测量系统分析在MINITAB中的运用
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测量系统分析在 MINITAB中的运用
一、计量型测量系统分析 二、计数型测量系统分析 三、计数型数据性能曲线（偏倚） 四、在线量具Gage R&R 五、如何针对Gage R&R运用保护带 六、量具校准和使用
GR&R分析的三种方法
• 极差法：短期方法，快速的近似值
• 均值—极差法：长期方法，将变差分解为重复性和再现性。
测量系统的双性 GR&R的计算
如果总过程变差由SPC控制图中已知，并且其值以6为基础， 则它可以取代量具研究总变差（TV）。由下列两个等式完成： 1）
2）
这两个值（TV和PV）可以替代前面的计算值。
ANOVA分析法：
标准的统计技术，可将变差分为四类： 零件、评价人、零件与评价人之间的相互作用，以及量
从图中我们可以获取什么信息？
均值图
均值图-非层叠
均值图-层叠
少于一半的点落在控制限外边： 测量系统缺乏足够的分辨率 样本不能代表期望的制造过程变差。
多于一半的点落在控制限外边， 测量系统能够充分探测零件之间的变差 测量系统能够提供对过程分析和过程有用的信息。
A B
那组数据可以接受？
结果分析—计算
• ●它典型的好处就是快速检查验证GRR是否发生了变化。
• 典型的极差法：
•
2个评价人
•
5个零件
• 两个评价人各将每个零件测量一次。 • 计算极差的和与平均极差。 • 通过将平均极差均值乘以1/d2*(d2可以查表找到
m=2,g=5).
极差法-示例
零件 1 2 3 4 5
操作员1 4 3 6 5 9
●测量人应有代表性，代表经常从事此项测量工作的QC人员或生产线人员
●10个样品应在过程中随机抽取，可代表整个过程的变差，否则会严重 影响研究结果。
2 校准量具
3 测量，让三个测量人对10个样品的某项特性进行测量，每个样品每人测量 三次，将数据填入表中。试验时要遵循以下原则：
●盲测原则1：对10个样品编号，每个人测完第一轮后，由其他人对这10 个样品进行随机的重新编号后再测，避免主观偏向。
计算结果
均值-极差法
均值—极差法： ● 是一种可同时对测量系统提供重复性和再现性的评估值的研究方法。
● 与极差法不同，它可以将测量系统的变差分成两个部分： 重复性 再现性
● 不能确定他们两者之间的交互作用。
均值-极差（X-R）法是确定测量系统的重复性和再现性的数学方法，主 要步骤如下：
1 选择3个测量人（A,B,C）和10个测量样品(典型)。
• ANOVA分析法：标准的统计技术，可将变差分为四类： 零件、评价人、零件与评价人之间的相互作用，以及量具造成的
重复误差。
快速GR&R（极差法）
• 极差法：极差法是一种改良的计量型量具的研究，它可迅速提供 一个测量变差的近似值。
• ●只能提供测量系统的整体概况
• ●不能将变差分为重复性和再现性。
• 再现性比重复性大 – 评价人培训不足 – 刻度不清晰
计数型测量系统分析
公差下限
Ⅰ
Ⅲ
Ⅱ
公差上限
Ⅰ Ⅱ
计数型测量系统分析
计数型测量系统属于测量系统中的一类，其测量值是一种 有限的分级数。与结果是连续值的计量型测量系统不同。 最常见的是go/no go量具，只可能有两个结果。前面所描 述的分析法不能用于评价这种系统。
选。从而找到变差明显特殊原因。
极差图
极差图-非层叠
极差图-层叠
● 在包括平均极差和控制限的标准的极差图上画出了由每个评 价人对每个零件测量的多个读数范围。从画在图中得出的数据分 析可以得出很多有用的解释。如果所有的极差都受控，则所有评 价人的工作状态是相同的，可以认为每人重复测量的重复性是一 致的。 ● 如果一个评价人不受控，说明他的方法与其他人不同。如果 所有评价人都不受控，则测量系统对评价人的技术很敏感，需要 改善以获得有用的数据。 ● 极差图可以帮助我们确定：与重复性相关的统计控制，测量 过程中评价人之间对每个零件的一致性。 ● 以上图形的评审显示评价人之间变异性是不同的，应分析并 消除其影响。
计算公式：
R=(RA+RB+RC)/3 XDIFF=Max{XA,XB,XC}-Min{XA,XB,XC} 重复性--设备变差 EV=RK1 再现性--测验人变差 AV= (XDIFF K2)2-(EV2/nr) 过程变差 PV= RP K3 R&R= (EV2+AV2) 总变差 TV= (R&R2+PV2) %EV=EV/TV %AV=AV/TV
•用“嵌套”研究法无 得到此图
重复性和再 现性的影响
P值小于0.05表 示量具能够区分 零件间的差异( 零件是显著的)
P值大于0.05 表示零件和作 业者之间交互 不显著
P值小于0.05表示量具 能够区分作业者(作业 者影响是显著的)
•要这个方差，对底盘和安全件方差 ≤10%接收，特别情况经客户认可≤20%
极差法能够潜在的检测出测量系统为不可接受的概率: 样本容量为5 结论正确性80% 样本容量为10 结论正确性90%
练习：3min
过程标准差=0.0777
零件号
1 2 3 4 5
操作员A
0.85 0.75 1.00 0.45 0.50
操作员B
0.80 0.70 0.95 0.55 0.60
极差(A,B)
法等所造成的平均值差异。 ● 评价人（操作者）之间：评价人A、B、C之间由于培训、技巧、技能和经
验所造成的平均值差异。推荐在为产品和过程鉴定和使用手动测量仪器时 使用这种研究方法。
GRR的分析法提供测量系统的信息：
• 重复性比再现性大 – 仪器需要维护 – 量具刚度不够 – 夹紧和检测点需改进 – 零件内变差（圆度，锥度等）过大
• 25%的零件应在下公差带附近 • 25%的零件应在上公差带附近 • 30%的零件应反映正态过程变差分布 • 10%的零件应超出上公差同时也超出那25%在公差带附近的零件 • 10%的零件应超出下公差同时也超出那25%在公差带附近的零件 如下图:
10%超出 下公差
30%反映正态 过程变差分布
10%超出 上公差
福特特殊要求： 计数型量具研究应该使用50个零件,3个人,进行3次测量。 采样必须包含来自工程规范线两侧的零件。为了判定所选零件是否符合要 求，运用一已知的，样准的且MSA合格的测量系统，如三坐标，高度尺等测 量
计数型测量系统分析方法
1、选取至少50个零件(从过程中抽取,一此情况下,我们需要创造超出公 差带的零件以满足如下要求)
制造系统变差与测量系统变差的合成，用标准差表示。若所选 样本能代表实际的制造过程变差范围，其计算公式如下：
零件间变差(Part-to-part Variation)
零件间的差异是制造系统造成的，因此，如果所选样本能代表 实际的制造过程变差范围，PV就是制造系统变差的标准差。
PV= R P/ d2*= R P×K3 PV的计算中必须消除测量系统的影响。它是通过如下的计算 来达到的：评价人A测量了1号零件3次，对其取平均，就消除 了量具的影响，评价人B、C同理取平均，再将三人的均值取 平均，就消除了人的影响
0.04 -1.38 0.88 0.14 -1.46 -0.29 0.02 -0.46 1.77 -1.49 -0.11 -1.13 1.09 0.20 -1.07 -0.67 0.01 -0.56 1.45 -1.77 -0.15 -0.96 0.67 0.11 -1.45 -0.49 0.21 -0.49 1.87 -2.16
●盲测原则2：三个人之间都互相不知道其他人的测量结果。
4 结果分析
评价人/ 试验#
A
1
2
3
均值
极差
B
1
2
3
均值
极差
C
1
2
3
均值 极差 零件均值
零件
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0.29 -0.56 1.34 0.47 -0.8 0.02 0.59 -0.31 2.26 -1.36
0.41 -0.68 1.17 0.5 -0.92 -0.11 0.75 -0.20 1.99 -1.25
接收
•分级数应大于等5，否则意味着你的测量系统不能探测 部分零件间的差异。改善：增加分辩率
造成重复性变差的可能原因：
● 零件内部（抽样样本）：形状、位置、表面光度、锥度、样本的一致性 ● 仪器内部：维修、磨损、设备或夹具的失效、质量或保养不好 ● 标准内部：质量、等级 ● 方法内部：作业准备、技巧、归零、固定、夹持、点密度的变差 ● 评价人内部：技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意识、疲劳 ● 环境内部：对温度、湿度、振动、清洁的小幅度波动 ● 缺乏稳健的仪器设计或方法，一致性不好 ● 量具误用 ● 失真（量具或零件）、缺乏坚固性 ● 应用—零件数量、位置、观测误差（易读性、视差）
计数型测量系统分析方法
2、确定评价者 3、每个评价者评测这些零件并判断是通过不是拒绝。必须独立并且按
照随机顺序完成。每个评价者必须重复该步骤至少3次。 4、将数据输入MINITAB用以得到计数型测量系统分析有效的报告。 5、存档计算结果。必要时，实施适当的措施改善测量过程。 6、构建计数型性能曲线并存档。
具造成的重复误差。
使用Mintab分析
•样品必须从实际生产检验过程中选择，并考虑尽可能代表实际 生产中存在的所有产品变差（可根据生产特性在一天或几天内生 产出的产品抽出）；
•如果一个量具适用于多个规格产品的尺寸/特性测量，在做该量 具的MSA分析时，应选择其中一个过程变差最小的规格产品作为 样品以避免过大的零件变差造成分析结果的不准确；
•给每个样品编号并加上标签，但要避免测试操作人员事先知道 编号以确保按随机顺序测量;
•抽取数量是10个零,至少2个作业者(推荐3个),同一个零件至少测 2次(推荐3次)
•数据的输入可直接 输入变动的尾数
•仅应用于非破 坏性测量分析
•对应双击
•可以得到作业者 和零件间的交互 作用,会至结果不 一样
0.64 -0.58 1.27 0.64 -0.84 -0.21 0.66 -0.17 2.01 -1.31
0.08 -0.47 1.19 0.01 -0.56 -0.2 0.47 -0.63 1.80 -1.68 0.25 -1.22 0.94 1.03 -1.20 0.22 0.55 0.08 2.12 -1.62 0.07 -0.68 1.34 0.2 -1.28 0.06 0.83 -0.34 2.19 -1.50
•过程公差在这里选填
•这是 MINITAB默 认的不 用改
•点确定 得结果
•再看结 果数据
•先确认每个图 形是否正常
•这个应该小
•这个应该大
•如果只有一个作业 者无法得到此图
•R图应受 控，否则 重复、分 辩率和稳 定性有问 题
•Xbar图至少有一半的点落在控制线外， 帮助识别不正常的测量分辩率/稳定性
平均值
*2次试验D4=3.27，3次试验D4=2.58。UCLR代表了单个极差的控 制限。 将那些超出控制限的点圈出，识别原因并纠正。使用与开始时 相同的评价人及单位重复这些读数，或除去某些值并从保留的 观察值重新获得平均值，重新计算极差。
结果分析-图示法
在进行其他统计分析之前，应先使用图表工具对数据进行系统的筛
造成再现性误差的潜在原因
● 零件之间（抽样样本）：使用相同的仪器、操作者和方法测量A、B、C零 件类型时的平均差异。
● 仪器之间：在相同零件、操作者和环境下使用A、B、C仪器测量的平均值 差异。注意：在这种情况下，再现性误差通常还混有方法和/或操作者的误 差。
● 标准之间：在测量过程中，不同的设定标准的平均影响。 ● 方法之间：由于改变测量点密度、手动或自动系统、归零、固定或夹紧方
制造过程标准差 = 3.33
操作员2 2 4 7 7 8
极差之和
R 平均极差
极差(R) 2 1 1 2 1 7 1.4
R= 最大值-最小值
d常数表
平均极差 = R= R(2+1+1+2+1)/5 = 7/5 = 1.4
GR&R = R /d2 = 1.4 / 1.19 = 1.176
% Gage R&R = GR&R / 过程标准差*100% = 1.176 / 3.33*100 % = 35.315% 结论的正确性80%
%R&R=R&R/TV
%PV=PV/TV
P/T=R&R/Tolerance
*AV计算中，如根号下出现负值，AV取值0
n=样品个数 r=每个人对每个样品的试验次数
r
K1
K1=6/d*2
2
4.56
3
3.05
测试人数
K2
2
3ຫໍສະໝຸດ Baidu65
3
2.70
n
K3
7
1.82
8
1.74
9
1.67
10
1.62
TV或T：总变差（Total Variation）
一、计量型测量系统分析 二、计数型测量系统分析 三、计数型数据性能曲线（偏倚） 四、在线量具Gage R&R 五、如何针对Gage R&R运用保护带 六、量具校准和使用
GR&R分析的三种方法
• 极差法：短期方法，快速的近似值
• 均值—极差法：长期方法，将变差分解为重复性和再现性。
测量系统的双性 GR&R的计算
如果总过程变差由SPC控制图中已知，并且其值以6为基础， 则它可以取代量具研究总变差（TV）。由下列两个等式完成： 1）
2）
这两个值（TV和PV）可以替代前面的计算值。
ANOVA分析法：
标准的统计技术，可将变差分为四类： 零件、评价人、零件与评价人之间的相互作用，以及量
从图中我们可以获取什么信息？
均值图
均值图-非层叠
均值图-层叠
少于一半的点落在控制限外边： 测量系统缺乏足够的分辨率 样本不能代表期望的制造过程变差。
多于一半的点落在控制限外边， 测量系统能够充分探测零件之间的变差 测量系统能够提供对过程分析和过程有用的信息。
A B
那组数据可以接受？
结果分析—计算
• ●它典型的好处就是快速检查验证GRR是否发生了变化。
• 典型的极差法：
•
2个评价人
•
5个零件
• 两个评价人各将每个零件测量一次。 • 计算极差的和与平均极差。 • 通过将平均极差均值乘以1/d2*(d2可以查表找到
m=2,g=5).
极差法-示例
零件 1 2 3 4 5
操作员1 4 3 6 5 9
●测量人应有代表性，代表经常从事此项测量工作的QC人员或生产线人员
●10个样品应在过程中随机抽取，可代表整个过程的变差，否则会严重 影响研究结果。
2 校准量具
3 测量，让三个测量人对10个样品的某项特性进行测量，每个样品每人测量 三次，将数据填入表中。试验时要遵循以下原则：
●盲测原则1：对10个样品编号，每个人测完第一轮后，由其他人对这10 个样品进行随机的重新编号后再测，避免主观偏向。
计算结果
均值-极差法
均值—极差法： ● 是一种可同时对测量系统提供重复性和再现性的评估值的研究方法。
● 与极差法不同，它可以将测量系统的变差分成两个部分： 重复性 再现性
● 不能确定他们两者之间的交互作用。
均值-极差（X-R）法是确定测量系统的重复性和再现性的数学方法，主 要步骤如下：
1 选择3个测量人（A,B,C）和10个测量样品(典型)。
• ANOVA分析法：标准的统计技术，可将变差分为四类： 零件、评价人、零件与评价人之间的相互作用，以及量具造成的
重复误差。
快速GR&R（极差法）
• 极差法：极差法是一种改良的计量型量具的研究，它可迅速提供 一个测量变差的近似值。
• ●只能提供测量系统的整体概况
• ●不能将变差分为重复性和再现性。
• 再现性比重复性大 – 评价人培训不足 – 刻度不清晰
计数型测量系统分析
公差下限
Ⅰ
Ⅲ
Ⅱ
公差上限
Ⅰ Ⅱ
计数型测量系统分析
计数型测量系统属于测量系统中的一类，其测量值是一种 有限的分级数。与结果是连续值的计量型测量系统不同。 最常见的是go/no go量具，只可能有两个结果。前面所描 述的分析法不能用于评价这种系统。
选。从而找到变差明显特殊原因。
极差图
极差图-非层叠
极差图-层叠
● 在包括平均极差和控制限的标准的极差图上画出了由每个评 价人对每个零件测量的多个读数范围。从画在图中得出的数据分 析可以得出很多有用的解释。如果所有的极差都受控，则所有评 价人的工作状态是相同的，可以认为每人重复测量的重复性是一 致的。 ● 如果一个评价人不受控，说明他的方法与其他人不同。如果 所有评价人都不受控，则测量系统对评价人的技术很敏感，需要 改善以获得有用的数据。 ● 极差图可以帮助我们确定：与重复性相关的统计控制，测量 过程中评价人之间对每个零件的一致性。 ● 以上图形的评审显示评价人之间变异性是不同的，应分析并 消除其影响。
计算公式：
R=(RA+RB+RC)/3 XDIFF=Max{XA,XB,XC}-Min{XA,XB,XC} 重复性--设备变差 EV=RK1 再现性--测验人变差 AV= (XDIFF K2)2-(EV2/nr) 过程变差 PV= RP K3 R&R= (EV2+AV2) 总变差 TV= (R&R2+PV2) %EV=EV/TV %AV=AV/TV
•用“嵌套”研究法无 得到此图
重复性和再 现性的影响
P值小于0.05表 示量具能够区分 零件间的差异( 零件是显著的)
P值大于0.05 表示零件和作 业者之间交互 不显著
P值小于0.05表示量具 能够区分作业者(作业 者影响是显著的)
•要这个方差，对底盘和安全件方差 ≤10%接收，特别情况经客户认可≤20%
极差法能够潜在的检测出测量系统为不可接受的概率: 样本容量为5 结论正确性80% 样本容量为10 结论正确性90%
练习：3min
过程标准差=0.0777
零件号
1 2 3 4 5
操作员A
0.85 0.75 1.00 0.45 0.50
操作员B
0.80 0.70 0.95 0.55 0.60
极差(A,B)
法等所造成的平均值差异。 ● 评价人（操作者）之间：评价人A、B、C之间由于培训、技巧、技能和经
验所造成的平均值差异。推荐在为产品和过程鉴定和使用手动测量仪器时 使用这种研究方法。
GRR的分析法提供测量系统的信息：
• 重复性比再现性大 – 仪器需要维护 – 量具刚度不够 – 夹紧和检测点需改进 – 零件内变差（圆度，锥度等）过大
• 25%的零件应在下公差带附近 • 25%的零件应在上公差带附近 • 30%的零件应反映正态过程变差分布 • 10%的零件应超出上公差同时也超出那25%在公差带附近的零件 • 10%的零件应超出下公差同时也超出那25%在公差带附近的零件 如下图:
10%超出 下公差
30%反映正态 过程变差分布
10%超出 上公差
福特特殊要求： 计数型量具研究应该使用50个零件,3个人,进行3次测量。 采样必须包含来自工程规范线两侧的零件。为了判定所选零件是否符合要 求，运用一已知的，样准的且MSA合格的测量系统，如三坐标，高度尺等测 量
计数型测量系统分析方法
1、选取至少50个零件(从过程中抽取,一此情况下,我们需要创造超出公 差带的零件以满足如下要求)
制造系统变差与测量系统变差的合成，用标准差表示。若所选 样本能代表实际的制造过程变差范围，其计算公式如下：
零件间变差(Part-to-part Variation)
零件间的差异是制造系统造成的，因此，如果所选样本能代表 实际的制造过程变差范围，PV就是制造系统变差的标准差。
PV= R P/ d2*= R P×K3 PV的计算中必须消除测量系统的影响。它是通过如下的计算 来达到的：评价人A测量了1号零件3次，对其取平均，就消除 了量具的影响，评价人B、C同理取平均，再将三人的均值取 平均，就消除了人的影响
0.04 -1.38 0.88 0.14 -1.46 -0.29 0.02 -0.46 1.77 -1.49 -0.11 -1.13 1.09 0.20 -1.07 -0.67 0.01 -0.56 1.45 -1.77 -0.15 -0.96 0.67 0.11 -1.45 -0.49 0.21 -0.49 1.87 -2.16
●盲测原则2：三个人之间都互相不知道其他人的测量结果。
4 结果分析
评价人/ 试验#
A
1
2
3
均值
极差
B
1
2
3
均值
极差
C
1
2
3
均值 极差 零件均值
零件
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0.29 -0.56 1.34 0.47 -0.8 0.02 0.59 -0.31 2.26 -1.36
0.41 -0.68 1.17 0.5 -0.92 -0.11 0.75 -0.20 1.99 -1.25
接收
•分级数应大于等5，否则意味着你的测量系统不能探测 部分零件间的差异。改善：增加分辩率
造成重复性变差的可能原因：
● 零件内部（抽样样本）：形状、位置、表面光度、锥度、样本的一致性 ● 仪器内部：维修、磨损、设备或夹具的失效、质量或保养不好 ● 标准内部：质量、等级 ● 方法内部：作业准备、技巧、归零、固定、夹持、点密度的变差 ● 评价人内部：技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意识、疲劳 ● 环境内部：对温度、湿度、振动、清洁的小幅度波动 ● 缺乏稳健的仪器设计或方法，一致性不好 ● 量具误用 ● 失真（量具或零件）、缺乏坚固性 ● 应用—零件数量、位置、观测误差（易读性、视差）
计数型测量系统分析方法
2、确定评价者 3、每个评价者评测这些零件并判断是通过不是拒绝。必须独立并且按
照随机顺序完成。每个评价者必须重复该步骤至少3次。 4、将数据输入MINITAB用以得到计数型测量系统分析有效的报告。 5、存档计算结果。必要时，实施适当的措施改善测量过程。 6、构建计数型性能曲线并存档。
具造成的重复误差。
使用Mintab分析
•样品必须从实际生产检验过程中选择，并考虑尽可能代表实际 生产中存在的所有产品变差（可根据生产特性在一天或几天内生 产出的产品抽出）；
•如果一个量具适用于多个规格产品的尺寸/特性测量，在做该量 具的MSA分析时，应选择其中一个过程变差最小的规格产品作为 样品以避免过大的零件变差造成分析结果的不准确；
•给每个样品编号并加上标签，但要避免测试操作人员事先知道 编号以确保按随机顺序测量;
•抽取数量是10个零,至少2个作业者(推荐3个),同一个零件至少测 2次(推荐3次)
•数据的输入可直接 输入变动的尾数
•仅应用于非破 坏性测量分析
•对应双击
•可以得到作业者 和零件间的交互 作用,会至结果不 一样
0.64 -0.58 1.27 0.64 -0.84 -0.21 0.66 -0.17 2.01 -1.31
0.08 -0.47 1.19 0.01 -0.56 -0.2 0.47 -0.63 1.80 -1.68 0.25 -1.22 0.94 1.03 -1.20 0.22 0.55 0.08 2.12 -1.62 0.07 -0.68 1.34 0.2 -1.28 0.06 0.83 -0.34 2.19 -1.50
•过程公差在这里选填
•这是 MINITAB默 认的不 用改
•点确定 得结果
•再看结 果数据
•先确认每个图 形是否正常
•这个应该小
•这个应该大
•如果只有一个作业 者无法得到此图
•R图应受 控，否则 重复、分 辩率和稳 定性有问 题
•Xbar图至少有一半的点落在控制线外， 帮助识别不正常的测量分辩率/稳定性
平均值
*2次试验D4=3.27，3次试验D4=2.58。UCLR代表了单个极差的控 制限。 将那些超出控制限的点圈出，识别原因并纠正。使用与开始时 相同的评价人及单位重复这些读数，或除去某些值并从保留的 观察值重新获得平均值，重新计算极差。
结果分析-图示法
在进行其他统计分析之前，应先使用图表工具对数据进行系统的筛
造成再现性误差的潜在原因
● 零件之间（抽样样本）：使用相同的仪器、操作者和方法测量A、B、C零 件类型时的平均差异。
● 仪器之间：在相同零件、操作者和环境下使用A、B、C仪器测量的平均值 差异。注意：在这种情况下，再现性误差通常还混有方法和/或操作者的误 差。
● 标准之间：在测量过程中，不同的设定标准的平均影响。 ● 方法之间：由于改变测量点密度、手动或自动系统、归零、固定或夹紧方
制造过程标准差 = 3.33
操作员2 2 4 7 7 8
极差之和
R 平均极差
极差(R) 2 1 1 2 1 7 1.4
R= 最大值-最小值
d常数表
平均极差 = R= R(2+1+1+2+1)/5 = 7/5 = 1.4
GR&R = R /d2 = 1.4 / 1.19 = 1.176
% Gage R&R = GR&R / 过程标准差*100% = 1.176 / 3.33*100 % = 35.315% 结论的正确性80%
%R&R=R&R/TV
%PV=PV/TV
P/T=R&R/Tolerance
*AV计算中，如根号下出现负值，AV取值0
n=样品个数 r=每个人对每个样品的试验次数
r
K1
K1=6/d*2
2
4.56
3
3.05
测试人数
K2
2
3ຫໍສະໝຸດ Baidu65
3
2.70
n
K3
7
1.82
8
1.74
9
1.67
10
1.62
TV或T：总变差（Total Variation）