[发明专利]异常数据处理方法及装置

说明书

本发明提供一种异常数据处理方法及装置，该异常数据处理方法包括以下步骤：将待处理数据分段；计算各段数据的变化率k_i；计算待处理数据的各段数据的所述变化率k_i的算术平均值设定数据变化率的正常阈值范围为：并据此判定各所述数据变化率k_i是否在正常阈值范围内，判定出异常数据和可信数据。通过本异常数据处理方法，可快速、准确地发现异常数据，保证数据的准确性。

技术领域

本发明涉及自动检测技术领域，特别是涉及一种异常数据处理方法及装置。

背景技术

随着社会的发展，各种智能设备得到广泛发展和应用，例如扫地机器人、无人机以及用于智能制造中的各种自动化设备。为了实现智能设备的智能化，各种传感器必不可少。传感器获取的数据一方面作为智能控制的动作执行依据，另一方面也作为后续各种数据的获得基础，因此传感器数据的准确性十分重要。然而，由于环境等各方面因素的影响，传感器测得的数据不可避免地存在异常数据，这些异常数据不能真实地反应设备的工作情况，为了保证数据的真实性和科学性，有必要将异常数据剔除。由于测量数据的数据量巨大，因此采取人工方式发现异常数据不太现实。

发明内容

本发明的目的是提供一种快速、准确发现异常数据的异常数据处理方法及装置。

一种异常数据处理方法，其包括以下步骤：

将待处理数据分段；

计算各段数据的变化率k_i；

计算待处理数据的各段数据的所述变化率k_i的算术平均值

设定数据变化率的正常阈值范围为：并据此判定各所述数据变化率k_i是否在正常阈值范围内，判定出异常数据和可信数据。

通过本异常数据处理方法，可快速、准确地发现异常数据，保证数据的准确性。

在其中一实施例中，所述异常数据处理方法还包括步骤：将所述异常数据剔除。

其中一实施例中，所述异常数据处理方法还包括以下步骤：

计算剔除所述异常数据后的剩余数据的新的数据变化率的算术平均值

设定所述数据变化率k_i的正常阈值范围为：并据此判定各数据变化率k_i是否在正常阈值范围内，判定出异常数据和可信数据；

重复所述将所述异常数据剔除的步骤、所述计算剔除所述异常数据后的剩余数据的新的数据变化率的算术平均值的步骤和所述设定所述数据变化率的正常阈值范围为：并据此判定各数据变化率是否在正常阈值范围内，判定出异常数据和可信数据的步骤，直到剔除相应异常数据后的所有剩余数据的变化率k_i均在范围内。

其中一实施例中，所述各段数据的变化率采用以下公式计算：k_i＝(y_i+1-y_i)/(x_i+1-x_i)；

所述算术平均值采用以下公式计算：

判定所述变化率k_i在范围内的数据段为可信数据，判定变化率k_i大于或者小于的数据段为异常数据。

在其中一实施例中，所述将异常数据剔除的步骤中被剔除的异常数据为a段；利用以下公式计算剔除a段异常数据后的可信数据的变化率的新的所述算术平均值

一种异常数据处理装置，其包括：

数据划分模块；用于将待处理数据分段；