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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;

end

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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