天津大学《精密测量基础》课件第五章 测量数据处理-1.pptVIP

精密测量理论与技术基础孙长库精密仪器与光电子工程学院第五章测量数据处理有效数字的取舍与运算组合测量数据的最小二乘法处理异常值的判断与剔除2间接测量方程的最小二乘法求解测量数据的回归分析第一节有效数字的取舍与运算第五章测量数据处理3一、保留原则最末一位数字不可靠，倒数第二位可靠（最末一位有效数字与测量分辨力是同一量级）对没有小数位且以若干个零结尾的数值，从非零数字最左一位向右数得到的位数减去无效零（即仅为定位用的零）的个数。对其他十进位数，从非零数字最左一位向右数而得到的位数，就是有效位数。举例：35000,350×1020.0035,0.003504含有误差的任何近似数，近似误差的绝对值不超过末位单位量值的一半二、舍入规则末位后的数字小于0.5时，则舍去，即保留的末位数字不变末位后的数字大于0.5时，则进一，即保留的末位数字加1末位后的数字恰为0.5时，使末位为偶数，即末位数字为奇数则进一，为偶数则舍弃*四舍六入逢五凑偶3.141592.717294.510503.215506.3785017.6914995.434603.1422.7174.5103.2166.3797.6915.435三、运算规则加减：以小数位数最少的数据位数为准，其余各数据可以相同，也可多取一位数字（安全数字），但最后结果应与小数位数最少的数据小数位相同；乘除：以有效位数最少的数据位数为准，其余各数据可以相同，也可多取一位数字（参考数字），但最后结果应与有效位数最少的数据位数相同；乘方或开方：运算结果的有效位数应比原数据多保留一位有效位数。例：1648.0+0.0082+1.632+86.62+5.135+316.34+0.545≈1648.0+0.01+1.63+86.62+5.14+316.34+0.54=2058.28≈? 0.0121*1.36872≈0.0121*1.3687=0≈？*第二节异常值的判断与剔除第五章测量数据处理7异常值含有粗大误差（或过失误差）测量人员的主观原因客观外界条件的原因仪器内部故障*测量者工作责任感不强、工作过于疲劳、缺乏经验操作不当，或在测量时不小心、不耐心、不仔细等，造成错误的读数或记录测量条件意外地改变（如机械冲击、外界振动、电磁干扰等）一、异常值产生的原因二、异常值的判别准则1.莱以特准则莱以特准则是最常用也是最简单的判别异常值的准则，它是以测量次数充分大为前提，但通常测量次数较少，因此该准则只是一个近似的准则。若则可认为该测得值为异常值，应予以剔除。**0.0000810.0003610.0001210.0003610.0000810.0003610.000441——0.0001210.0003610.0000810.0000010.0004410.0004410.000121+0.009+0.019-0.011+0.019+0.009+0.019-0.021——-0.011+0.019+0.009-0.001-0.021-0.021-0.0110.0002560.0006760.0000160.0006760.0002560.0006760.0001960.0108160.0000160.0006760.0002560.0000360.0001960.0001960.000016+0.016+0.026-0.004+0.026+0.016+0.026-0.014-0.104-0.004+0.026+0.016+0.006-0.014-0.014-0.00420.4220.4320.4020.4320.4220.4320.3920.3020.4020.4320.4220.4120.3920.3920.40123456789101112131415序号0.1042.罗曼诺夫斯基准则（t检验准则，测量次数较少时较为合理）

*首先剔除一个可疑的测得值，然后按t分布检验被剔除的值是否是含有异常值。测量数据：，若认为某个测量值为可疑数据，将其剔除后计算平均值为求得测量数据列的实验标准差根据测量次数