基于Hough变换的实验数据坏点剔除方法

陈苏; 林嘉宇

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基于Hough变换的实验数据坏点剔除方法

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在实验测试中,除了获得包含误差的正常数据,实验员常常也可能观察到一些明显错误的点,我们称之为"坏点".坏点的存在可能会严重影响实验最终结果的可靠性,所以在数据分析前,应该被处理掉.以往的常规坏点处理方法多为肉眼查看,手动排除.这种方法工作量大,并且判断依据不够明确,只靠"感觉",另外,在接收到大量数据的时候,手动法无能为力.本文在使用计算机编程的基础上,应用Hough变换,提出了一种坏点剔除的新方法,可处理符合直线拟合特征的实验数据中的坏点;作为扩展应用,该方法也可以处理以下两种数据:可通过函数变换转化为符合线性分布的数据和Hough变换可处理的服从曲线分布的数据.仿真实验和实际应用表明,本方法具有较好的性能.

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来源
《计算机工程与科学》 |2010年第8期|67-70|共4页
作者
陈苏; 林嘉宇;
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作者单位

北京邮电大学电信工程学院;

北京;

100071;

国防科学技术大学电子科学与工程学院;

湖南;

长沙;

410073;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据处理、数据处理系统;
关键词
实验数据拟合; 坏点剔除; Hough变换;

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