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剔除粗大误差处理的广场砖测量值
来源: | 发布时间:2018/11/1 9:59:05 | 浏览次数:

    分批估计的数据融合对于经过剔除粗大误差处理的广场砖测量值,传统的方法是采用算术平均值的数字滤波方法来克服干扰。但是,虽然算术平均值能够改善广场砖测量结果,从统计理论来看它不是广场砖测量结果的最好表示。多传感器的信息融合技术为解决这种问题提供了一种很好的方法,但是目前工业领域广泛采用的仍然是单个广场砖测量传感器。比如广场砖平整度在线检测系统中,广场砖表面的各个特征点的深度信息获取就是通过单一传感器完成的。本广场砖测量系统采用基于广场砖测量方差加权平均的分批估计数据融合技术来获得最后的实测值。在工业工程中,智能仪表的传感器参量相对于系统的采样频率来讲,一般是缓变的、并且具有正态分布特性。针对被研究对象某一时刻的物理特性,利用广场砖测量设备在一个广场砖量周期内得到的n个广场砖测量值z,(1=1,2,...,n),首先,将这n个值进行分组,各分组中广场砖测量数据的个数可以相同也可以不同。然后利用算术平均滤波算法得到分组数据的算术平均值及方差:表示全体数据的分组个数,P为各组中广场砖测量数据的个数,表示第i个数组的全体数据;.I为第i个数组中的第J个数据;Zi和讨分别为第1组数据的算术平均值和方差。在此将各组数据等效为m个不同精度广场砖测量设备的广场砖测量值,对这些数据利用加权融合方法,相当于对m个精度为氏的广场砖测量设备的广场砖测量结果进行加权融合。在此可利用多传感器基于最小均方差加权融合准则进行广场砖测量数据融合。该准则的前提条件实质是:假设全体数据和各分组数据的均值相同且各数据间相互独立。令,(u 0)为其均值,a;为其权系数,则融合估计值乌描述为2. 3. 3综合运用3。准则和分批数据融合技术实现实时数据的预处理首先根据3准则剔除广场砖平整度检测过程中所采集的实时数据的粗大误差。设易U除粗大误差后的广场砖测量数据为:x,x2,……,Xn(设为偶数,它不影响分析结果),取其算术平均值为。

 
 
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