数据预处理：异常值剔除与平滑处理在实时数据采集中的应用

本文主要探讨了在实时数据采集与处理过程中，如何针对数字阵列雷达和软件化雷达处理异常值和进行数据预处理的问题。异常值的剔除和平滑处理对于确保数据的真实性和提高分析结果的准确性至关重要。 在实时数据采集与处理中，尤其是在雷达系统中，数据的精度不仅受允许误差限的影响，还与前两次测量值的精确度密切相关。当被测物理量的变化不遵循单调趋势时，数据处理变得更加复杂。因此，需要对数据进行预处理，包括剔除异常值和进行平滑处理，以去除环境干扰和人为因素导致的不准确数据。 异常值是数据集中不寻常或偏离正常模式的观测值。在数据预处理阶段，异常值的处理通常是首要任务。如果存在空缺值或显示为“NaN”的数据，可以通过填充方法来处理，如使用样本平均值填充或采用复杂的机器学习算法如判定树或贝叶斯分类来推断最可能的值。 剔除异常值的常用方法包括拉依达方法和肖维勒方法，这两种方法都基于数据服从正态分布的假设。拉依达方法以测量值与平均值之差大于标准偏差的三倍作为剔除标准，适用于大样本数据。而肖维勒方法则根据置信概率计算肖维勒系数，当测量值与平均值之差的绝对值大于标准偏差与肖维勒系数之积时，认为该测量值为异常并剔除。 数据平滑处理则是去除数据中的噪声干扰，例如图形上的“毛刺”和“尖峰”。这可以通过滤波或其他降噪技术实现，如移动平均法、中位数滤波或更高级的统计方法。 在实际应用中，应结合具体场景选择合适的异常值检测和处理策略。对于实时数据采集，快速有效地处理异常值可以确保系统的稳定运行，并提高后续分析的可靠性。同时，数据预处理的精细化操作对于提升雷达系统的性能和准确性具有重要意义，尤其是在处理大量实时数据时，良好的数据预处理能力是确保系统有效运行的关键。