第十章 测量数据的处理
实用测量数据处理方法
实用测量数据处理方法：实用测量数据处理方法主要包括以下几种：1.数据整理与可视化：在进行测量后，首先需要对数据进行整理。
这包括去除异常值、处理缺失值和进行数据清洗等步骤。
异常值指的是与其他观测值相比显著不同的测量结果，可能是由于实验操作不当或设备故障等原因导致的。
缺失值则是指由于某些原因无法获取到的测量数据。
对于异常值和缺失值的处理，可以选择删除、替代或插值等方法，以保证数据的准确性和可靠性。
接下来，可视化是一种常用的数据处理和分析方法。
通过图表、图像和绘图等方式，将数据转化为可视化形式，能够更直观地反映数据的分布、趋势和关联。
常用的可视化工具包括直方图、散点图、折线图等。
通过观察可视化结果，可以更加深入地了解数据的特征，进而进行更准确的数据分析和解释。
2.统计分析方法：统计分析是对测量数据进行进一步处理和解释的重要方法。
它可以帮助我们从大量数据中提取关键信息，发现规律和趋势。
常用的统计分析方法包括描述性统计、回归分析、聚类分析等。
描述性统计方法用于描述数据的集中趋势和离散程度，包括平均数、中位数、方差等统计指标。
回归分析方法用于探索变量之间的关系，通过建立回归模型来预测因变量的值。
聚类分析方法则用于将数据点或观测值按照其相似性或差异性进行分类，以识别数据的内在结构和模式。
3.测试方法：在软件开发过程中，测试是确保软件质量和可靠性的重要环节。
测试方法主要包括单元测试、集成测试、系统测试和验收测试等阶段。
单元测试是针对软件中的最小可测试单元进行的测试，一般由开发人员自行完成。
集成测试是测试模块之间的接口和集成后的功能是否正常，通常采用自底向上的测试策略。
系统测试是对整个软件系统进行的全面测试，检查软件是否满足用户需求和功能规格说明书的各项要求。
验收测试是向未来的用户表明系统能够像预定要求那样工作，经过集成测试后，已经按照设计把所有的模块组装成一个完整的软件系统，接口错误也已经基本排除了，接着就应该进一步验证软件的有效性。
测绘工程中的测量数据处理与分析方法
测绘工程中的测量数据处理与分析方法在当今的工程建设和地理信息领域，测绘工程发挥着至关重要的作用。
而其中，测量数据的处理与分析则是测绘工作的核心环节，其结果的准确性和可靠性直接影响着工程项目的质量和决策的科学性。
测绘工程中，测量数据的来源多种多样，包括全站仪、GPS 接收机、水准仪等测量仪器获取的数据，以及航空摄影测量、遥感影像等技术手段获取的数据。
这些数据往往具有量大、复杂、多源等特点，因此需要采用科学有效的方法进行处理和分析。
在测量数据处理方面，首先要进行数据的预处理。
这一步骤主要包括对数据的检查和筛选，剔除那些明显错误或异常的数据。
例如，在水准测量中，如果某个测点的高程值与相邻测点的差值过大，超出了合理范围，就可能是测量错误，需要进行核实和修正。
同时，还需要对数据进行格式转换和统一，以便后续的处理和分析。
数据平差是测量数据处理中的一个关键环节。
平差的目的是消除测量过程中由于观测误差等因素导致的数据矛盾，从而得到更加准确和可靠的测量结果。
常见的平差方法有条件平差、间接平差和附有条件的间接平差等。
以导线测量为例，通过对观测角度和边长进行平差计算，可以得到各导线点的精确坐标。
在数据处理过程中，还需要考虑测量数据的精度评定。
精度评定可以帮助我们了解测量结果的可靠程度，为后续的工程应用提供依据。
常用的精度评定指标包括中误差、相对中误差、极限误差等。
例如，在控制测量中，通过计算控制点坐标的中误差，可以评估控制网的精度是否满足工程要求。
除了处理，对测量数据的分析也是至关重要的。
数据分析的方法众多，其中统计分析是常用的手段之一。
通过对测量数据进行统计分析，可以了解数据的分布特征、集中趋势和离散程度等。
比如，在地形测量中，对高程数据进行统计分析，可以得到地形的起伏变化情况，从而为工程设计提供参考。
趋势分析也是一种重要的数据分析方法。
它可以帮助我们发现测量数据随时间或空间的变化趋势。
例如，在监测建筑物沉降时，通过对不同时期的沉降观测数据进行趋势分析，可以判断建筑物的沉降是否稳定，及时发现潜在的安全隐患。
测量数据处理与分析的常用方法
测量数据处理与分析的常用方法在科学研究和工程实践中，测量数据处理和分析是不可或缺的环节。
通过对实验或采集的数据进行处理和分析，我们可以从中挖掘出有价值的信息和规律。
本文将介绍一些测量数据处理与分析的常用方法。
一、数据预处理数据预处理是数据处理和分析的前提和基础。
它包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理等步骤。
首先，数据清洗是指对数据进行去重、去除无效数据和异常数据等操作，确保数据的准确性和可靠性。
其次，对于存在缺失值的数据，我们可以选择填补缺失值或者删除缺失值的方法进行处理。
最后，针对异常值，我们需要判断其是否由测量误差或其他原因引起，并选择合适的处理方法，如删除异常值或者进行修正。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和概括的过程。
通过计算数据的均值、方差、标准差、中位数等指标，可以得到数据的集中趋势和离散程度。
此外，还可以绘制直方图、散点图、箱线图等图表，以更直观地展示数据的分布情况和异常值。
三、假设检验在进行科学研究和实验分析时，我们常常需要对一些假设进行验证。
假设检验是一种常用的方法，用于判断样本数据与总体参数之间是否存在显著差异。
常见的假设检验包括t检验、方差分析、卡方检验等。
通过计算统计量和P值，我们可以得出结论，判断差异是否具有统计学意义。
四、回归分析回归分析是研究变量之间关系的一种方法。
它用于建立变量之间的数学模型，并通过模型来预测和解释数据。
线性回归是最常见的一种回归分析方法，通过拟合一条直线来描述因变量和自变量之间的关系。
此外，还有非线性回归、多元回归等方法，在实际应用中有着广泛的应用。
五、聚类分析聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将数据集中的对象划分为若干个类别或簇。
通过测量不同对象之间的相似性，我们可以将它们聚集到同一类别中。
聚类分析可以帮助我们发现数据集中的内在结构和规律，并进行数据归纳和分类。
六、因子分析因子分析是一种主成分分析的方法，用于降低数据维度和提取主要因素。
测量数据处理与分析方法介绍
测量数据处理与分析方法介绍引言在当今信息时代，测量数据处理与分析的重要性日益凸显。
从科研、工程设计到生产制造，测量数据是必不可少的重要资源。
然而，如何对测量的数据进行处理与分析，以提取有用的信息，解决问题，对许多人来说仍然是一个挑战。
本文将介绍几种常见的测量数据处理与分析方法，帮助读者更好地利用数据资源。
一、Excel数据处理Excel是最常见的电子表格软件，它提供了丰富的数据处理和分析功能。
在测量数据处理中，Excel可以用来进行数据清洗、排序、筛选、求和、计算平均值、标准差等基本操作。
此外，Excel还提供了数据透视表等高级功能，可以用来对大量数据进行汇总和分析。
通过使用Excel，我们可以将测量数据进行简单的统计和计算，为后续的深入分析提供基础。
二、MATLAB数据分析MATLAB是一种专门用于数学计算、数据分析和可视化的编程语言。
它提供了丰富的函数和工具箱，可以方便地进行各种数据处理和分析任务。
在测量数据处理中，MATLAB可以用来进行曲线拟合、数据插值、信号滤波、频谱分析、傅里叶变换等。
通过编写MATLAB脚本，我们可以实现复杂的算法和模型，对测量数据进行更深入的分析和预测。
三、SPSS统计分析SPSS是一种常用的统计分析软件，它提供了丰富的统计方法和分析工具。
在测量数据处理中，SPSS可以用来进行描述性统计、方差分析、回归分析、因子分析、聚类分析等。
通过使用SPSS，我们可以对测量数据进行多变量分析，发现变量之间的关联和规律，为决策提供依据。
SPSS还支持数据可视化和报告生成，方便与他人分享和交流分析结果。
四、Python数据科学库Python是一种通用的编程语言，有着强大的数据科学库，例如NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib等。
这些库提供了丰富的数据处理、统计分析和可视化的功能，适用于各种复杂的测量数据处理任务。
通过Python编程，我们可以灵活地处理和分析数据，构建复杂的模型和算法。
测量数据处理的常用方法和技巧
测量数据处理的常用方法和技巧引言：在科学研究和工程实践中，测量是我们获取数据的主要手段之一。
然而，获得准确且可靠的测量数据并非易事。
在测量数据的处理过程中，需要运用一些常用方法和技巧来提高数据的质量和可信度。
本文将介绍一些常见的测量数据处理方法和技巧，希望能对读者在实际应用中有所帮助。
一、数据收集与整理在进行测量实验之前，我们首先需要确定测量的目的和方法，并准备相应的设备和仪器。
在进行数据收集时，我们应确保仪器的准确性和稳定性。
例如，在长时间的实验中，可能需要定期校准仪器并记录校准过程，以确保测得的数据在可接受的误差范围内。
收集到的数据需要经过整理才能进行进一步的分析。
这包括数据的排序、清洗和转换等过程。
在排序时，可以根据时间、大小或其他有意义的特征对数据进行排列，以便更好地观察数据的规律。
清洗数据时，需要识别和修正异常值或错误值，以确保数据的准确性。
对于离群值的处理，可以考虑删除、替代或使用异常值检测算法进行处理。
另外，有些情况下，数据可能需要进行转换，例如通过对数、指数或相关性转换等，以便更好地展示和解读数据。
二、数据可视化数据可视化是将数据以直观的图表形式呈现，方便我们理解和分析数据的分布和趋势。
常见的数据可视化方法包括散点图、折线图、柱状图、饼图等，根据数据的特点和需求选择合适的图表形式。
通过数据可视化，我们可以直观地观察到数据之间的关系，并找出隐藏在数据背后的规律或趋势。
此外，数据可视化也有助于将复杂的结果用简明的方式展示给他人，以便更好地传递和交流信息。
三、统计分析统计分析是对数据进行量化和推断的过程。
常用的统计分析方法包括描述统计、假设检验、方差分析、回归分析等。
描述统计主要用于对数据的集中趋势和离散程度进行度量，例如平均值、标准差、中位数等。
假设检验是根据样本数据对总体参数假设进行检验，以评估样本结果与总体情况是否一致。
方差分析则用于比较多个样本或处理之间的差异性。
回归分析则用于探索变量之间的关系，并建立预测模型。
建筑结构试验课件第十章 结构试验数据处理
主要内容 10.1 概述 10.2 数据的整理和换算 10.3 数据的统计分析 10.4 误差分析 10.5 数据的表达
10.1 概述
数据处理的内容和步骤 ♦ ♦ ♦ ♦ 原始数据的整理与转换 数据的统计分析 数据的误差分析 数据的表达
10.2 数据的整理和换算
10.4 数据的误差分析
误差的定义：真值与测量值的差值称为测量 误差，简称误差。 实际试验中，真值是无法确定的，常用 平均值代替 绝对误差、相对误差，相对误差为绝对 误差ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ以真值 误差的分类：系统误差，随机误差、过 失误差
10.4 数据的误差分析
10.4.1 误差的分类
1、系统误差（经常误差） 特点：误差值在整个测量过程中保持一定规律，而 特点 且是可以避免的 产生原因：测量方法、测量工具、环境、操作不当、 产生原因 主观性等 表示方法：准确度（表示系统误差的大小），它反 表示方法 映平均值的大小 处理办法：查明系统误差的原因，在测量中采取改 处理办法 进措施或在数据处理时对测量结果进行修正
♦ 负数修约时，先将它的绝对值按上述规则 修约后再加负号 ♦ 一次修约，不得连续修约 数值运算时： 加减：先加减运算，再修约 乘除：先乘除运算，再按最小有效位数修约 乘方、开方：同“乘除”运算 数据的换算
10.3 数据的的统计分析
平均值：算术平均值、几何平均值、加权 平均值 标准差 变异系数 随机变量和概率分布
10.4 数据的误差分析
10.4.1 误差的分类
2、随机误差（偶然误差） 特点：误差的绝对值和符号变化无常，但当测量数据较多时， 特点 随机误差的数值分布符合一定的统计规律，一般是正态分布， 随机误差是不可避免的 产生原因：测量仪器、方法和环境条件的随机变化等 产生原因 表示方法：精确度（它与准确度是独立的，反映标准差的大 表示方法 小） 处理办法：对随机误差进行统计分析，在数据处理时进行修 处理办法 正
测量数据处理的基本方法
测量数据处理的基本方法在科学研究和工程实践中，测量数据处理是一项至关重要的任务。
正确处理测量数据可以提高实验结果的精确性和可靠性，从而为进一步的分析和决策提供可靠的依据。
本文将介绍测量数据处理的基本方法，包括数据清理、数据分析和数据呈现。
数据清理是测量数据处理的首要任务。
由于实验环境和测量设备的各种不确定性因素，测量数据中常常包含噪声、异常值和缺失值。
清除这些干扰项是确保测量数据质量的关键步骤。
数据清理的常用方法包括滤波、异常值检测和插补。
滤波可以通过不同的算法，如移动平均法和中值滤波法，有效地抑制噪声干扰。
异常值检测则通过统计方法，如均方差和箱线图，识别和剔除测量数据中的异常值。
对于缺失值，可以使用插补方法来填补空缺，如线性插值和多重插补法。
处理干净的数据后，接下来是数据分析的关键步骤。
数据分析旨在从海量数据中提取有用的信息和结论。
数据分析的方法有很多，常用的包括描述统计、推断统计和探索性数据分析。
描述统计是对数据进行总结和概括的方法，通过计算均值、标准差和频数等指标，描述数据的中心趋势和离散程度。
推断统计则是利用样本数据推断总体特征的方法，通过假设检验和置信区间估计，评估统计结论的有效性和可靠性。
探索性数据分析则是通过可视化和图表展示，探索数据之间的关系和趋势，发现可能的模式和异常情况。
最后，经过数据清理和数据分析，得到的结果需要以恰当的方式进行呈现。
数据呈现的目的是让读者或观众可以快速理解和解读数据的意义和结论。
数据呈现可以通过表格、图表和图像来实现。
表格可以清晰地呈现数据的具体数值和比较结果，适用于较为简洁的数据。
图表则可以直观地展示数据之间的关系和趋势，如散点图、折线图和柱状图等。
图像则可以通过可视化的方式呈现复杂的数据和模型结果，如地理信息系统和三维可视化技术。
综上所述，测量数据处理的基本方法包括数据清理、数据分析和数据呈现。
数据清理是处理测量数据中的噪声、异常值和缺失值，确保数据质量的关键步骤。
如何进行测量数据处理与分析
如何进行测量数据处理与分析数据是现代社会中的重要资源，它能够为我们提供有关现象和问题的详尽信息。
在科学研究、工程技术、商业分析等领域，对数据的测量、处理和分析是不可或缺的环节。
本文将从数据的测量精度、数据处理方法和数据分析技术等方面，探讨如何进行测量数据处理与分析。
一、测量精度的保证在进行测量之前，我们首先要确保测量的数据具备一定的精度和可靠性。
为了实现这一目标，理解测量误差的来源和处理方法是必不可少的。
测量误差通常可以分为系统误差和随机误差两类。
系统误差是指由实验仪器、操作人员或环境因素引起的恒定偏差，可以通过校准仪器、规范操作和控制环境条件等方式予以解决。
随机误差则是由于各种随机因素所致，具有不可预知性。
为了降低随机误差，我们可以通过多次测量取平均值的方式，提高数据的可靠性。
此外，为了保证测量数据的精确性，还应注意采样的合理性。
合理的采样方式能够从总体中选取有代表性的个体，使得样本具备一定的代表性。
同时，还要注意样本量的选择，样本量过小可能无法准确反映总体的特征，而样本量过大则会造成不必要的浪费。
二、数据处理的方法在获得测量数据之后，我们需要对其进行处理，以便获得更准确、更有意义的信息。
数据处理的方法可以分为图形化方法和数理统计方法两类。
1. 图形化方法图形化方法是将数据以图表形式展示，便于直观地观察和分析。
常用的图形化方法包括散点图、直方图、折线图等。
通过观察这些图形，我们可以了解数据的分布情况、趋势变化以及异常值等信息。
2. 数理统计方法数理统计方法是基于概率论和数学统计理论进行数据分析的一种方法。
常用的数理统计方法有描述统计和推断统计两类。
描述统计是通过对数据的集中趋势、离散程度和相关性等进行测量，来描述和概括数据的特征。
常见的描述统计方法包括均值、中位数、标准差、相关系数等。
推断统计是基于样本数据对总体的未知参数进行推断。
通过对样本数据的分析，我们可以对总体的特征进行估计，并进行假设检验和置信区间的建立。
中华人民共和国国家标准房产测量规范
中华人民共和国国家标准房产测量规范中华人民共和国国家标准房产测量规范结构简介：第一章总则第二章术语和定义第三章测量基本原则第四章房地一体测量第五章建造物及构筑物测量第六章地形测量第七章测量数据处理第八章测量成果图件第九章测量报告第十章社会服务简要注释：本规范作为国家测绘地理信息局发布的房地一体测量规范中的一个专项规范，根据国家有关法律、法规、规章和政策，结合实际情况，逐步普遍实施本规范。
本规范涉及运用全球定位系统、数字地形模型以及电子计算机等现代技术手段进行房地一体测量的相关规范和条例，具有指导测量工作，保证测绘成果质量及国家测绘服务体系运行的重要作用。
法律名词及注释：《中华人民共和国测量法》：该法规定了测量的基本法律制度，旨在保障测绘工作的公正、准确和完整。
《不动产登记暂行条例》：该条例制定了全国统一的不动产登记制度，规范了不动产登记的程序、内容等相关事项，保障了不动产交易的合法权益，提高了不动产市场的透明度和安全性。
《城市房地产管理法》：该法规定城市房地产的土地使用、房屋销售等方面的管理制度，为城市房地产的发展提供了法律保障。
总结：本文详细阐述了中华人民共和国国家标准房产测量规范，内容包括总则、术语和定义、测量基本原则、房地一体测量、建造物及构筑物测量、地形测量、测量数据处理、测量成果图件、测量报告以及社会服务。
在法律名词及注释方面，提及了《中华人民共和国测量法》、《不动产登记暂行条例》、《城市房地产管理法》等相关法律，以保障该规范的正常实施。
该规范具有指导测量工作、保障测绘成果质量及国家测绘服务体系运行的重要作用。
测量数据处理的基本方法与步骤
测量数据处理的基本方法与步骤测量数据处理是科学研究、工程实践以及各个领域的数据分析中不可缺少的一部分。
它代表了人们对所获得数据的理解、分析和综合评估的过程。
为了得到可靠的研究结论和科学成果，研究人员需要正确地处理测量数据。
在这篇文章中，我们将探讨测量数据处理的基本方法与步骤。
1. 数据收集在进行测量数据处理之前，首先需要进行数据的收集。
数据收集是指通过观测、实验或调查等手段获取原始数据的过程。
在数据收集中，需要明确定义测量对象，选择适当的测量方法和工具，并进行可重复性试验以确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据整理与清洗数据整理与清洗是对收集到的原始数据进行预处理的步骤。
在数据整理中，需要对数据进行分类、排序和归纳，以便于后续的分析和处理。
在数据清洗中，需要检查数据的完整性和一致性，剔除错误和异常值，并填补缺失的数据，使数据更具可靠性和可用性。
3. 数据探索与描述统计在数据整理与清洗完成后，可以进行数据的探索与描述统计分析。
数据探索是通过可视化和图表等方式对数据进行初步的分析和观察，以发现数据的分布、趋势和关系等特征。
描述统计是对数据进行数值化描述和总结的过程，包括求取数据的平均数、标准差、中位数和百分位数等指标，用以描述数据的中心趋势和离散程度。
4. 数据分析与推断统计在数据的探索与描述统计完成后，可以进行更深入的数据分析和推断统计。
数据分析是通过统计分析方法来检验和验证研究假设，对数据进行比较和推导。
推断统计是通过样本数据来推断总体数据的特征和参数，包括参数估计、假设检验和置信区间等方法。
5. 结果解释与报告在数据分析与推断统计完成后，需要对结果进行解释与报告。
结果解释是根据数据的分析和推断得出相应的结论，并进行解释和说明。
结果报告是将结果以适当的方式进行整理和展示，包括文字、图表和图像等形式，以便于他人理解和参考。
综上所述，测量数据处理的基本方法与步骤涵盖了数据收集、数据整理与清洗、数据探索与描述统计、数据分析与推断统计以及结果解释与报告等环节。
测绘技术中的测量数据处理与分析方法解析
测绘技术中的测量数据处理与分析方法解析在测绘技术中，测量数据处理与分析方法是至关重要的环节，它涉及到针对测量数据进行合理的处理和分析，以便得出准确的测量结果。
本文将从数据处理和分析两个方面，解析测绘技术中常用的方法。
一、数据处理方法1. 数据预处理在进行测量时，采集到的原始数据往往存在一定的误差，因此需要进行数据预处理。
常见的预处理方法包括数据筛选、去噪处理和数据校正等。
数据筛选指的是通过特定的筛选标准对原始数据进行筛选，剔除不合理的数据点；去噪处理则是应用滤波算法，去除数据中的随机噪声；数据校正是指对测量数据进行校正，纠正仪器的系统误差。
2. 数据配准数据配准是指将不同来源或不同时间采集得到的测量数据进行统一的空间参考系处理。
常见的数据配准方法包括坐标转换、图像配准和大地形变补偿等。
坐标转换是将不同坐标系统的数据进行转换，以便进行一致性分析；图像配准则是通过对齐不同图像的共同特征点，实现图像的几何校正；大地形变补偿是指将大地测量数据中的地壳运动引起的位移进行补偿，以获取准确的形变信息。
3. 数据插值数据插值是指通过已知数据点，推算未知位置的数据值。
常用的插值方法有逐点插值、反距离权重插值和克里金插值等。
逐点插值是根据已知点的数值，在待插值点上进行直接复制；反距离权重插值是基于周围已知点的距离和数值进行加权平均；克里金插值是基于已知点的空间变异性进行数据推算。
二、数据分析方法1. 空间分析空间分析是指对测量数据进行空间关系和空间属性的分析。
常见的空间分析方法有空间叠置分析、空间查询和空间模型等。
空间叠置分析是将多个空间要素叠置在一起，分析它们之间的关系；空间查询是通过设定条件，查询满足特定条件的空间要素；空间模型是基于数学模型，对空间要素进行建模和分析。
2. 统计分析统计分析是指对大量的测量数据进行统计学上的分析和处理。
常见的统计分析方法包括均值、方差、相关分析和回归分析等。
均值是对数据集中的数值进行平均，用于衡量总体数据的集中趋势；方差是衡量数据集中各个值和平均值的偏离程度；相关分析可以衡量两个变量之间的相关性；回归分析则是通过建立数学模型，研究自变量对因变量的影响。
测量数据处理与分析的基本方法
测量数据处理与分析的基本方法在科学研究和工程实践中，测量数据处理和分析是一个关键的环节。
通过对测量数据进行分析，我们可以获得有关事物性质和变化规律的重要信息。
本文将介绍一些常用的测量数据处理和分析的基本方法，以帮助读者更好地理解和应用这些方法。
一、数据预处理在进行数据分析之前，常常需要对测量数据进行预处理。
数据预处理的目的是去除无效数据、处理异常值和缺失值，以及进行数据平滑处理，使得数据更符合统计学假设和分析要求。
常用的数据预处理方法包括：1. 数据清洗：去除重复数据、去除异常值、填补缺失值等。
2. 数据转换：对数据进行标准化、归一化、对数转换等，以适应统计分析的要求。
3. 数据平滑：采用滑动平均法、指数平滑法等方法，去除数据的随机噪声，凸显趋势和周期。
二、描述统计分析描述统计分析是对测量数据进行初步分析和描述的过程。
通过描述统计分析，我们可以获取数据的基本特征和分布情况，为后续的推断统计分析提供依据。
常见的描述统计分析方法包括：1. 中心趋势度量：如均值、中位数、众数等，用于度量数据的集中程度。
2. 离散程度度量：如标准差、方差、极差等，用于度量数据的分散程度。
3. 分布形态度量：如偏度、峰度等，用于描述数据的分布形态。
4. 相关分析：通过计算皮尔逊相关系数或斯皮尔曼等级相关系数，分析变量之间的线性或非线性关系。
三、推断统计分析推断统计分析是在样本数据的基础上，推断总体的性质和参数的过程。
推断统计分析的目的是利用样本数据对总体进行合理的预测和推断。
常见的推断统计分析方法包括：1. 参数估计：使用样本数据来估计总体的参数，如点估计和区间估计。
2. 假设检验：通过对样本数据进行检验，判断总体参数的假设值是否成立。
3. 方差分析：用于比较两个或多个总体均值是否具有差异，以及不同因素对均值的影响。
4. 回归分析：建立一个数学模型，通过样本数据来估计变量之间的关系，以及对因变量的预测。
四、贝叶斯统计分析贝叶斯统计分析是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法。
测量数据处理与分析的基本步骤
测量数据处理与分析的基本步骤在科学研究和工程实践中，测量数据的处理和分析是不可或缺的步骤。
通过对测量数据进行处理和分析，我们可以得出关于现象和系统的有用信息。
下面将介绍测量数据处理与分析的基本步骤，帮助读者更好地理解和应用这一过程。
一、数据收集数据收集是数据处理与分析的起点。
需要明确测量目的和测量对象，并选择合适的测量方法和仪器。
收集的数据可以是数字化数据（例如温度、压力、电流等）或者图像数据（例如光学显微图像、热成像图像等）。
在数据收集过程中，需要注意数据的准确性和可信度，采取适当的措施减小误差。
二、数据预处理数据预处理是为了使原始数据更易于处理和分析而进行的一系列处理步骤。
首先，需要进行数据清洗，即去除无效数据和异常值。
其次，对数据进行格式转换和标准化，确保数据在相同单位下进行比较和计算。
还需要对数据进行去噪和平滑处理，以减小随机噪声的影响。
此外，数据预处理还包括对数据进行缺失值填补、采样和插值等操作。
三、数据描述和可视化数据描述是根据统计学原理对数据进行总体特征描述的过程。
可以使用各种统计量（例如均值、标准差、方差等）和图表（例如直方图、散点图、箱线图等）来描述数据的中心趋势、离散程度和分布形态。
此外，还可以通过绘制时间序列图、频谱图等方式来分析数据的动态特征和频谱结构。
四、数据关联和回归分析数据关联和回归分析是用来研究不同变量之间相关性和关联性的方法。
可以通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等）来评估两个变量之间的线性相关性。
此外，还可以利用回归分析方法建立数学模型，预测或解释一个变量对另一个变量的影响。
五、数据分类和聚类分析数据分类和聚类分析是将数据按照一定规律进行分组和划分的方法。
可以使用多种聚类算法（如K均值聚类、层次聚类等）来将相似的数据样本聚集在一起。
此外，还可以利用分类算法（如决策树、支持向量机等）对数据进行分类和预测。
六、数据模式识别和异常检测数据模式识别是通过对数据进行模型拟合来识别隐含的规律和模式。
测量学第十章测设的基本工作
为了防止由于桩点发生移动而导致P点测 设误差，可以在每条直线的两端各设置两个 桩点，以便能够发现错误。
六、全站仪坐标测设法
适用条件：
能用于多种情况，受天气和地形条件
影响小，可直接测设点位。
2
1
A B
全站仪坐标测设法
测设方法：
仪器安置于控制点A，以B点定向。 一人持反光棱 镜立在待测设点附近，用望远镜照准棱镜。
例：如图，欲测设水平距离AB ，所使用钢尺的尺长方程式 为：
lt = 30.000m + 0.003+1.2×10-5 ×30(t-20 C)
t = 5°C，
A
h = 1.2 m，
D = 60 m；
m
h =正： l
l D l0
0 . 003 30
60 0 . 006 m
为A点已知高程，HB为B点待 测设高程。
HA
钢尺悬挂在支架上，零端向 下并挂一重物。
在地面和待测设点位附近安 置水准仪，分别读数a1、b1和 a2。
由于：HB=HA+a-(b1-a2)-b2， 则 b2=HA+a-(b1-a2)-HB。
测设：当尺上读数为b2时， 在尺底画出设计高程HB的标 志线。
标定。
施工测量的基本工作：测设已知水平距离、测 设已知水平角、测设已知高程。
§10.1 测设已知水平距离的方法
测设已知水平距离：从地面已知点开始，沿已知方向测设给定平距的工作。
根据测设精度要求不同，可分为一般测设方法 和精确测设方法。
根据测设采用工具不同，可分为钢尺测设方法 和光电测距仪测设方法。
使仪器置于测设模式，然后输入控制点和测设点坐 标；
按坐标测设功能键，全站仪显示出棱镜位置与测设 点的坐标差；
公差配合与技术测量基础教案
公差配合与技术测量基础教案第一章：概述1.1 课程介绍了解公差配合与技术测量基础的重要性和应用领域。
理解公差配合与技术测量基础的基本概念和原理。
1.2 公差配合的概念解释公差配合的定义和作用。
介绍公差配合的分类和特点。
1.3 技术测量的概念解释技术测量的定义和目的。
介绍技术测量的重要性和常用测量方法。
第二章：公差配合的表示方法2.1 基本公差表示法解释基本公差的概念和作用。
介绍基本公差的表示方法和计算方法。
2.2 配合表示法解释配合的概念和作用。
介绍配合的表示方法和计算方法。
2.3 公差带表示法解释公差带的概念和作用。
介绍公差带的表示方法和计算方法。
第三章：公差配合的选用方法3.1 公差配合选用的一般原则介绍公差配合选用的基本原则和注意事项。
解释选用公差配合时需要考虑的因素。
3.2 公差配合选用的步骤介绍公差配合选用的具体步骤和方法。
解释选用公差配合时的计算和决策过程。
3.3 实例分析提供实例分析，帮助学生理解和应用公差配合选用的方法。
第四章：技术测量基础4.1 测量概述解释测量的概念和目的。
介绍测量的方法和常用测量工具。
4.2 测量误差与精度解释测量误差和精度的概念和区别。
介绍测量误差和精度的表示方法。
4.3 测量数据的处理介绍测量数据的处理方法和步骤。
解释测量数据的处理原则和注意事项。
第五章：常用测量工具与方法5.1 卡尺的使用介绍卡尺的概念和作用。
解释卡尺的使用方法和注意事项。
5.2 千分尺的使用介绍千分尺的概念和作用。
解释千分尺的使用方法和注意事项。
5.3 量棒的使用介绍量棒的概念和作用。
解释量棒的使用方法和注意事项。
第六章：测量平面度6.1 平面度概念解释平面度的定义和作用。
介绍平面度的表示方法和测量工具。
6.2 平面度的测量方法介绍平面度的测量方法和技术。
解释不同测量方法的特点和适用场景。
6.3 实例分析提供实例分析，帮助学生理解和应用平面度的测量方法。
第七章：测量直线度7.1 直线度概念解释直线度的定义和作用。
测量数据处理中的常用技巧与技术
测量数据处理中的常用技巧与技术在科学实验和工程设计中，数据的测量和处理是一个非常重要的环节。
准确地测量数据并进行合理的处理对于实验的成功与否至关重要。
在这篇文章中，我将介绍一些测量数据处理中常用的技巧与技术，以帮助读者更好地理解数据处理的过程和方法。
一、数据的收集与记录在进行实验或测量时，首先要收集和记录数据。
这需要准确地选择和配置测量仪器，确保测量过程中不存在任何干扰因素。
此外，还需要注意对数据进行正确的记录，包括单位、精度和测量条件等信息。
只有在数据的收集和记录方面做到细致入微，才能保证后续数据处理的准确性。
二、数据的可视化与分析在数据处理的过程中，可视化和分析是非常重要的环节。
通过图表和图像等形式可以更直观地展示数据的规律和趋势，帮助我们更好地理解和分析数据。
常用的数据可视化工具包括折线图、柱状图、散点图等，这些图表可以帮助我们快速发现数据中的异常值、趋势和规律。
此外，数据的分析也是一个关键的步骤。
通过对数据的统计学分析，我们可以得到数据的均值、中位数、方差等统计量，并据此进行参数估计和假设检验。
这些分析结果可以帮助我们更全面地理解数据的特征和规律，并为后续的数据处理提供科学的依据。
三、数据的清洗与去噪在实际应用中，原始数据中往往会存在一些噪声和异常值。
这些噪声和异常值对数据的分析和处理结果产生不良影响，因此需要对数据进行清洗和去噪。
常用的数据清洗技术包括插值法、滤波器和异常值检测等。
通过这些技术，我们可以将数据中的噪声和异常值剔除，提高数据的准确性和可靠性。
四、数据的规范与归一化在进行数据处理之前，我们常常需要对数据进行规范和归一化处理。
数据规范化主要是为了消除数据之间的量纲差异，使得数据能够在同一尺度上进行比较。
常用的数据规范化方法包括最大最小值规范化、z-score规范化和小数定标规范化等。
另外，归一化处理可以将数据缩放到一个特定的范围内，常用的归一化方法包括线性函数归一化和非线性函数归一化等。
测量数据的处理
三、复合滤波法
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一、消除偶然误差的数字滤波法
由外部环境偶然因素引起的突变性扰动或仪器内 部不稳定引起误码等造成的尖脉冲干扰，包括粗 大误差，都属于偶然误差。判别或消除偶然误差 是仪器数据处理的第一步。通常采用简单的非线 性滤波法。 1、限幅滤波法
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假设已滤波的采样结果为：
yn -1 , yn - 2 , ... , y2 , y1
若本次采样值为yn，则本次滤波的结果由下式确定：
Δy n = yn - y n- 1
≤a， y n = yn
> a ， y n = yn - 1 或 y n = 2 y n - 1 - y n - 2
a是两个相邻采样值的最大允许增量，其数值可根据y的 最大变化速率Vmax及采样周期T确定，即：
1) 确定数据有效性的判别准则——Hampel估计
计算窗口内m个数据的中值Z，m个数据与Z的偏差组 成序列{ di } = { | xi-1 -Z|，| xi-2 -Z|，…，| xi-m -Z| } 若序列{ di } 的中值为D，Hampel提出并证明了中值数 绝对偏差MAD＝1.4826×D可以代替标准偏差σ。对 3σ准则的这一修正有时称为Hampel标识符。
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二、抑制小幅高频噪声的平均滤波法
电子器件的热噪声、A/D量化噪声等都属于小幅 度的高频噪声。 通常采用具有低通特性的FIR线性滤波器滤除高频 噪声，滤波算法包括算数平均和加权平均。 一、算数平均滤波算法
FIR滤波器各个抽头的加权系数为常数，滤波器输出的 是N个连续采样值的算术平均值。 N值越大，消噪效果越好，但是灵敏度（时间分辨率） 下降，只适用对慢变信号进行处理。 例：监控摄像机中采用的帧累积技术。
测量数据处理与分析技巧分享
测量数据处理与分析技巧分享近年来，随着科技的不断发展和应用领域的不断拓展，测量数据的处理与分析已经成为了各行各业中不可或缺的重要环节。
无论是在工程领域中的设计和改进过程中，还是在科学研究中的实验数据分析中，都需要掌握一定的测量数据处理与分析技巧。
本文将分享一些实践经验，希望能够对广大从业者提供一些帮助。
一、数据预处理在进行测量数据处理与分析之前，首要的一步是进行数据预处理。
数据预处理是为了提高数据质量、减少测量误差以及排除异常数据，使得后续的数据处理和分析更加准确可靠。
1.异常值处理异常值是指与大部分数据不符的值。
处理异常值的方法有多种，可以采用均值修正、中值替代或者是删除。
然而，异常值并非全部应该被视为错误，有时候它们可能是真实的存在。
因此，在处理异常值时，应该结合自身的业务背景和实际情况进行判断和决策。
2.缺失值处理在实际测量中，由于各种原因，常常会出现数据缺失的情况。
处理缺失值的方法有多种，可以采用均值替代、插值法、回归法等。
在选择处理方法时，需要根据数据的分布情况和缺失值的特点进行判断和选择。
3.数据标准化数据标准化是将不同量纲和量纲单位的测量数据转化为无量纲和无单位的数据。
通过数据标准化，可以消除不同因素带来的影响，便于数据的比较和分析。
数据标准化的常用方法有最大-最小标准化、Z-score标准化等。
二、数据处理经过数据预处理后，就可以进行数据处理的下一步骤了。
数据处理是指对已经预处理后的数据进行进一步的计算、分析和转换，以获得更有意义的信息。
1.统计特征计算统计特征是对数据进行描述和概括的指标。
常见的统计特征有均值、中位数、方差、标准差等。
通过计算统计特征，可以对数据的分布、趋势和离散程度等进行初步的了解和判断。
2.数据变换与转换数据变换与转换是指通过某种数学方法对原始数据进行变换和转换，使得数据更加符合分析所需的假设和前提条件。
常见的数据变换与转换方法有对数变换、指数变换、平方根变换等。
测量数据处理基本方法
第六节数据处理的基本方法前面我们已经讨论了测量与误差的基本概念，测量结果的最佳值、误差和不确定度的计算。
然而，我们进行实验的最终目的是为了通过数据的获得和处理，从中揭示出有关物理量的关系，或找出事物的内在规律性，或验证某种理论的正确性，或为以后的实验准备依据。
因而，需要对所获得的数据进行正确的处理，数据处理贯穿于从获得原始数据到得出结论的整个实验过程。
包括数据记录、整理、计算、作图、分析等方面涉及数据运算的处理方法。
常用的数据处理方法有：列表法、图示法、图解法、逐差法和最小二乘线性拟合法等，下面分别予以简单讨论。
一、列表法列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。
列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。
其优点是，能对大量的杂乱无章的数据进行归纳整理，使之既有条不紊，又简明醒目；既有助于表现物理量之间的关系，又便于及时地检查和发现实验数据是否合理，减少或避免测量错误；同时，也为作图法等处理数据奠定了基础。
用列表的方法记录和处理数据是一种良好的科学工作习惯，要设计出一个栏目清楚、行列分明的表格，也需要在实验中不断训练，逐步掌握、熟练，并形成习惯。
一般来讲，在用列表法处理数据时，应遵从如下原则：(1)栏目条理清楚，简单明了，便于显示有关物理量的关系。
(2)在栏目中，应给出有关物理量的符号，并标明单位(一般不重复写在每个数据的后面)。
(3)填入表中的数字应是有效数字。
(4)必要时需要加以注释说明。
例如，用螺旋测微计测量钢球直径的实验数据列表处理如下。
用螺旋测微计测量钢球直径的数据记录表mm次数初读数(mm) 未读数(mm) 直径(mm)-(mm)DDi1 0.004 6.002 5.998 +0.00132 0.003 6.000 5.997 +0.00033 0.004 6.000 5.996 -0.00074 0.004 6.001 5.997 +0.00035 0.005 6.001 5.996 -0.00076 0.004 6.000 5.996 -0.00077 0.004 6.001 5.997 +0.00038 0.003 6.002 5.999 +0.00239 0.005 6.000 5.995 -0.001710 0.004 6.000 5.996 -0.0007从表中，可计算出nDD i∑=6799.5=（mm ） 取799.5≈D mm ，D D i i -=ν。
工程测量——10测量的基本工作
第十章测量的基本工作内容：掌握水平距离、水平角、高程三要素的测设方法；掌握点平面位置的测设方法（极坐标法、直角坐标法、角度交会法、距离交会法）及坡度线的测设方法；掌握建筑场地平面控制（建筑基线、建筑方格网）、高程控制测量的方法；掌握民用建筑、高层建筑定位、放线方法；了解建筑物变形观测、竣工测量方法。
重点：点平面位置及坡度线测设方法；建筑场地平面控制建筑基线、建筑方格网的测量方法；民用建筑、高层建筑定位、放线方法。
难点：建筑场地平面控制建筑基线、建筑方格网的测量方法。
§10.1 水平距离、水平角和高程的测设一、测设工作的概念1、定义测设，又称放样，是测绘的逆过程。
根据待建建、构筑物各特征点与控制点之间的距离、角度、高差等测设数据，以控制点为根据，将各特征点在实地桩定出来。
2、测设的基本工作水平距离、水平角和高程。
3、测设的方法——分直接法和归化法。
归化法定义——为提高精度，先用直接法放样一个点，作为过渡点，接着测量过渡点与已知点之间的关系（边长、角度、高差等），把测算值与设计值比较得差数，最后从过渡点出发，修正这一差数，把点归化到更精确的位置上去。
这种比较精确的放样方法叫归化法。
二、水平距离的测设1、直接法从起点A 直接用钢尺或测距仪在给定方向上，丈量待放样的水平距离，得B 点。
2、归化法用直接法测设出B 点——精密丈量其距离——根据差值，实地改正。
三、水平角的测设1、正倒镜分中法——较精确的直接法。
2、归化法。
步骤如下：（1）用直接法放样出角值，在实地标定过渡点P 。
（2）精确实测<AOP ，得角值，并测量OP 长度为S 。
1）计算归化值。
，式中。
2）从P 出发，在OP的垂直方向上量取值，得P终。
四、高程的测设1、高程点放样的方法在已知点BM 和待放样高程点P 中间位置附近架仪，后视BM 点，读后视读数a ——得视线高Hi =HBM +a ——上、下移动水准尺，使前视读数b=Hi -HP ，并沿尺底画线，得P 点。
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4、基于中值数绝对偏差的决策滤波器
基于中值绝对偏差估计的决策滤波器可以判别奇异数 据，并以一个有效数值来取代奇异数据。 决策滤波器采用一个移动窗口，窗口内包含了m个数 据，xi-1，xi-2，…，xi-m，通过某种准则来确定xi的有效 性。如果判定该数据有效，则输出xi ；如果判定该数据 为奇异数据，则用中值来取代xi 。
第十章 测量数据的处理
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本章内容
10.1 概述 10.2 减小随机误差的方法 10.3 减小系统误差的方法 10.4 误差的校正 10.5 标度变换
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以上四个准则的基本思想：
对于N次测量得到的结果{ x ( i ) }，先计算x的均值E [ x ] 和标准差σ； 对于某次测量结果xj，若残差 |vj|＝|xj－E [ x ] |≥Aσ 则认为xj “疑似”粗大误差，应予以剔除。其中A为置信 系数，A小，则判断标准严格。
究竟应该选择那个准则则应根据测量次数N和误 差分布类型而定。 以下以拉依达准则为例，介绍判断和去除粗大误 差的过程。
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10.2 减小随机误差的方法
随机误差的特点：
集中性：大量重复测量所得的数值，均集中在其 均值附近。集中性又称为单峰性。 对称性：测量次数足够多时，符号相反、绝对值 相等的误差出现的概率大致相同。 有界性：绝对值很大的误差出现概率极小。当测 量的次数有限时，误差的绝对值在一定范围之内。 抵偿性：从对称性可以推论出，当测量次数趋于 无穷大时，误差均值的极限趋于零。
1) 数据有效性的判别准则——Hampel估计
先计算窗口内m个数据的中值Z，m个数据与Z的偏差 组成序列{ di } = { | xi-1 -Z|，| xi-2 -Z|，…，| xi-m -Z| } 若序列{ di } 的中值为D，Hampel提出并证明了中值数 绝对偏差MAD＝1.4826×D可以代替标准偏差σ。对 3σ准则的这一修正有时称为Hampel标识符。
a = V max × T
算法实现的关键是设定a。这就要求事先对Vmax进行准确 估计。
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2、中值滤波法
中值滤波是一种典型的非线性滤波器，它运算 简单，在滤除脉冲噪声的同时可以很好地保护 信号的细节信息。 对某一被测参数连续采样n次（一般n应为奇 数），将这些采样值按照大小排序，选取中间 值为本次采样值（即所谓的排序法）。 对温度、管道压力、液位等缓慢变化的被测参 数，中值滤波法一般能收到良好的滤波效果。
4.
人身或人工误差
由于测量者的分辨能力、视觉疲劳、固有习惯或 缺乏责任心等因素引起的误差称为人身误差。例 如读错刻度、操作和使用不当、计算错误等均属 于人身误差。
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二、测量误差的分类
1、系统误差
简称系差。是指在相同条件下多次测量同一量时， 误差的绝对值和符号保持不变，或改变测量条件 时，按一定规律变化的误差称为系统误差。 系差产生原因包括仪器仪表的原理不完善，仪表本 身的材料、零部件、工艺等有缺陷，使用仪器仪表 的方法不正确，测量者有不良的习惯等。 系差是有规律性的误差。它可以归结为一个或多个 因素的函数。在测量结果中引入修正值后，系统误 差是可以减小或消除的。
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测量系统中数据处理算法的内容包括：
减小随机误差 减小系统误差 误差（包括非线性）的校正 标度变换 （10.2节） （10.3节） （10.4节） （10.5节）
此外，因不同的需要，某些智能仪器还具有对 数据做进一步的加工处理的功能，诸如数字滤 波、时频域分析、功率谱估计、相关分析和统 计处理等。
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减小随机误差常用的数字滤波算法
一、克服偶然误差的数字滤波法
1. 限幅滤波法 2. 中值滤波法 3. 基于拉依达准则的奇异数据滤波（剔除粗大误差） 4. 基于中值数绝对偏差的决策滤波器
二、抑制小幅度高频噪声的平均滤波法
1. 算数平均 2. 加权平均
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在相同条件下，多次重复测量同一被测量，其 误差大小和符号均是无规律变化的误差，称为 随机误差。 随机误差是由大量微小的、原因复杂的噪声或 干扰的总和引起的。 例如，仪器仪表内部某些零部件的热噪声、电 源电压和温度的频繁变化、电磁场干扰等引起 的误差均属于随机误差。 随机误差表征了测量结果的精密度。
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减小随机误差的方法主要依赖平滑和滤波。除硬 件模拟滤波器以外，智能仪器还可借助内置处理 器进行数字滤波。 数字滤波方法具有以下几个主要优点：
1) 数字滤波只是一个计算过程，无需硬件，没有元器件 品质劣化的问题，也不受环境温度的影响，并且也不 存在阻抗匹配、非一致性等问题。因此可靠性高。可 以达到很高的精度。 2) 有些滤波特性，例如在几Hz的低频段或者需要陡峭滚 降特性，而硬件模拟滤波器无法或难以实现，对于数 字滤波器这些都不成问题。 3) 只要适当改变数字滤波程序有关参数，就能方便的改 变滤波特性，因此数字滤波方便灵活，适应性强。
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一、误差的来源
1.
仪器仪表（测量系统）误差
仪器仪表本身及其附件所引入的误差称为仪器 仪表误差。如仪器仪表本身的电气或机械性能 不完善、零点偏移、非线性等…
2.
影响误差
由于各种环境因素与仪器仪表所要求的使用条 件不一致所造成的误差。例如，温度、湿度、 大气压、电源电压、频率等变化，电磁噪声或 干扰等影响造成的误差。
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假设已滤波的采样结果为：
yn -1 , yn - 2 , ... , y2 , y1
若本次采样值为yn，则本次滤波的结果由下式确定：
Δy n = yn - y n- 1
≤a， y n = yn
> a ， y n = yn - 1 或 y n = 2 y n - 1 - y n - 2
a是两个相邻采样值的最大允许增量，其数值可根据y的 最大变化速率Vmax及采样周期T确定，即：
Vi = X i - X
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3）计算标准差σ：
σ =
( ∑ V i 2 ) /( N − 1 )
i=1
N
4）若Vi＞3σ，则对应的Xi认为是坏值，予以剔除。 在剔除奇异数据时，门限值不一定必须是3σ，也可以选 择为Lσ，L＝2～5，当L＞3，门限放宽；当L＜3时门 限紧缩。 拉依达准则的局限性 1) 在样本值少于10个时，不能判别任何奇异数据； 2) 拉依达准则是建立在正态分布的等精度重复测量基础 上，而造成奇异数据（粗大误差）的干扰或噪声有时不 是正态分布。
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3、疏失误差
又称为粗大误差，简称粗差。是指在相同条件下， 对同一被测量进行多次测量，可能有某些测量结果 明显偏离了被测量的真值所形成的误差。 粗差不是仪器仪表本身所具有的，有一部分是源于 测量过程中的粗心大意造成的，亦即前述的人工误 差。此外，由于测量条件的突然变化，例如电源电 压突然变化、机械冲击和剧烈震动等原因造成粗大 误差，这是造成粗差的客观原因。 凡是确认含有疏失误差的测量结果称为坏值，在测 量数据处理时，所有坏值都必须剔除。
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二、抑制小幅高频噪声的平均滤波法
电子器件的热噪声、A/D量化噪声等都属于小幅 度的高频噪声。 通常采用具有低通特性的FIR线性滤波器滤除高频 噪声，滤波算法包括算数平均和加权平均。 1、算数平均滤波算法
FIR滤波器各个抽头的加权系数相同，滤波器输出的是 N个连续采样值的算术平均值。 N值越大，消噪效果越好，但是灵敏度（时间分辨率） 下降，只适用对慢变信号进行处理。 例：视频监控摄像机所采用的帧累积技术
三、复合滤波法
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一、消除偶然误差的数字滤波法
由外部环境偶然因素引起的突变性扰动，或仪器 内部不稳定引起误码等导致的尖脉冲干扰，包括 粗大误差，都属于偶然误差。判别或消除偶然误 差是仪器数据处理的第一步，通常采用简单的非 线性滤波法。 1、限幅滤波法
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3.
方法误差和理论误差
方法误差是指由于测量方法不合理造成的误差。 例如用普通万用表测量高内阻回路的电压，由于 万用表的输入电阻较低，从而导致较大的测量误 差。因此，必须选择合适的测量方法。 理论误差是用近似的公式或近似值计算测量结果 而引起的误差。
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10.1 概述
数据采集系统（DAS）可以看作是测量系统的模 拟前端（AFE）。由于各种原因，DAS采集的数 据不可避免的存在各种误差，在使用或利用这些 数据之前必须进行必要的处理。而测量系统是否 拥有“智能”的一个重要标志就是是否具有数据处 理能力。 测量精度是测量系统的重要指标，引入数据处理 算法后，使许多原来仅靠硬件电路难以实现的信 号处理问题可以得以解决，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。