1223数据处理
计算机测控系统中的数据处理从一般意义上说应包括三方面内容：一是对传感器输出信号进行放大、滤波、IV转换等预处理，通常称之为信号调理；二是对采集到计算机中的信号数据进行数字滤波、数值计算、逻辑判断、非线性补偿和标度变换等加工处理，通常称之为一次处理；三是对经前两步得到的测量数据进行分析，寻找规律，判断事物性质，生成所需控制信号，甚至进一步研究以前控制效果，决策后一时刻的控制方案等，此称为二次处理。信号调理都是由硬件完成，对不同性质的传感器输出信号进行信号调理及与微机接口的通常方法如表125所示；而一次处理和二次处理则一般由软件实现。不过通常所说的数据处理多指上述的一次处理。本节讨论的范围也仅限于此。
一次处理的主要任务是提高检测数据的精确度和可信度，并使数据格式化、标准化，以便运算和显示、打印、记录。而检测数据的精确度和可信度主要受检测过程的随机误差和系统误差的影响。随机误差可用统计方法处理而削弱其影响；系统误差则可通过自校准或特性补偿技术来加以削弱或消除。下面分别讨论之。
1随机误差的处理
随机误差主要指外部干扰信号和内部噪声源或某些意外情况出现所造成的检测误差。由随机过程数理统计理论可知，随机误差虽然具有不可预知性，但总体上服从于统计规律，多数情况下接近于正态分布。在多次检测中，随机误差的绝对值的波动有一定界限，且正负误差出现的概率几乎相同，即是说，随机误差具有对称性、互抵性及有界性，因此其算术平均值趋于零。据此，为了提高信噪比，每个采样周期中进行多次重复采样，以其算术平均值作为该周期的采样值是可取的。可以验证，采用这种方法进行采样，信噪比的提高程度与重复采样的次数的平方根成正比，如果将采样次数适当增加，甚至可以从甚高噪声背景中提取极其微弱的信号。
表125传感器输出信号与信号调理的对应关系
f由于在数据采集过程中有强干扰或意外情况偶尔出现，可能会产生粗大误差或个别数据丢失现象。这些偶尔出现的错误数据点叫做奇异点。奇异点的存在会使数据处理误差大大增加。为了尽可能减小数据处理误差，一般要在求取算术平均值之前将这些奇异点检拾出来，同时用一合适值取而代之。
1检拾奇异点
我们知道，任何物理量的变化无论在时间上还是幅值上都是连续的，不可能出现间断和突跳。利用这一特性，我们便可用预测方法来检拾并剔除奇异点。例如可以用最简单的一阶差分方法计算预测值，然后与r