CN116340834B - 一种被测量信号叠加直流偏置信号的数据修正系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种被测量信号叠加直流偏置信号的数据修正系统及方法，属于模拟信号测量技术领域，方法包括S1、产生基准信号驱动数据修正过程按时序启动；S2、计算测量数据的簇心与重心，将测量数据自适应分类为正常测量数据和异常测量数据；S3、分别计算正常测量数据和异常测量数据的有效值，将其差值作为修正参数值对异常测量数据修正，得到修正后的测量数据。本发明方法能够在被测量信号中叠加直流偏置信号导致测量值长时间高于正常值时有效纠正模拟信号测量结果偏差，可以有效减少模拟信号测量误差，提高测量精度。
Description
技术领域
本发明属于模拟信号测量技术领域，具体涉及一种被测量信号叠加直流偏置信号的数据修正系统及方法。
背景技术
模拟信号-数字信号转换芯片（ADC芯片）是一种重要的模拟信号测量芯片。ADC芯片的作用在于将输入的电压或电流等模拟信号转换为输出的数字信号。ADC芯片具有测量精度高、使用方便、便于传输数字信号、接口简单等优点，在电子技术中得到大量应用。由于数字信号本身不具有实际意义，仅表示输入信号的相对大小，任何的ADC芯片都需要一个参考模拟信号作为转换的标准。ADC芯片将输入的模拟信号值与参考模拟信号值相比较，输出的数字信号则表示了输入模拟信号相对于参考模拟信号的大小。
在实际应用环境中，ADC芯片将需要测量的电压、电流等物理量信号转换为对应数字信号，以信号电缆或印制电路板作为传输介质，传输数字信号到信号处理电路。信号处理电路中的中央处理器或现场可编程门阵列芯片（FPGA）采集数字信号，按照设定程序对数字信号进行进一步的转换与处理。
在电磁环境复杂、干扰严重、被测量模拟信号值较小的设备运行环境，如：飞机电子设备舱、汽车发动机舱，ADC芯片的输出数字信号往往不能反映被测量的电压、电流信号的真实大小，即测量结果与真实结果存在偏差。发生问题的主要原因在于：被测量的模拟信号受到其它电磁信号干扰，信号值大小发生改变；或是ADC芯片的模拟信号采集电路自身出现问题，在采集到的模拟信号叠加了直流偏置信号导致测量结果偏大。
在工程应用中，对于由被测量的模拟信号自身受到干扰而导致的测量结果偏差问题，常常通过在被测量信号电路上增加硬件滤波电路，同时结合在软件上使用滤波算法，过滤异常数值的措施予以解决。目前这种技术方法已比较成熟。
对于ADC芯片的模拟信号采集电路自身出现问题，在采集到的模拟信号叠加了直流偏置信号导致的测量结果偏大与修正问题，目前暂无较好的解决方法，一般借鉴对被测量模拟信号受干扰时的处理方式。这种处理方式存在以下缺点：
ADC芯片的模拟信号采集电路位于ADC芯片内部。外部模拟信号输入ADC芯片后，通过模拟信号采集电路进行信号调理与采样保持，供模拟-数字信号转换使用。因此，无法在模拟信号采集电路上增加硬件滤波电路。
常用软件滤波算法包括：限幅滤波法、平均值滤波法、中位值滤波法、一阶滞后滤波法等。
平均值滤波法、中位值滤波法、一阶滞后滤波法一般对偶发性的干扰信号或周期性出现的交流干扰信号有较好的滤波效果。当ADC芯片的模拟信号采集电路出现问题，在被测量模拟信号中叠加直流偏置信号，导致被采集的模拟信号长时间升高时，软件滤波对干扰信号的滤除效果难以满足使用要求。
限幅滤波法对因在被测量模拟信号中叠加直流偏置信号造成的测量结果偏差有一定的纠正效果。但这种方法要求在设计滤波软件时预先知道被测量模拟信号值的正常范围，以便将超范围的数字信号滤除。在距离检测等应用场合，测量过程中被测量模拟信号值范围会不断变化，难以提前确定可能的偏差范围。
目前对因在被测量模拟信号中叠加直流偏置信号导致的模拟信号测量偏差处理方法存在以上缺点，从而在一些对测量结果的可靠性要求严格，且测量过程中被测量模拟信号值范围发生变化的应用场合（如：飞机起落架收放在不同位置时的状态检测），无法满足需求。一种具有对被测量模拟信号值范围动态适应，能在被测量模拟信号中叠加直流偏置信号导致测量值长时间高于正常值时有效修正模拟信号测量结果偏差的算法亟待被实现。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的被测量信号叠加直流偏置信号的数据修正系统及方法在被测量信号中因叠加直流偏置信号导致测量值长时间高于正常值时有效纠正模拟信号测量结果偏差的算法，可以有效减少模拟信号测量误差，提高测量精度。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种被测量信号叠加直流偏置信号的数据修正系统，包括：
基准信号产生模块，用于产生基准信号驱动各模块按时序工作；
数据簇心计算模块，用于根据数据重心计算模块计算的重心，确定测量数据中正常测量数据和异常测量数据的簇心，并在确定好对应最终簇心后启动数据偏差计算与修正模块；
数据-簇心距离计算模块，进行多状态机调用，用于计算数据簇心计算模块中确定的簇心到各测量数据的距离；
数据分类模块，用于根据数据-簇心距离计算模块计算的距离将测量数据分类为正常测量数据和异常测量数据；
数据重心计算模块，进行多状态机调用，用于计算正常测量数据和异常测量数据的重心，并将其反馈至数据簇心计算模块；
数据偏差计算与修正模块，用于根据数据簇心计算模块的启动指令，计算正常测量数据和异常测量数据的有效值，并根据有效值确定异常测量数据的修正参数值，得到修正后的测量数据；
其中，测量数据为被测量信号对应的数据值，测量数据包括正常测量数据和异常测量数据，正常测量数据对应正常被测量信号的数据值，异常测量数据对应被测量信号叠加直流偏置信号后的数据值；所述数据重心计算模块计算的重心为测量数据的算术平均值
进一步地，在所述数据簇心计算模块中，当其计算的正常测量数据的当前簇心与数据重心计算模块反馈的正常测量数据重心一致，异常测量数据的当前簇心与数据重心计算模块反馈的异常测量数据重心一致时，将正常测量数据和异常测量数据的当前簇心作为对应的最终簇心。
一种被测量信号叠加直流偏置信号的数据修正方法，包括以下步骤：
S1、产生基准信号驱动数据修正过程按时序启动；
S2、计算测量数据的簇心与重心，将测量数据自适应分类为正常测量数据和异常测量数据；
S3、分别计算正常测量数据和异常测量数据的有效值，将其差值作为修正参数值对异常测量数据修正，得到修正后的测量数据。
进一步地，所述步骤S2具体为：
S21、根据测量数据的数值范围，随机生成正常测量数据初始簇心和异常测量数据初始簇心；
S22、根据正常测量数据的当前簇心和异常测量数据的当前簇心，计算各测量数据分别到正常测量数据的当前簇心和异常测量数据的当前簇心的距离；
S23、根据计算的测量数据到簇心的距离，将测量数据分类为当前正常测量数据和当前异常测量数据；
S24、分别计算当前正常测量数据和当前异常测量数据的重心；
S25、判断当前正常测量数据的簇心与重心是否相同，且当前异常测量数据的簇心与重心是否相同；
若是，则进入步骤S26；
若否，则进入步骤S27；
S26、将当前正常测量数据的簇心作为正常测量数据最终簇心，将当前异常测量数据的簇心作为异常测量数据最终簇心，并获得对应的正常测量数据和异常测量数据分类结果；
S27、将当前正常测量数据的重心作为正常测量数据的当前簇心，将当前异常测量数据的重心作为异常测量数据的当前簇心，并返回步骤S22。
进一步地，所述步骤S23中，当测量数据到正常测量数据簇心的距离小于到异常测量数据簇心的距离时，将该测量数据分类标记为当前正常测量数据；反之，将其标记分类为当前异常测量数据。
进一步地，所述步骤S24中，重心的计算公式为：
式中，和/>分别为当前正常测量数据的重心和当前异常测量数据的重心，/>为经数据分类后被标记为正常的测量数据，为正常测量数据的个数，/>为经数据分类后被标记为异常的测量数据，/>为异常测量数据的个数。
进一步地，所述步骤S3中，有效值的计算公式为：
式中，和/>分别为正常测量数据的有效值和异常测量数据的有效值；
所述修正参数值为：
。
进一步地，所述步骤S3中，当修正参数值的绝对值超过允许的直流偏差范围时，对异常测量数据进行修正，得到修正后的测量数据为：
式中，为异常测量数据。
本发明的有益效果为：
1、实现了对被测量信号叠加直流偏置信号范围动态适应：本发明使用了动态适应被测量信号值叠加直流偏置信号范围的数据分类算法，无需提前了解被测量信号叠加直流偏置信号后的范围准确值，即可实现对正常数据与异常数据的分类。解决了现有滤波算法在滤除偏差数据时必须提前确定被测量信号叠加直流偏置信号后的范围准确值，难以在被测量信号与直流偏置信号动态变化时滤除偏差数据的问题；
2、实现了对偏差数据的修正：本发明使用了数据偏差计算与修正算法，可以对因为在被测量信号中叠加直流偏置信号导致的测量偏差数据进行纠正，克服了传统滤波算法只是将测量偏差数据丢弃不用，而不能对其进行修正的难点。解决了因滤波算法长时间丢弃偏差测量数据而导致测量结果不准确的问题。
附图说明
图1为本发明提供的被测量信号叠加直流偏置信号的数据修正系统结构框图。
图2为本发明提供的被测量信号叠加直流偏置信号的数据修正方法流程图。
图3为本发明提供的实际测试结果1中的原始数据散点图。
图4为本发明提供的实际测试结果1中的修正数据散点图。
图5为本发明提供的实际测试结果2中的原始数据散点图。
图6为本发明提供的实际测试结果2中的修正数据散点图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
实施例1：
本发明实施例提供了一种被测量信号叠加直流偏置信号的数据修正系统，如图1所示，包括：
基准信号产生模块，用于产生基准信号驱动各模块按时序工作；
数据簇心计算模块，用于根据数据重心计算模块计算的重心，确定测量数据中正常测量数据和异常测量数据的簇心，并在确定好对应最终簇心后启动数据偏差计算与修正模块；
数据-簇心距离计算模块，进行多状态机调用，用于计算数据簇心计算模块中确定的簇心到各测量数据的距离；
数据分类模块，用于根据数据-簇心距离计算模块计算的距离将测量数据分类为正常测量数据和异常测量数据；
数据重心计算模块，进行多状态机调用，用于计算正常测量数据和异常测量数据的重心，并将其反馈至数据簇心计算模块；
数据偏差计算与修正模块，用于根据数据簇心计算模块的启动指令，计算正常测量数据和异常测量数据的有效值，并根据有效值确定异常测量数据的修正参数值，得到修正后的测量数据；
其中，测量数据为被测量信号对应的数据值，测量数据包括正常测量数据和异常测量数据，正常测量数据对应正常被测量信号的数据值，异常测量数据对应被测量信号叠加直流偏置信号后的数据值。具体地，异常测量数据因为正常的被测量信号叠加了直流偏置信号后得到的异常信号被ADC芯片采集转换而产生；数据重心计算模块计算的重心为测量数据的算术平均值。
本发明实施例中的基准信号产生模块为各模块提供基准信号，以基准信号跳变沿驱动各模块按时序工作；基本实施例中的基准信号产生模块可以使用FPGA的锁相环或锁延迟环技术，产生稳定的频率测量基准信号，也可直接使用FPGA的外部高精度频率源信号，通过计数分频方法产生测试所需的频率信号。
在本发明实施例的数据簇心计算模块中，当其计算的正常测量数据的当前簇心与数据重心计算模块反馈的正常测量数据重心一致，异常测量数据的当前簇心与数据重心计算模块反馈的异常测量数据重心一致时，将正常测量数据和异常测量数据的当前簇心作为对应的最终簇心。
具体地，数据簇心计算模块根据测量数据的数值范围，随机计算生成正常数据初始簇心与异常数据初始簇心，其中算术值较大的簇心为正常数据初始簇心，算术值较小的簇心为异常数据初始簇心。簇心数据被反馈到数据-簇心距离计算模块；在数据重心计算模块提供正常数据与异常数据的重心后，数据簇心计算模块使用重心作为当前簇心，并反馈更新的簇心给数据-簇心距离计算模块。多次迭代计算完成后，当数据重心计算模块提供的重心与当前簇心完全一致时，簇心达到稳定状态。数据簇心计算模块停止簇心迭代，并启动数据偏差计算与纠正模块，进行数据偏差计算与纠正。
在本发明实施例的数据分类模块中，根据收到的测量数据到簇心的距离，将测量数据分别归入正常类数据与异常类数据。与异常数据的簇心距离较近（绝对值较小）的测量数据归为异常类数据；与正常数据的簇心距离较近的测量数据归为正常类数据。分类结果将被反馈到数据重心计算模块以及数据偏差计算与纠正模块。
在本发明实施例的数据偏差计算与修正模块中，正常测量数据与异常测量数据有效值的差值即为测量数据的修正参数值，将异常测量数据加上修正参数值，得到修正后的测量数据。
实施例2：
本发明实施例提供了实施例1中的被测量信号叠加直流偏置信号的数据修正系统的数据修正方法，如图2所示，包括以下步骤：
S1、产生基准信号驱动数据修正过程按时序启动；
S2、计算测量数据的簇心与重心，将测量数据自适应分类为正常测量数据和异常测量数据；
S3、分别计算正常测量数据和异常测量数据的有效值，将其差值作为修正参数值对异常测量数据修正，得到修正后的测量数据。
在本发明实施例中，以ADC芯片采集到100个测量数据为例进行说明；
在本发明实施例的步骤S1中，设置FPGA的输入时钟为10MHz，不进行时钟分频，直接使用输入时钟作为FPGA内部模块基准信号，提供给其它算法模块作为运行驱动时钟驱动各模块按书序工作。
本发明实施例的步骤S2具体为：
S21、根据测量数据的数值范围，随机生成正常测量数据初始簇心和异常测量数据初始簇心；
S22、根据正常测量数据的当前簇心和异常测量数据的当前簇心，计算各测量数据分别到正常测量数据的当前簇心和异常测量数据的当前簇心的距离；
S23、根据计算的测量数据到簇心的距离，将测量数据分类为当前正常测量数据和当前异常测量数据；
S24、分别计算当前正常测量数据和当前异常测量数据的重心；
S25、判断当前正常测量数据的簇心与重心是否相同，且当前异常测量数据的簇心与重心是否相同；
若是，则进入步骤S26；
若否，则进入步骤S27；
S26、将当前正常测量数据的簇心作为正常测量数据最终簇心，将当前异常测量数据的簇心作为异常测量数据最终簇心，并获得对应的正常测量数据和异常测量数据分类结果；
S27、将当前正常测量数据的重心作为正常测量数据的当前簇心，将当前异常测量数据的重心作为异常测量数据的当前簇心，并返回步骤S22。
在本实施例的上述步骤中，数据簇心计算模块将ADC芯片输出的第一个与第二个测量数据作为种子数据，使用预置的伪随机数表分别生成正常类与异常类数据的初始簇心，初始簇心范围不应超过测量数据的最大范围，并将数值较大的初始簇心设为异常类数据簇心，将数值较小的初始簇心设为正常类数据的簇心。然后将初始簇心发送给数据-簇心距离计算模块。数据簇心计算模块持续等待数据重心模块提供重心数据。收到重心数据后，数据簇心计算模块将正常类数据的重心(HeavyCenternormal)与正常类数据的簇心(ClusterCenternormal)进行比较，如果两者不一致，则表示当前的正常类数据簇心不是最终的簇心，需要继续调整。簇心调整方式是用重心替换当前簇心，并重新发送给数据-簇心距离计算模块，随后数据簇心计算模块重新等待数据重心模块提供新的重心数据。数据簇心计算模块对异常类数据的簇心处理流程与对正常类数据的簇心处理流程相同。当数据簇心计算模块检测到数据重心模块提供的重心数据与当前簇心数据一致时，停止对当前簇心的替换操作，并发送偏差计算与修正命令给数据偏差计算与修正模块。
具体地，在计算正常测量数据和异常测量数据的簇心时，数据-簇心距离计算模块首先接收数据簇心计算模块提供的正常类数据簇心(ClusterCenternormal)、异常类数据簇心(ClusterCenterabnormal)、ADC采集的测量数据(Dataadc)，然后调用两个状态机同时计算每个测量数据分别到正常类数据簇心的距离(Distancenormal)、异常类数据簇心的距离(Distanceabnormal)。距离计算公式为：
每个测量数据到正常类数据簇心的距离(Distancenormal)、异常类数据簇心的距离(Distanceabnormal)被发送到数据分类模块。本实施例中使用100个测量数据，因此将产生200个距离数据。
在本实施例的步骤S23中，当测量数据到正常测量数据簇心的距离小于到异常测量数据簇心的距离时，将该测量数据分类标记为当前正常测量数据；反之，将其标记分类为当前异常测量数据。具体地，数据分类模块将收到的测量数据到正常类数据簇心的距离(Distancenormal)、异常类数据簇心的距离(Distanceabnormal)进行数值大小比较。如果Distancenormal大于Distanceabnormal，则将该测量数据标记为异常类数据(Dataabnormal)，反之则标记为正常类数据(Datanormal)。完成一次测量数据分类运算后，数据分类模块将检查是否所有测量数据已完成分类标记。如果已完成分类，则将所有测量数据的分类标记结果发送给数据重心计算模块、数据偏差计算与修正模块。如果未完成分类，则重复本步骤。本实施例中使用100个测量数据，因此将产生100个分类标记。
在本实施例的步骤S24中，数据重心计算模块首先接收数据分类模块提供的已完成分类的测量数据，然后调用两个状态机同时计算正常类测量数据的重心(HeavyCenternormal)与异常类测量数据的重心(HeavyCenterabnormal)，其计算公式如下：
式中，和/>分别为当前正常测量数据的重心和当前异常测量数据的重心，/>为经数据分类后被标记为正常的测量数据，为正常测量数据的个数，/>为经数据分类后被标记为异常的测量数据，/>为异常测量数据的个数。
数据重心计算模块输出上述计算得到的重心到数据簇心计算模块。
在本发明实施例的步骤S3中，数据偏差计算与修正模块接收到数据簇心计算模块发出的偏差计算与修正命令，调用两个状态机同时计算正常类测量数据的有效值，其计算公式为：
式中，和/>分别为正常测量数据的有效值和异常测量数据的有效值；
得到修正参数值为：
。
当本发明实施例的修正参数值的绝对值超过允许的直流偏差范围时，对异常测量数据进行修正，反之不进行修正，得到修正后的测量数据为：
式中，为异常测量数据。
修正后的测量数据为：
式中，为异常测量数据。
实施例3：
本发明实施例中提供了基于实施例2中方法对100个测量数据进行修正的实际测试实例；
实际测试结果1：
测量数据值范围0~+21，正常数据为40个，异常数据为60个（叠加直流偏差值设定为11，允许直流偏差范围设定为5）。原始测量数据的散点图如3所示；
图3中圆形标记为正常数据，方形标记为异常数据。经算法纠正后的测量数据的散点图如图4所示，图中圆形标记为正常数据，三角形形标记为修正后的异常数据，可以看出异常数据已修正。
实际测试结果2：
测量数据值范围0~+50，正常数据为70个，异常数据为30个（叠加直流偏差值设定为30，允许直流偏差范围设定为10）。原始测量数据的散点图如图5所示，图中圆形标记为正常数据，方形标记为异常数据；经算法纠正后的测量数据的散点图如图6所示，图中圆形标记为正常数据，三角形形标记为修正后的异常数据，可以看出异常数据已修正。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.一种被测量信号叠加直流偏置信号的数据修正系统，其特征在于，包括：
基准信号产生模块，用于产生基准信号驱动各模块按时序工作；
数据簇心计算模块，用于根据数据重心计算模块计算的重心，确定测量数据中正常测量数据和异常测量数据的簇心，并在确定好对应最终簇心后启动数据偏差计算与修正模块；
数据-簇心距离计算模块，进行多状态机调用，用于计算数据簇心计算模块中确定的簇心到各测量数据的距离；
数据分类模块，用于根据数据-簇心距离计算模块计算的距离将测量数据分类为正常测量数据和异常测量数据；
数据重心计算模块，进行多状态机调用，用于计算正常测量数据和异常测量数据的重心，并将其反馈至数据簇心计算模块；
数据偏差计算与修正模块，用于根据数据簇心计算模块的启动指令，计算正常测量数据和异常测量数据的有效值，并根据有效值确定异常测量数据的修正参数值，得到修正后的测量数据；
其中，测量数据为被测量信号对应的数据值，测量数据包括正常测量数据和异常测量数据，正常测量数据对应正常被测量信号的数据值，异常测量数据对应被测量信号叠加直流偏置信号后的数据值；所述数据重心计算模块计算的重心为测量数据的算术平均值；
所述数据簇心计算模块根据测量数据的数值范围，随机计算生成正常数据初始簇心与异常数据初始簇心，簇心数据被反馈到数据-簇心距离计算模块；在数据重心计算模块提供正常数据与异常数据的重心后，数据簇心计算模块使用重心作为当前簇心，并反馈更新的簇心给数据-簇心距离计算模块，多次迭代计算完成后，当数据重心计算模块提供的重心与当前簇心完全一致时，簇心达到稳定状态，确定最终簇心，然后启动数据偏差计算与纠正模块。
2.根据权利要求1所述的被测量信号叠加直流偏置信号的数据修正系统，其特征在于，在所述数据簇心计算模块中，当其计算的正常测量数据的当前簇心与数据重心计算模块反馈的正常测量数据重心一致，异常测量数据的当前簇心与数据重心计算模块反馈的异常测量数据重心一致时，将正常测量数据和异常测量数据的当前簇心作为对应的最终簇心。
3.一种基于权利要求1~2任一项所述的被测量信号叠加直流偏置信号的数据修正系统的数据修正方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、产生基准信号驱动数据修正过程按时序启动；
S2、计算测量数据的簇心与重心，将测量数据自适应分类为正常测量数据和异常测量数据；
S3、分别计算正常测量数据和异常测量数据的有效值，将其差值作为修正参数值对异常测量数据修正，得到修正后的测量数据。
4.根据权利要求3所述的数据修正方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：
S21、根据测量数据的数值范围，随机生成正常测量数据初始簇心和异常测量数据初始簇心；
S22、根据正常测量数据的当前簇心和异常测量数据的当前簇心，计算各测量数据分别到正常测量数据的当前簇心和异常测量数据的当前簇心的距离；
S23、根据计算的测量数据到簇心的距离，将测量数据分类为当前正常测量数据和当前异常测量数据；
S24、分别计算当前正常测量数据和当前异常测量数据的重心；
S25、判断当前正常测量数据的簇心与重心是否相同，且当前异常测量数据的簇心与重心是否相同；
若是，则进入步骤S26；
若否，则进入步骤S27；
S26、将当前正常测量数据的簇心作为正常测量数据最终簇心，将当前异常测量数据的簇心作为异常测量数据最终簇心，并获得对应的正常测量数据和异常测量数据分类结果；
S27、将当前正常测量数据的重心作为正常测量数据的当前簇心，将当前异常测量数据的重心作为异常测量数据的当前簇心，并返回步骤S22。
5.根据权利要求4所述的数据修正方法，其特征在于，所述步骤S23中，当测量数据到正常测量数据簇心的距离小于到异常测量数据簇心的距离时，将该测量数据分类标记为当前正常测量数据；反之，将其标记分类为当前异常测量数据。
6.根据权利要求5所述的数据修正方法，其特征在于，所述步骤S24中，重心的计算公式为：
式中，和/>分别为当前正常测量数据的重心和当前异常测量数据的重心，/>为经数据分类后被标记为正常的测量数据，/>为正常测量数据的个数，/>为经数据分类后被标记为异常的测量数据，为异常测量数据的个数。
7.根据权利要求6所述的数据修正方法，其特征在于，所述步骤S3中，有效值的计算公式为：
式中，和/>分别为正常测量数据的有效值和异常测量数据的有效值；
所述修正参数值为：
。
8.根据权利要求7所述的数据修正方法，其特征在于，所述步骤S3中，当修正参数值的绝对值超过允许的直流偏差范围时，对异常测量数据进行修正，得到修正后的测量数据为：
式中，为异常测量数据。
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