为解决基于虚拟仪器的热分析仪实时采集数据中噪声引起的数据畸变,提高热分析仪测试及分析的精度,设计了一种剔除及修正采集信号中野值的方法,对给出的方法与前期提出的横向比较法进行了对比分析,结果表明,新方法在有效去除野值的同时,提高了测量曲线的精度.

针对MEMS加速度计在复杂应用环境下输出信号中存在野值,且其噪声统计先验知识不足的问题,运用了一种抗野值自适应Kalman滤波算法,来提高其测量精度。该算法用一个修正函数加权于自适应Kalman滤波方程的新息上,根据新息的方差和均值变化自适应调整修正权值,从而保持序列原有性质。通过对输出信号的算法验证,表明该算法能够有效在线去除野值,防止滤波发散,在提高MEMS加速度计测量精度上有一定的可行性。