言测绘测量是一项重要的技术活动,用于获取地球表面的空间数据。

而测绘测量数据的处理是测绘工作中不可或缺的一部分,它能够提高数据的精度和准确性,为地理信息系统(GIS)和地图制图提供基础数据支持。

本文将介绍几种常见的测绘测量数据处理技巧,旨在帮助读者更好地进行测绘测量工作。

1. 数据清理数据清理是处理测绘测量数据的第一步,它主要包括数据筛选和异常值处理两个方面。

在数据筛选方面,根据实际需求和测绘仪器的精度要求,对数据进行筛选。

可根据实际情况设置数据的门限值,例如定位误差不得超过1 cm等。

通过筛选,可以排除掉那些太过离群的数据,提高数据的质量。

异常值处理是指对于那些在数据集中明显偏离正常规律的数据进行处理。

一种常见的方法是采用3σ原则,即排除那些与平均值相差3倍标准差以上的数据。

这能够有效地去除一些测量误差所导致的异常值,提高数据的准确性。

2. 数据配准数据配准是指将不同数据源的数据进行统一的空间参考处理。

在测绘测量中,常见的数据配准方式有几何配准和控制点配准。

几何配准是指根据测量仪器的几何模型和数据的空间几何关系,采用几何变换方法将数据进行配准。

通过几何配准,可以将不同数据源的数据统一到同一坐标系下,确保数据的一致性。

控制点配准是指在测绘工作中通过设置控制点,将待配准数据与已知准确位置的控制点进行匹配,从而将待配准数据的坐标进行校正。

这种配准方式可以提高数据的精度和准确性。

3. 数据插值数据插值是指通过已知点的空间位置和属性值,估计未知位置的属性值。

它常用于地形表面、影像和其他离散点数据的绘制和表达。

在测绘测量中,常用的插值方法包括反距离加权插值、克里金插值和样条插值。

这些方法根据不同的数据特点和需要,分别对空间属性进行插值处理,从而得到连续的表面数据。

4. 数据拟合数据拟合是通过数学方法拟合测量数据所代表的曲线或曲面。

它常用于地形曲线的拟合、曲线拟合和曲面拟合等。

在测绘测量中,拟合方法常常使用最小二乘法来拟合数据。

测量结果的表示和处理方法

测量结果的表示和处理方法

测量结果的表示和处理方法在任何一个完整的测量过程结束时,都必须对测量结果进行报告,即给出被测量的估计值以及该估计值的不确定度。

设被测量X的估计值为戈,估计值所包含的已确定系统误差分量为εx,估计值的不确定度为U,则被测量X的测量结果可表示为X=x-εx±U(1)或者x-εx-U≤X≤x-εx-U (2)如果对已确定测量系统误差分量为εx=0,也就是说测量结果的估计值X不再含有可修正的系统误差,而仅含有不确定的误差分量,此时,测量结果可用下式表示:X=x±U (3)或者x-U≤X≤x+U(4)用上述两种形式给出测量结果时,通常应同时指明k的大小或测量结果的概率分布及置信概率等。

在工程测量实践中,常见的测量结果的表达形式有:X=x±U (P=0.90)X=x±U (P=0.95)X=x±U (P=0.99)其中,P=0.95,k近似为2为工程习惯常用值可缺省,不必注明P值而其余P均应标注。

测量结果有时也以相对不确定度表示,例如:X=x (1±UR)(P=0.99)式中,UR =U/x为相对扩展不确定度。

值得一提的是:测量结果无论采用何种形式,最后都应给出测量单位(且只能出现一次)。

对送检样机或样品按一定步骤进行测量和校准等检定工作后,要对测量数据进行统计、分析处理,最后给出校准或检定证书。

对某个重要被测参量进行测量后也要给出测量结果,并评估该测量结果的测量不确定度。

对测量结果测量不确定度处理的一般过程如下:(1)根据被测量的定义和送检样机或样品所要求的测量条件,明确测量原理、测量标准,选择相应的测量方法、测量设备,建立被测量的数学模型等;(2)分析并列出对测量结果有较为明显影响的不确定度来源,每个来源为一个标准不确定度分量;(3)定量评定各不确定度分量,并特别注意采用A类评定方法时要先用恰当的方法依次剔除坏值;(4)计算测量结果合成标准不确定度和扩展不确定度;(5)完成测量结果报告。

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4.2.2 量程切换的方法
自动量程转换电路随其用途有多种 的形式,但就其组成来说可以分为衰减 器、放大器、接口及开关驱动三部分。
图4-2-2 程控放大器和程控衰减器
量程(上限)值
x max E SK
一、改变量程值方法 1、改变E 2、改变S 3、改变K――最常用
二、改变K的常用电路 数控放大器――由多路开关MUX和放大器构 成,如图4-2-2(a)所示。 程控衰减器――由多路开关MUX和电阻分压 网络构成,如图4-2-2(b)所示。 MUX――用作“量程切换开关”。
许多传感器都设置了专门的调零电路,当被
测非电量为零而传感器的输出不为零,可调 整调零电路中的调零电位器实现调零。
2、电桥调零电路
Rp1为调零电位器,调整它可使温度为0℃时,电桥输出电压为零。
3、放大器输入偏移调零电路
放大器输入电压
U
x
U
a
xS
x
(4-1-9)
式中,Ua为前级测量电路的零位输出。Ux为使输出电压U0 在x=0时为零。 在图(a)中,须调整Ub,使Ub=Ua
图4-2-1 量程自动切换原理框图
Dx
U q
x

xSK E / D FS
一、量程判别条件:
“超量程”条件 “欠量程”条件 “最佳量程”条件
D x D FS
1
1
数字判别
Dx
0
0
D x D FS
模拟判别
U
x
E
E
0 D FS
U
E
x
0 D FS
U
x
E
二、模拟判别的方法――窗口比较器
图4-3-2锅炉报警电路原理图
二、锅炉报警系统程序设计
1、报警参数和标志存放地址的分配: ①设一个报警标志单元如20H单元,无报警时 20H清0,有报警时20H置“1”; ②水位、温度、压力三个参数采样值分别存放在 SAMP为首地址的内存单元中; ③5个报警点分别存放在30H~34H内部RAM中。 水位上、下限用MAX1、MIN1表示;温度上、下 限用MAX2、MIN2表示,蒸汽压力用MIN3表示, 依次存于30H~34H单元。 2、报警程序框图――如图4-3-3所示。 子程序清单详见教材。
第四章 测量数据处理
测控技术与仪器系
测量数据处理 数据处理能力是测控系统(仪器)水平
的标志,不能充分发挥软件优势作用, 则测控系统(仪器)等同于硬件化的数 字式仪器. 测量精度和可靠性是仪器的重要指标, 引入数据处理算法后,使许多原来靠硬 件电路难以实现的信号处理问题得以解 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。
已知集成温度传感器AD590的输出电流-温度系数为1μA/°K , 试分析AD590数字温度计电路中两电位器的作用,计算100℃ 时ICL7106差动输入电压。
图4-1-4 AD590数字温度计电路
解:电位器RP1用于调整灵敏度误差,电位器RP2用 于调整零位误差。
调整电位器RP1,使其与电阻R1的并联电阻值正好
2.确定性

自动量程转换的确定性是指在升、降量程时,不应该 发生两个相邻量程间反复选择的现象。这种情况的出 现是由于分档差的存在所造成的。 量程选择的不确定性可以通过给定升降阈值回差的方 法来解决。通常可采用减小降量程阈值的方法。例如, 降量程阈值选择满度值的9.5%而不是10%,升量程阈 值为100%。这样,只要两个相邻量程的测量误差绝对 值之和不超过0.5%,就不会造成被选量程的不确定性。


窗口比较电平:
通常取: 若
U x U
H
U
H
E
U

L
U
L

E
0 N FS

U
H
0 . 95 E

U
H
/ 10
(4-2-7)
,则窗口比较器发出“过量程”信号;
L


U
x
U
,则窗口比较器发出“欠量程”信号。
三、数字判别的方法
1、高位检测法――读取A/D转换数据的高两位 或高三位: 若都为“1”,则“过量程”, 若都为“0”,则“欠量程”。 2、A/D自检测法――A/D自身提供“过量程” 和“欠量程”指示信号。
在图(b)中,须调整Ub和R2,使Ua/R1=-Ub/R2
在图(c)中,须调整Ub使Ub=Ua。
4、A/D转换器调零电路
若A/D的输入高端和低端分别加被测电压和偏移电压,则有
N U
x
Ub q

U
x
Ua q

(U a S x ) U a q

S x q
(4-1-10)
式中S-传感器和A/D转换之前模拟电路的总灵敏度, q-A/D转换器的量化单位,即N=1所对应的模拟电压。
达10kΩ,就可使
U
x
1 A 10 k ( 273 t ) ( 2730 10 t ) mV
由上式可见,t=0℃时, U
x
U
a
2730 mV
。ICL7106
输入低端电压为
U
b
1 . 235 V (1
R3 RP2 R2
)
U
x
U b 10 t ( mV )
四、误差ห้องสมุดไป่ตู้正的软件实现
按照公式(4-1-7)或(4-1-8)编写专
门的计算子程序 将最近执行“误差校准”操作获得的最新的 校准数据(x1、y1)、(x2、y2)存入内存 ; 每次测量后调用计算子程序,从输出读数x计 算出被测量y
4.1.2 硬件校正方法
一、零位调整电路
1、传感器调零电路
对不包含任何非线性环节的数字化测量 通道,图中(b)和(d)中A/D转换结果Di与 被测量xi=x0Ni,存在如下线性关系:
Di KU E /N
本章主要内容
4.1 零位和灵敏度的误差校正
4.2 量程自动切换
4.3 超限自动报警
4.4 标度变换
4.5 非线性校正算法
4.6 数字滤波
4.1 零位和灵敏度的误差校正
测控系统(仪器)与常规仪器一样,由于传
感器、测量电路、信号放大器等不可避免的
存在温度和时间漂移,给整个仪器引入零位
误差和增益误差。这类误差属于系统误差。
调整电位器RP2,使 U
b
U
a
2730 mV
,即
可使ICL7106差动输入电压为
U
x
U b 10 t ( mV )
由上式可见, ICL7106差动输入电压0℃ 时正好为0mV ,100℃时正好为1000mV。
二、灵敏度调整的硬件实现
1、调整传感器本身的灵敏度,如图4-1-4 中电位器RP1 2、调整传感器电桥电源电压

1.尽可能高的测量速度 自动量程切换的测量速度,是指根据被测量的大小自动选
择合适量程并完成一次测量的速度。一般来说,当读数的 十进制位数大于等于量程档数时,应该只需经过一次中间 测量就可以找到正确的量程。因而,在发生超量程时,只 需经过一次高量程的测量,即可找到正确的量程。而在降 量程的时候,只需将读数直接同较小量程的降量程阈值进 行比较,就可以找到正确的量程,而无需逐个量程进行测 量。此外,在大多数情况下,被测量并不一定会经常发生 大幅度变化,所以,一旦选定合适的量程应该在该量程继 续测量下去,直到发现过载或被测量低于降量程阈值。
4.1.1 软件校正方法
一、理想的线性测试系统 完全可以由输出读数y按下式确定被测量的真 值x :
x y k0
(4-1-1)
式中k0为该通道的标称灵敏度或增益。
二、实际的线性测试系统――存在“零 位误差”和“灵敏度误差”
y x k y0 (4-1-2)
“零位误差”y0――输入x为零时的输出 “灵敏度误差”――指实际灵敏度k与标称 灵敏度k0的偏差.
将不正常标志位置0
二、超限处理流程
若是连续n次不正常,则进行报警并转手动 操作, 若不是连续n次不正常,则不进行报警并转手 动操作。 超上限(Xi>Xmax)处理流程――TEST1 超下限( Xi<Xmin )处理流程――TEST2

4.3.2越限报警系统设计实例
一、锅炉报警系统及P1口各位功能分配 1、报警参数:水位(X1)、炉温(X2)、蒸汽压力下限 (X3); 2、报警点:水位上、下限、温度上、下限和蒸汽 下限。 3、报警方式: 当各参数均正常、无报警时绿灯亮, 当某参数过限发出报警信号,鸣笛并使相应指 示灯亮。
三、量程切换的程序
1、编程原则:

若判别结果是“欠量程”,则切换到较小的量程即降一 个量程;

若判别结果是“超量程”,则切换到较大的量程即升一 个量程;
若判别结果是既不“欠量程”也不“超量程”,则不进 行量程切换; 若已经达到最小量程或最大量程,也不再进行量程切换。 通常一开始应先选用最大量程进行测量,以避免仪器过 载或损坏。 2、量程切换的程序流程实例
测量误差
x y
图4-1-1 线性系统误差校正
x
'
y k0

x(k0 k ) y0 k0
(4-1-3)
x x x
'
k k0

y0 k0
(4—1—4)
三、误差校正算法
y a1 x a 0
(4-1-5)
x 2 y1 x1 y 2 x 2 x1
式中
a1
y 2 y1 x 2 x1
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