精华内容
下载资源
问答
  • 拉依达准则;肖维勒准则;格拉布斯准则 摘要:对测量数据进行分析,是为了及时发现错误,防止错误,数据......原始信号 中值滤波后的信号 对不同宽度脉冲滤波效果 3)基于拉依达准则的奇异数据滤波法 ? 拉依达准则法的应用...

    页数:2 中图分类:O212 正文语种:CHI 关键词:数据分析;甑别值;拉依达准则;肖维勒准则;格拉布斯准则 摘要:对测量数据进行分析,是为了及时发现错误,防止错误,数据......

    原始信号 中值滤波后的信号 对不同宽度脉冲滤波效果 3)基于拉依达准则的奇异数据滤波法 ? 拉依达准则法的应用场合与程序判别法类似,并可 更准确地剔除严重失真的......

    原始信号 中值滤波后的信号 对不同宽度脉冲滤波效果 3.基于拉依达准则的奇异数据滤波法 (剔除粗大误差) ? 拉依达准则法的应用场合与程序判别法 类似,并可更准确......

    [5] 韩中庚,数学建模方法及其应用,北京:高等教育出版社,2005 九、附录 9.1 MATLAB 代码 1:W 检验程序 %%健康人员的元素 1 数据 A=[8.65 14.1 17 17.7 ......

    中国科学技术大学电子工程与信息科学系 中国科学技术大学电子工程与信息科学系 17 拉依达(PauTa)准则 又称为莱特准则或3σ准则 ,应用场合与程序判 别法类似,用于......

    智能仪器 3.基于拉依达准则的奇异数据滤波法 (剔除粗大误差) ? 拉依达准则:当测量次数N足够多且测量服从正态分布时, 拉依达准则法的应用场合与程序判别法类似,并......

    (2)在判别和修正数据噪声点的方法上,我们选用拉依达准则。在原数据的同 一 x ...

    常用的数字滤波算法 一、克服大脉冲干扰的数字滤波法(非线性法) 1.限幅滤波法 2.中值滤波法 3.基于拉依达准则的奇异数据滤波法 4. 基于中值数绝对偏差的决策......

    由拉依达准则检验: 剔除离群点后数据: 10.203,10.204,10.208,10.218,10.220,10.228,10.230,10.232,10.302,10.312 ,10.320,10.342,10.346; Matlab......

    通过编写 MATLAB 程序(见附录)来进行判别,得出其判别准确度为 90%;对...

    ---存伪 统计判别法之一:拉依达准则 ? 如果实验数据的总体x是服从正态分布的...

    (指标值-指标平均值)>3*指标值标准差是则为异常数据 3σ 准则 所属类别 : 准则 3σ 准则又称为拉依达准则,它是先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行......

    拉依达准则(3σ)或测量数据质量控制与评价方法综述 ? 格罗布斯准则 对测量列按...

    原始信号 中值滤波后的信号 对不同宽度脉冲滤波效果 3.基于拉依达准则的奇异数据滤波法 剔除粗大误差) (剔除粗大误差) 拉依达准则法的应用场合与程序判别 法类似,......

    1.拉依达准则 若可疑数据 xp 与样本数据之算术平均值的偏差的绝对值大于 3 ...

    原始信号 中值滤波后的信号 对不同宽度脉冲滤波效果 3.基于拉依达准则的奇异数据滤波法 (剔除粗大误差) ? 拉依达准则法的应用场合与程序判别 法类似,并可更准确......

    [5] 韩中庚,数学建模方法及其应用,北京:高等教育出版社,2005 精品文档 精品文档九、附录 9.1 MATLAB 代码 1:W 检验程序 %%健康人员的元素 1 数据 A=[8.65 ......

    1.拉依达准则 若可疑数据xp与样本数据之算术平均值的偏差的绝对值大于3倍(2倍...

    [5] 韩中庚,数学建模方法及其应用,北京:高等教育出版社,2005 九、附录 9.1 MATLAB 代码 1:W 检验程序 %%健康人员的元素 1 数据 A=[8.65 14.1 17 17.7 ......

    ---存伪 统计判别法之一:拉依达准则 ? 如果实验数据的总体x是服从正态分布的...

    展开全文
  • Matlab实现通过拉依达准则与格拉布斯准则对测量误差样本进行检验.zip
  • 拉依达准则--(3σ准则)Matlab实现

    万次阅读 多人点赞 2019-08-06 16:12:09
    拉依达准则是指先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间,认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除。这种判别处理...

    达依拉准则介绍:

    拉依达准则是指先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间,认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除。这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理,它是以测量次数充分大为前提的,当测量次数少的情形用准则剔除粗大误差是不够可靠的。因此,在测量次数较少的情况下,最好不要选用该准则。

    使用原理

    设对被测量进行等精度测量,独立得到x1,x2…,xn,算出其算术平均值x及剩余误差vi=xi-x(i=1,2,…,n),并按贝塞尔公式算出标准偏差σ,若某个测量值xi的剩余误差vb(1<=i<=n),满足下式
    |vi|=|xi-x|>3σ
    则认为xb是含有粗大误差值的坏值,应予剔除。
    在整理试验数据时,往往会遇到这样的情况,即在一组试验数据里,发现少数几个偏差特别大的可疑数据,这类数据称为Outlier或Exceptional Data,他们往往是由于过失误差引起。

    • Matlab代码实现:
    a=xlsread('附件一:已结束项目任务数据.xls',1,'B2:B836');
    %%
    [h,p]=lillietest(a)    %判断是否正态。h=0
    %返回值h为假设,只有01两种情况,h=0假设符合正态分布,h=1假设不符合正态分布
    %返回值p为方差概率,也可以说事情的发生概率,p<0.05(显著性水平通常取0.05,还有0.0250.01三种情况)为不可能事件,拒绝;p>0.05,接受
    %%
    subplot(2,1,1);
    plot(a);
    aa=mean(a); 
    sig=std(a); %算出x的标准偏差。
    m=zeros(1,length(a));
    i=1;
    for t=1:length(a)
    	m(t)=abs(a(t)-aa);
    	if m(t)>3*sig
      		n(t)=aa;%这里把异常值替换成了均值,也可以直接替换成其他的值如0等,然后进行剔除
      		num(i)=a(t);%显示异常数据,如果没有异常数据的话将不会产生num变量
      		i=i+1;
    	else
      		n(t)=a(t);
      	end
    end
    b=0:1:length(n)-1;
    subplot(2,1,2);
    plot(b,n);
    title('拉以达法则剔除坏值')
    xlabel('采样时间');
    ylabel('采样点数')
    
    展开全文
  • 拉依达准则python实现

    2020-10-11 11:18:23
    根据拉依达准则(3σ准则)去除异常值 3σ准则:设对被测量变量进行等精度测量,得到x1,x2,……,xn,算出其算术平均值x及剩余误差vi=xi-x(i=1,2,…,n),并按贝塞尔公式算出标准误差σ,若某个测量值xb的剩余...

    根据拉依达准则(3σ准则)去除异常值

    3σ准则:设对被测量变量进行等精度测量,得到x1,x2,……,xn,算出其算术平均值x及剩余误差vi=xi-x(i=1,2,…,n),并按贝塞尔公式算出标准误差σ,若某个测量值xb的剩余误差vb(1<=b<=n),满足|vb|=|xb-x|>3σ,则认为xb是含有粗大误差值的坏值,应予剔除。贝塞尔公式如下:
    在这里插入图片描述
    代码如下:

    import math
    import matplotlib.pyplot as plt
    # import numpy as np
    import pandas as pd
    
    # generate random num tested
    src_data = pd.read_excel('待处理数据.xlsx',sheet_name=0,header=0) # 第一张表格,第一行为列名
    # pd.set_option('display.max_rows', src_data.shape[0] + 1)
    
    mean = src_data.mean()
    std = src_data.std()
    
    drop_indices = []
    for index, row in src_data.iterrows():
        # print(index, row['age'], row['gender'])
        tmp = (row - mean).abs() > 3 * std
        if tmp.any():
            drop_indices.append(index)
    
    print(drop_indices)
    
    dst_data = src_data.drop(drop_indices)
    # print(src_data)
    writer = pd.ExcelWriter('处理后的结果.xlsx')
    dst_data.to_excel(writer, 'page_1')
    writer.save()
    
    展开全文
  • 拉依达准则的一个c++实现,c++ accumulate的使用,使用c++ lambda表达式计算标准差。

    拉依达法则是基于统计的异常数据剔除方法,实现方法并不复杂。看到自己n年之前写的一个c++的实现,发现c++11之后的新特性可以拿来使用到这个function中去,使得函数本身更加条理,可读性更强。

    当然这不是直接应用的版本,直接应用时,将这个filter实现为一个类更加科学实用一些,为了让代码看起来篇幅合适,就做了以下调整。但是以下代码是可以直接编译运行的。

    当然,拉依达法则知适合处理数据量比较多的场景,采样点较少时要小心,小于10个点时此方法完全失效,点击这里可查看分析

    #include <list>
    #include <algorithm>    // for_each
    #include <numeric>      // std::accumulate
    #include <math.h>       // sqrt
    #include <stdio.h>
    
    double layida_filter(std::list<double> &values) 
    {
        static constexpr int    THRD_THREE_SIGMA = 9;
        static constexpr double THREE_SIGMA = 3.0;
        
        int n = (int)values.size();
        if (n == 0)
        {
            return 0.0; // nerver goes here
        }
    
        double dAver = std::accumulate(values.begin(), values.end(), 0.0)/n;
    
        if (n <=THRD_THREE_SIGMA)
        {
            return dAver;
        }
    
        double dSigma(0.0);
    	std::for_each (values.begin(), values.end(), [&](const double d) {
    		dSigma  += (d-dAver)*(d-dAver);
    	});
    
        dSigma /= n-1;
        dSigma = sqrt(dSigma);
    
        for (auto it = values.begin();it!=values.end();) {
            double delta = abs(*it - dAver);
            if (delta > THREE_SIGMA*dSigma) {
                it = values.erase(it);
            } else {
                it++;
            }
        }
    
        if ((int)values.size() < n) {
            return layida_filter(values);
        }
    
        return dAver;
    }
    
    std::list<double> _values; // used to store the buffer
    constexpr static long unsigned int _avg_n = 30;
    
    double apply(double data) 
    {
        if (_values.size()>=_avg_n) {
            _values.pop_front();
        }
        _values.push_back(data);
    
        std::list<double> ls_values(_values);
        double layida_avg = layida_filter(ls_values);
        return layida_avg;
    }
    
    int main()
    {
        for (int i=0;i<20;++i)
        {
           printf("filter value: [%f]\n", apply(i*1.0));
        }
        return 0;
    }
    
    
    展开全文
  • 拉依达准则——(3σ)

    千次阅读 2020-06-05 01:08:43
    拉依达准则——(3σ) 引言 有时在数据分析上,需要对某些偏离点进行剔除,我们可以考虑拉依达法则(3σ),以提高数据的准确性。 概念 假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率...
  • 通过拉依达准则与格拉布斯准则对测量误差样本进行检验,剔除粗大误差。运行main开头的函数,根据提示进行误差检验处理(代码中不包含S值的计算)。
  • C#使用拉依达准则(3σ准则)剔除异常数据(.Net剔除一组数据中的奇异值).pdf
  • 拉依达准则是指先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间,认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除。 这种判别处理...
  • 异常点对数据特征提取的影响前言一:基于实验说明异常点对模型结果的影响二:异常点的判定三:修正版拉依达准则(3σ准则)四:理论验证五:代码实现六:总结 前言 在前两次文章中,我们都提到异常点对此特征提取...
  • 拉依达准则剔除数据异常

    万次阅读 2014-10-31 10:48:30
    /// ... /// 拉依达准则剔除数据异常  ///  public class DataExceptionHelper  {  List ListNum;  double Mean = 0.0;  int BadDataNum = -1;//坏值的个数  public DataExc
  • 基于拉依达准则的奇异数据滤波法第四章 智能仪器的基本数据处理算法 数据处理能力是智能仪器水平的标志,不能充分发挥软件作用,等同硬件化的数字式仪器. 基本数据处理算法内容提要 克服随机误差的数字滤波算法 消除...
  • 拉依达准则去除异常数据

    千次阅读 2020-07-25 17:07:15
    拉依达准侧(Pau’ta Criteron)是先假设一组数据中只含有随机误差,首先按照一定准侧计算标准偏差,按照一定概率确定一定区间,认为不在这个区间的为异常值。 使用数据类型:数据呈正太分布或者近似正太分布。 2....
  • 在数据分析时,需要先对异常值进行剔除,有一种剔除方法叫拉依达法则。 概念 假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间,认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机...
  • Title:基于拉依达准则的交通数据粗大误差处理优化方法 重要概念: 互联网+:就是“互联网+各个传统行业”,但这并不是简单的两者相加,而是利用信息通信技术以及互联网平台,让互联网与传统行业进行深度融合,创造...
  • C 使用拉依达准则(3σ准则)剔除异常数据( Net剔除一组数据中的奇异值)
  • C#使用拉依达准则(3σ准则)剔除异常数据(.Net剔除一组数据中的奇异值) 原文:C#使用拉依达准则(3σ准则)剔除异常数据(.Net剔除一组数据中的奇异值) 1、问题的提出:电池生产中,...
  • 2.2 根据拉依达准则用matlab对数据进行异常值筛选 clear clc %% 根据拉依达准则对二维数据进行筛选 mat= xlsread('附录1 目标客户体验数据.xlsx','data','A2:AB1961'); %读取数据 % ave_all=[]; % sigma_all=[]; ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,622
精华内容 648
关键字:

拉依达准则