空压机丈量之后数据处置的一般步调

静态丈量时，用单次丈量的丈量值作为终极丈量成果，是凡是使用的较轻便的丈量方式。

单次丈量的基础特色是只测一次，丈量应是很当真的,不该有过掉偏差。

单次丈量重要用于一般的出产丈量,凡是不入行庞杂的数据处置计算。

若静态实验数据是多次反应丈量的数据列时，一般应依据上一节所述的偏差理论估量和打消丈量偏差的影响，断定被测参量的公道值。

数据处置的基础步调如下:

(a) 按丈量次序，用表格情势记下测得数据。

(b) 依据式(1-6)和式(1-10)

计算直接丈量获得的实验数据列的算术均匀值遥和尺度差估量值S。

(1) 检修和剔除含有过掉偏差的异常数据

(2) 功率谱剖析: 功率谱密度函数给出了被测参量的能量在频域的散布纪律。

随机进程中去去含有多种频率身分，要相识随机进程(丈量偏差,被测旌旗灯号)中的频率散布情形，以便剖析偏差泉源，就须要对进程入行频谱剖析。

功率谱密度函数和自相干函数是一对傅氏变换对。

(d) 概率密度剖析:

当实验数据显著偏离正态散布时，需计算其概率密度，以断定数据在幅值域的现实概率散布特性。以上是动态数据剖析的重要内容。

依据不同的测试要求，有时还需对实验数据入行一些其它剖析处置，如非安稳进程的安稳化处置,峰值概率密度函数的计算等。

3.数据检修

随机数据的剖析计算时,一般假定命据知足安稳性、周期性和正态性三个基础特征。实验数据是否知足上述特征要求要根据数据剖析的成果入行检修。

均值和方差可用于检修数据的自相干函数和功率谱密度，函数可用于检修数据中是不含稳性，有周期和准周期數据分量，将计算数据的概率密度函数与理论正态散布比力可用于检修数据的正态性。

实验数据不知足基础特征要求时，需入行必要的处置,如安稳化处置,然后从头入行数据剖析，不然不克不及用随机数据的单个样原来估量总体的散布特征。

断定性数据的单个样原形当于静态丈量时的单次丈量，一般只需入行步调1,以求得事情轮回中各瞬时的被测参量值，一般不入行庞杂的数据处置计算。

依据须要，可入行偏差估量或曲线拟合，以断定其变化纪律。