传感器作业答案：数据分析与格拉布斯准则应用

"该文档是有关传感器课程的一份作业答案，包含了数据分析和传感器的基本概念解释。主要内容涉及数据测量中的粗大误差检测，以及传感器的基本结构和功能解析。" 在题目中，我们首先处理的是一个实际的测量数据集，用于判断是否存在粗大误差。粗大误差是指明显偏离正常测量结果的异常值。这里采用了格拉布斯准则进行判断，这是一种统计方法，用于检测异常值。计算了15个测量值的算术平均值和标准差，并依据置信概率Pa=0.95或0.99，计算出对应的格拉布斯系数G。通过比较每个测量值与平均值之差的标准化值与G，发现数据120.30超出了阈值，因此被标记为可能的粗大误差并剔除。之后再次计算剩余数据的平均值和标准差，确认无其他异常值。 接着，题目涉及到测量电流和电压下的功率计算。根据功率公式P=UI，当电流I和电压U的测量存在标准差σI和σV时，功率P的标准差可以通过传播定律得到，即σP=√(σI²+σV²)。 在传感器的基本概念部分，传感器定义为一种能够感知特定输入并按一定规则转换为可使用的输出信号的设备。它通常由四个主要部分组成：敏感元件负责感受被测量；转换元件将敏感元件的响应转化为电信号；信号调理与转换电路用于放大和处理微弱的传感器输出信号；最后，辅助电源为整个系统提供运行所需的能量。简单来说，一些传感器可能只有一个元素同时承担敏感元件和转换元件的角色，直接将物理量转化为电信号。 这个作业答案详细地展示了数据处理和传感器理论，对于理解统计分析和传感器工作原理具有很好的教育价值。