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        基于MATLAB的粗大誤差處理方法研究

        2019-11-28 07:22:08陳瑋
        商品與質量 2019年29期
        關鍵詞:數(shù)據(jù)處理殘差排序

        陳瑋

        北京理工大學珠海學院 廣東珠海 519088

        在實驗過程中,會由于實驗方法、實驗人員等因素造成數(shù)據(jù)異常。該異??赡苁怯纱执笳`差造成的。粗大誤差是指在測量過程中,偶爾產(chǎn)生的某些不應有的反常因素造成的測量數(shù)值超出正常測量誤差范圍的小概率誤差[1]。含有但不屬于異常值的粗大誤差的數(shù)據(jù)會干擾對實驗結果的分析,甚至歪曲實驗結果。若不剔除異常值,而把一些包含較大正常誤差但不屬于異常值的數(shù)據(jù)舍棄或保留一些包含較小粗大誤差的異常值,就會錯估了儀器的精確等級[1]。對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理,當數(shù)據(jù)量比較大時,計算容易出現(xiàn)錯誤,而且結果不直觀。而MATLAB軟件以其強大的數(shù)據(jù)處理,簡潔的程序編程,很適合作為數(shù)據(jù)處理的輔助工具。將二者結合起來,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理只需很短的時間就可以判斷出是否含有粗大誤差。

        1 基本原理及算法

        萊以特準則適用測量次數(shù)較多的測量列,狄克松準則適用測量次數(shù)較少而要求較高的測量列。其中萊以特準則判別粗大誤差比較簡單,但當測量次數(shù)較多時,計算過程比較繁瑣;而狄克松準則是對測量列中的最小值和最大值同時進行判斷,因此一次就可以迅速判別是否含有粗大誤差。

        1.1 程序流程圖

        圖1 測量數(shù)據(jù)處理流程圖

        1.1.1 找出含有粗大誤差的數(shù)值

        首先假設粗大誤差的序號為1,然后比較每個測量值的殘差絕對值是否和最大的殘差絕對值相等,若相等,則第一個數(shù)據(jù)含有粗差,否則n加1,一共執(zhí)行l(wèi)次。其程序如下:

        n=1

        %找出粗大誤差值對應的序號

        for i=1:l

        if s(i)==max_

        %比較殘差的絕對值和最大的殘差絕對值是否相等

        break;

        else

        n=n+1;

        end

        1.1.2 剔除粗大誤差后的排序

        qa是剔除一個粗差后剩余的數(shù)組x1的下標數(shù)值,pb是還沒剔除粗差的數(shù)組x的下標數(shù)值。程序如下:

        qa=1;pb=1;

        for i=1:l

        if i==n

        %若在賦值過程中遇到x中的粗差,則直接跳過

        pb=pb+1;

        else

        x1(qa)=x(pb);

        %剩余測量列的數(shù)據(jù)

        qa=qa+1; pb=pb+1;

        end

        ……

        1.2 粗大誤差的發(fā)現(xiàn)和剔除

        1.2.1 萊以特準則

        如果在測量列中有|vi|>3σ則可認為該數(shù)據(jù)含有粗大誤差,應該進行剔除[1]。如圖1(2)所示,其主要程序為:

        s=abs(v); %對殘差求絕對值

        max_=max(s);

        %求殘差絕對值中的最大值

        if max_>3*q

        %萊以特準則

        while (max_>3*q)

        sprintf('第 %d 次剔除誤差: ',j)

        n=1 ;

        %找出粗大誤差值對應的列號

        for i=1:l

        if s(i)==max_

        break;

        else

        n=n+1;

        end

        ……

        第一次粗差發(fā)現(xiàn)和剔除后,對剩余測量列要重新進行標準差的計算來完成新一輪粗差的判別,依次循環(huán),直到|vi|>3σ測量列再無粗差為止。

        1.2.2 狄克松準則

        狄克松準則先要對測量列的數(shù)值按照大小順序排序,小數(shù)值在前,大數(shù)值在后;然后根據(jù)統(tǒng)計量rij和臨界值r0的關系,同時完成重新排序后的測量列兩端數(shù)值粗差的發(fā)現(xiàn)與剔除;剔除粗差后,根據(jù)測量次數(shù)的多少,重新選擇統(tǒng)計量rij,再次和臨界值r0進行比較。

        表1 狄克松準則的統(tǒng)計量

        通過選擇α顯著度,可以得到各統(tǒng)計量的臨界值r0(n,α),當測量的統(tǒng)計值rij大于臨界值,就可以相信X(1)或X(n)含有粗大誤差的[1]。

        如圖1(3)所示,其主要程序為:

        xn=sort(x);

        %對測量數(shù)據(jù)進行排序

        l=length(xn);

        r1=(xn(l)-xn(l-2))/(xn(l)-xn(3));

        %計算最大值

        r2=(xn(1)-xn(3))/(xn(1)-xn(l-2));

        %計算最小值

        r0=dks(l-2);

        dks_f1=1;

        % 最大值無誤差;

        dks_f2=1;

        % 最小值無誤差;

        if r1>r0

        dks_f1=0;

        表2 MA T L A B運行結果

        % 最大值有誤差;

        elseif r2>r0

        dks_f2=0;

        % 最小值有誤差;

        else

        disp('該測量列不存在粗大誤差')

        end

        ……

        2 運行結果

        以《誤差理論與數(shù)據(jù)處理》的數(shù)據(jù)為例:

        對某量進行15次測量,測得數(shù)據(jù)為28.53 28.52 28.50 29.52 28.53 28.53 28.50 28.49 28.49 28.51 28.53 28.52 28.49 28.40 28.50,如果這些測得值已消除系統(tǒng)誤差,判別是否含有粗大誤差?[1]

        測量列中數(shù)據(jù)存在一個粗大誤差的條件下,萊以特準則是最為簡單方便的。而當測量列中數(shù)據(jù)存在多個粗大誤差的條件下,由于萊以特準則每次只能發(fā)現(xiàn)一個粗差,剔除完還要按照原有流程再發(fā)現(xiàn),再剔除,導致計算過程繁瑣;而狄克松準則雖然多了個排序,但由于是對數(shù)據(jù)中的最值同時進行判斷,其處理過程還是比萊以特準則快得多。

        3 結語

        本文根據(jù)粗大誤差的特點,以萊以特和狄克松準則為例,用MATLAB軟件設計了處理粗大誤差的算法。該算法簡單易行,結果顯示明確,能形象直觀的給出處理的結果。

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