[试验][软件][科研] OutlierRemoval: A Programming for Removing the Abnormal Point of Your Test Data [试验数据异常点修正工具]

坚持实干、坚持实践、坚持积累、坚持思考,坚持创新。 根据小伙伴的建议,制作了这个程序。 程序图标 ( Program Icon ): 程序介绍 ( Program Introduction) 程序主要主要作用是,剔除数据中的异常点,毛刺点,跳跃点。 数据中的这些异常点及毛刺点通常是因为采集仪器信号不稳定引起的。 比如我们做试验的时候,仪器采集的位移计数据可能就不稳定,通常就会出现这些毛刺点,而且一般仪器采集的频率比较搞,采集的数据比较密集,后期人工处理比较困难,因此可采用程序去处理。 程序界面 ( Program Interface ) 程序案例 ( Program Example ) 如下图所示,为低周往复试验的数据。其中第一幅图为位移计的位移数据,第二图为作动筒力传感器的数据,第三图为位移-力滞回曲线。 由图可见,试验力传感器的数据是比较稳定的,而位移数据则存在较多的异常点,是由于采集仪器信号不稳定引起的。进而导致绘制出的滞回曲线数异常,根本无法使用。 此外还可以发现,采集的位移计数据仅仅是一些零散的位置出现了波动,波动外的数据是稳定的,因此,只要处理好这些波动的位移数据,即可将数据恢复。 将位移数据导入OutlierRemoval 进行处理,修正这些异常数据点,处理后的位移历程数据及滞回曲线数据如下图所示。 可见异常点处理后,滞回曲线的形状出来了。   进一步对滞回曲线进行调整,基本的数据就出来了,如下图所示。(PS. 当然你可以调好看点,这里仅简单演示) 如何获得软件 (  …