[发明专利]一种试验数据野值的辨识与修正方法

权利要求书

1.一种试验数据野值的辨识与修正方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集试验数据序列和时间序列，所述试验数据序列表示为x＝[x₁,…,x_k,…,x_m]，时间序列表示为t＝[t₁,…,t_k,…,t_m]，其中1≤k≤m，时间序列t和数据序列x均包含m个数值，t_k和x_k分别为第k个时间点与第k个试验数据值；

将采集到的试验数据序列除去初始均值，得到修正数据x^MOD：x^MOD＝x-Mx；

对去除初始均值的数据序列，顺序逐点判断野值包括：

计算第k点数据的估计值，其中，所述第k点数据的估计值的计算公式为：

计算修正数据x^MOD的标准差，根据标准差与估计值判断该点数据是否为野值，其中，所述修正数据的标准差为std(x^MOD)，并引入判定系数λ，判断x_k是否为野值；

如果时，判定其为野值；如果时，判定x_k为正常值；

将判断为野值的数据进行修正。

2.根据权利要求1所述的试验数据野值的辨识与修正方法，其特征在于，所述野值数据修正包括：

三次样条插值法得到更新的修正值；

将更新的修正值去除均值。

3.根据权利要求2所述的试验数据野值的辨识与修正方法，其特征在于，所述三次样条插值法的具体实施过程为：调用Matlab函数spline，利用x_k之前的k-1个数据，对第k点数据x_k进行修正，得到更新的修正值

4.根据权利要求2所述的试验数据野值的辨识与修正方法，其特征在于，所述更新的修正值去除均值是将每次得到更新的修正数据x^MOD′，需要按照下式进行去均值处理：

x^MOD″＝x^MOD′-mean(x^MOD′)，x^MOD″为去均值后的数据。

5.根据权利要求1所述的试验数据野值的辨识与修正方法，其特征在于，还包括重复判断数据序列中野值与修正野值数据，直到最后一个数据。

6.根据权利要求4所述的试验数据野值的辨识与修正方法，其特征在于，还包括对去均值后的数据恢复初始均值Mx，得到最终数据x^MOD_最终：x^MOD_最终＝x^MOD″+Mx。