智能仪器中的数据有效性判定与数字滤波算法

本篇文章主要探讨了数据处理技术中的关键判别准则，特别是在确定数据有效性方面。文章指出，与平均值相比，中值对于识别奇异数据（如异常值或粗大误差）更为敏感。著名统计学家FR.Hampel提出了中值数绝对偏差(MAD)的概念，它被定义为数据序列中值的绝对偏差的1.4826倍，这个指标常用于替代标准偏差σ，尤其是在3σ原则的修正中，被称为“Hampel标识符”。 在智能仪器的数据处理算法部分，章节四详细介绍了几种核心算法，包括： 1. 克服随机误差的数字滤波算法：这是提高测量精度和可靠性的关键步骤。数字滤波算法，如限幅滤波法、中值滤波法、基于莱以达准则的奇异数据滤波法以及基于中值数绝对偏差的决策滤波器，都是为了消除随机误差，例如由外部干扰、内部噪声和量化误差引起的。数字滤波的优点在于可靠性高、灵活性强，无需硬件支持且可轻易调整滤波特性。 2. 抑制小幅度高频噪声的平均滤波法：包括算术平均、滑动平均和加权滑动平均，这些方法有助于平滑数据，减少噪声的影响。 3. 复合滤波法：这种方法结合了多种滤波策略，以更全面地应对不同类型的干扰。 限幅滤波法是一种非线性滤波，通过比较连续采样的值，如果超过预设阈值，就剔除可能的异常值。这种方法对大脉冲干扰特别有效。 本文提供了一套数据处理技术的实用工具，特别是针对智能仪器，强调了数据的有效性检查和噪声抑制在提升测量性能中的重要性。通过理解并应用这些准则和算法，可以显著提高数据的质量和仪器的性能表现。