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188宝金博页面版: 滑动平均法的基本原理及应用

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内容提示: 第1期火炮发射与控制学报G U NL A U N C H & C O N T R O LJ O U R N A L?21?滑动平均法的基本原理及应用裴益轩郭民( 摘要)阐述了滑动平均法的基本原理和一般方法, 介绍了该方法的特点, 结合工程实例。 给出了在动态测试中消除高频干扰信号的具体算法。[ 关键词。 滑动平均法动态测试数据处理1问题的提出在动态测试数据中, 对确定性成分和不确定成分进行分离, 一般采用某些函数或多项式对数据拟合来实现。 但有时测试数据较复杂, 并不知其函数形式, 或难以选用某种多项式来表示其确定性成分; 有时只要消除动态测试数据中的随机起伏, 无需用某种函数或某些函数之和的形式来表示其变化规律, 而...

文档格式:PDF | 页数:3 | 浏览次数:1000 | 上传日期:2012-10-15 14:11:23 | 文档星级:
第1期火炮发射与控制学报G U NL A U N C H & C O N T R O LJ O U R N A L?21?滑动平均法的基本原理及应用裴益轩郭民( 摘要)阐述了滑动平均法的基本原理和一般方法, 介绍了该方法的特点, 结合工程实例。 给出了在动态测试中消除高频干扰信号的具体算法。[ 关键词。 滑动平均法动态测试数据处理1问题的提出在动态测试数据中, 对确定性成分和不确定成分进行分离, 一般采用某些函数或多项式对数据拟合来实现。 但有时测试数据较复杂, 并不知其函数形式, 或难以选用某种多项式来表示其确定性成分; 有时只要消除动态测试数据中的随机起伏, 无需用某种函数或某些函数之和的形式来表示其变化规律, 而只需利用点函数值表示出其确定性交化规律即可。 例如测量火炮身管膛内压力随时间变化的过程曲线。 这种情况下, 可采用平滑与滤波的数据处理方法, 即滑动平均法, 该方法虽然是一种古典的数据处理方法, 但在实际测试数据处理中常常用到它, 而且不失为一种好的方法, 本文就该方法的特点及需要研究的一些问题做以探讨。2滑动平均法的基本原理动态测试数据了( £ )由确定性成分, ( f )和随机性成分z ( t)组成, 且前者为所需的测量结果或有效信号, 后者即随机起伏的测试误差或噪声, 即z ( £ )一e0 ), 经离散化采样后, 可相应地将动态测试数据写成扯= 六+ 句_ 『= 1, 2, …, Ⅳ( 1)为了更精确地表示测量结果, 抑制随机误差{ 白)的影响, 常对动态测试数据{ 弘)作平滑和滤波处理。 具体地说, 就是对非平稳的数据{ 了』 ), 在适当的小区间上视为接近平稳的, 而作某种局部平均, 以减。 o )所造成的随机起伏。 这样沿全长Ⅳ个数据逐一小区问上进行不断的局部平均, 即可得出较平滑的测量结果{ 乃), 而滤掉频繁起伏的随机误差。例如, 对于Ⅳ个非平稳数据{ 儿), 视之为每, , 1个相邻数据的小区间内是接近平稳的, 即其均值接近于常量。 于是可取每m 个相邻数据的平均值, 来表示该m 个数据中任一个的取值, 并视其为抑制了随机误差的测量结果或消除了噪声的信号。 通常多用该均值来表示其中点数据或端点数据的测量结果或信号。 例如取力t等于5, 并用均值代替这5个点最中间的一个就有下式y 3—1/5( y l+ y 2+ y 3+ 矾+ y 5)同理, 汕一1/5( 了。 + y 。 + 孔+ y ; + y 。 ), 即^一弘。 依此类推, 可得一般表达式为。n1n/: 一弘一焘, 厶。 1五一, 2+ l, , l+ 2, …, Ⅳ一以( 2)式中, 2, z+ 1= m , 显然, 这样所得到的{ , ^= 。, 其随机起伏因平均作用而比原来数据{ 弘)减小了, 即更加平滑了, 故称之为平滑数据。 由此也可得出对随机误差或噪声的估计, 即取其残差为以一弘一^忌= ’ 2+ 1, 疗+ 2, …, Ⅳ一n( 3)上述动态测试数据的平滑与滤波方法就称为滑动平均。 通过滑动平均后, 可滤掉数据中频繁随机起伏, 显示出平滑的变化趋势, 同时还可得出随机误差的变化过程, 从而可以估计出其统计特征量。 需要指出文稿收到日期: 20 0 0 一11—16 万方数据

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