这个题目好大,这一个话题都能出好几本书才能讲完。
统计学里,有些随机误差偏离正常值太远的话,要被剔除,怎么办?如何设定那个阈值?
还有误差一正一负的情形,比如一个5V电源,测出来几个电压(4.8,5.1,4.9,5.2),一平均还就是5.0V,貌似精度很高,其实误差蛮大。
你的这个说法是我也赞同,的确,这个题目真的太大了。
但是,我又不得不这么提出来,因为,平均值算法可以说是统计学里面的第一种消除误差的算法,而对于测控学来说,对于外界情况的判断,平均值法也是最为基础的一种算法。
也正是因为世界的“不可知”,干扰太多,旧有的抗干扰的算法才会总是显得落后,不能满足需要,所以才会有统计学的不断发展。
如为了消除过于离谱的随机误差,又在平均值法的基础上发展出带阈值限定的平均值法(即,当我们确认读数只可能在某个范围内的时候,那么传感器读取到超过这个范围的数,我们就认为这个数是非法的,并不加入平均值计算中)。到后来,又因为时间效率及采样时效性的原因又发展出移动平均等等。。。
而你所说的一正一负的这种变动,一方面这就是所谓的振动,振动的积分除以时间,其实经常就是我们的最终目的。而为了考察得更细,所以才会有后来的均方差的概念提出来,以至于微积分的概念,以及后来扩展到PID算法,kalman算法,神经网络算法,遗传算法等等等等。
综上所述,我觉得,我们不能因为有太多的先进工具摆着,就去忽视平均值算法。
一方面,对于小白菜而言,这是最为基础的一种处理方法,第二个,也只有站在了最基础的地面上,才可以不断地对自己的知识进行升级好扩展。
不能立即平均值算法的人,是很难理解那些更加复杂的概念的。
最后,本帖子的主要目的是为了让读者有一个基本的概念:“世界的不可知,导致我们为了获得自己想要的世界某事物的状态必须能够提出一种方法,至少,粗略地解决我们的问题,达到我们的目的。”