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文档简介

《测量误差与数据处理》测量数据处理的一般方法导语为了识别并提取测量数据中所含有用的本质信息，分离并摈弃无用的无关信息，我们要对测量数据进行处理。测量数据处理的任务01CONTENTS目录选择数据处理方法的基本要求02测量数据处理的一般方法和步骤03测量数据处理的任务PART01一、测量数据处理的任务1.拟定合乎实际的被测量及其测量数据类型的数学模型；2.合理设定通过测量数据处理能全面而客观地反映其各种特性的评定指标；3.识别并提取测量数据中所含各项非周期和周期的确定性函数成分；4.从各项确定性函数成分中，尽可能地分离出系统影响或系统误差；5.从提取确定性成分后所剩余的随机性成分中尽量地分解出其随机影响或随机误差；6.可靠而准确地表示被测量的测量结果及其不确定度。选择数据处理方法的基本要求PART02二、选择数据处理方法的基本要求1.

稳定性：主要是指数据处理开始时不免存在的初始数据误差，以及计算中的舍入误差、数学模型近似性引起的模型误差、模型参数的初值误差或采用多项式或级数展开的阶次截断误差等各种误差，在计算过程中会不断传递和累积至最终的计算结果上，而引起其数值不稳定。2.收敛性：所采用的算法其每步计算结果对理想值的距离是否都在缩小，且能逐步逼近其理想值，这就是算法的收敛性问题。3.时间复杂性：衡量数据处理方法的复杂程度之一是计算工作量即运算次数或运算量，而不用计算时间来度量。因为运算次数越多，所耗费的计算时间就越长，且成正比，故称之为时间复杂性。二、选择数据处理方法的基本要求4.空间复杂性：执行某一算法所需占有的内存空间，不仅要满足算法程序、输入数据等所占有的基本内存空间，还应满足该算法执行的全过程所需的工作单元、数据变换、数据特殊结构、中间变量等占有的附加内存空间。5.自适应性：对于某些长过程的测量、在线测量、非平稳过程的测量及实时数据处理等，经常遇见测量条件或统计特性会不断变化情况。这些情况下所选择的数据处理方法就应具有自适应性。测量数据处理的一般方法和步骤PART03三、测量数据处理的一般方法和步骤测量结果及其不确定度评估的数据处理一般方法和步骤可归纳为：测量数据预分析；建立数学模型；选择数据处理算法类；拟出具体算法并编制其计算程序；确定修正值与B类评定；测量结果及其不确定度评估；写出测量结果及其不确定度评定报告。小结01.测量数据处理的

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