matlab-羅曼諾夫斯基準則剔除粗大值

轉載自：matlab-羅曼諾夫斯基準則剔除粗大值

羅曼諾夫斯基準則原理

  羅曼諾夫斯基準則又稱 t檢驗準則，其特點是首先刪除一個可疑的的測得值，然後按 t分佈檢驗被剔除的測量值是否含有粗大誤差

羅曼諾夫斯基準則
  1）選取合適的顯著度a，選擇合適的數據處理長度n。由a、n在t分佈表中查出係數K。(例如：a爲0.05、n爲15，則 K2.24)
  2）計算處理段數據的平均值   3）計算處理段數據的標準   4）| 檢測值 - 計算處理段數據的平均值 | > K*計算處理段數據的標準差,如果成立則檢測值爲粗大值，需要剔除。

實現代碼

function out = fun_romanovsky(data, l, a)
%   功能:羅曼諾夫斯基準則剔除粗大值　
%   參數:
%        data  輸入數據
%        l     分段長度
%        a　　 顯著度
% 返回值：剔除粗大值後的數據
    [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
end

測試代碼

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('處理前','處理後');  

效果圖