基于依达拉奉准则的特异性数据过滤法
第四章智能设备的基本数据处理算法数据处理能力是智能设备级的标志，不能充分发挥软件的作用，与硬件化数字设备相当。 基本数据处理算法的内容是克服随机误差的数字滤波算法消除系统误差的算法、非线性修正工程量的尺度转换。 第一节克服随机误差的数字滤波算法随机误差：由于仪器中混入的随机干扰、仪器内部器件噪声和A/D量化噪声等因素，在相同条件下测量相同量时，其大小和符号会发生不规则变化，无法预测，但多次测量采用模拟滤波器是主要的硬件方法。 数字滤波算法的优点： (1)数字滤波只是一个计算过程，不需要硬件，因此可靠性高，不存在阻抗匹配、特性波动、失配等问题。 模拟滤波器是低频时难以实现的问题，不出现在数字滤波器的实现过程中。 )2)适当变更数字滤波器相关参数，可以容易地变更滤波器特性，因此可以灵活使用数字滤波器。 常用的数字滤波算法1、克服大脉冲噪声的数字滤波法1、限幅滤波法2、中值滤波法3、基于依达拉奉准则的奇异数据滤波法(消除粗误差) 4、中值数抑制小幅高频噪声的平均滤波法1、算术平均2、滑动平均3、加权滑动平均3、复合滤波法1、克服大脉冲干扰的数字滤波法克服了仪器外部环境偶然因素引起的突变扰动和仪器内部不稳定引起的误码等引起的尖锐脉冲干扰通常采用简单的非线性滤波法。 1 .限幅滤波法限幅滤波法(又称程序判别法)通过程序判断被测信号的变化幅度，消除慢变信号中的尖锐脉冲噪声。 具体而言，依赖于现有时域采样结果，将本次采样值与上次采样值进行比较，当它们的差超过允许范围时，认为本次采样值受到了噪声，应该容易地去除。 a是相邻两个采样值的最大允许增量，其数值可根据y的最大变化速度Vmax和采样周期t确定。 也就是说，a=Vmax T实现本算法的关键是设定被测参数相邻2次采样值的最大允许误差a。 要求准确估计Vmax和采样周期t。 2 .中值滤波法中值滤波器是典型的非线性滤波器，其运算简单，能够在消除脉冲噪声的同时较好地保护信号的细节信息。 对某个被测参数连续采样n次，然后对这些采样值进行排序，选择中间值作为本次采样值。 对于温度、液位等缓慢变化的被测参数，采用中值滤波方法一般能取得较好的滤波效果。 将过滤窗口的宽度设定为n=2k 1，将离散时间信号x(I )的长度设定为n，(I=1，2，…，n； Nn )，一维中值过滤器的输出：med[x(I ) ]=x ) k 1 )表示窗口2k 1中排序的第k 1个值，即排序后的中值。 3 .基于依达拉奉准则的奇异数据滤波法(粗大误差除外)应用依达拉奉准则法时，可以更准确地消除严重畸变的奇异数据，类似于程序判别法。 依达拉奉基准(在测定次数n足够多、测定服从正态分布情况下，各测定值中相对于淡葡萄酒的测定值Xi的剩余误差Vi>； 如果是3，则将该Xi视为坏值并排除。 依达拉奉法的实施顺序(1)求出n次测定值x1~xn的算术平均值是根据依达拉奉标准净化数据的极限，以3标准净化特异数据。 在某些设备中，通过选择l中的l值(l=2，3，4，5 )来调整净化阈值，l ) 3、阈值松弛、l(3，阈值缩小)。 用3的标准净化采样数据是有极限的，有时也可能是无效的。 )1)该准则在样本值小于10个时，无法判别任何特异数据； (2) 3准则基于正态分布的等精度重复测量，奇异数据的干扰和噪声难以满足正态分布。
4 .基于中值数绝对偏差的确定滤波器中值绝对偏差估计的确定滤波器可以确定奇异数据并将其替换为有效数值。 采用1个移动窗口…利用m个数据确定的有效性。 过滤器如果判断该数据有效则输出，否则输出，如果判断为特异数据则用中值置换。 (1) )作为判断当前数据有效性的判断标准的一个序列的中央值对特异数据的灵敏度远远小于序列的平均值。 用中值构建一个尺度序列，)当中值为z时，实现)2) .基于L*MAD准则的滤波算法2、抑制小幅度高频噪声的平均滤波法小幅度高频电子噪声)电子器件热噪声、A/D量化噪声等。 通常采用具有低通特性的线性滤波器。 算术平均滤波法、加权平均滤波法、滑动加权平均滤波法等。 1 .算术平均滤波器将n个连续样本值(分别为x1~xn )相加，将其算术平均值作为此次测定的滤波器值。 也就是说，2 .滑动平均滤波法在要求采样速度慢或者数据更新率高的实时系统中不能使用算术平均滤波法。 在滑动平均滤波法中，将n个测量数据视为一个队列，将队列的长度固定为n，每次进行新的采样时将测量结果放入队列的末尾，去除原队列开头的一个数据