matlab-罗曼诺夫斯基准则剔除粗大值-白红宇的个人博客

matlab-罗曼诺夫斯基准则剔除粗大值

发布日期：2021-06-28 22:05:29 浏览次数：2 分类：技术文章

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罗曼诺夫斯基准则原理

罗曼诺夫斯基准则又称 t检验准则，其特点是首先删除一个可疑的的测得值，然后按 t分布检验被剔除的测量值是否含有粗大误差

罗曼诺夫斯基准则

1）选取合适的显著度a，选择合适的数据处理长度n。由a、n在t分布表中查出系数K。(例如：a为0.05、n为15，则 K2.24)

2）计算处理段数据的平均值 3）计算处理段数据的标准 4）| 检测值 - 计算处理段数据的平均值 | > K*计算处理段数据的标准差,如果成立则检测值为粗大值，需要剔除。

实现代码

function out = fun_romanovsky(data, l, a)%   功能:罗曼诺夫斯基准则剔除粗大值　%   参数:%        data  输入数据%        l     分段长度%        a　　 显著度% 返回值：剔除粗大值后的数据    [m,n] = size(data);    if m > 1        data = data';    end    if length(data) <= l        out = NaN;        return;    end    out = data;    i1 = 1;    i2 = 1;   while ( i1 <= length(data)-l )        temp = data(i1:i1+l);        data_mean = mean(temp);%       v = temp - data_mean;%       求方差        temp_std = std(temp);%       K由l、a查表所得        K = 2.24;        if abs(data(i1 + l) - data_mean) > K*temp_std            out(i2 + l) = NaN;            data(i1 + l)= [];        else            i1 = i1 + 1;        end        i2 = i2 + 1;    endend

测试代码

data = [20.42 20.43 20.40 20.43 20.42 20.43 20.30 20.40 20.43 20.42 20.41 20.39 20.39 20.40 20.40 21.40 20.43 20.39 20.60 20.39 20.42 20.40 20.43];data1= fun_romanovsky(data, 15, 0.05);x = 1:length(data);figure(2);plot(x, data, 'b-', x , data1, 'ro');legend('处理前','处理后');

效果图

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