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根据小伙伴的建议,制作了这个程序。
- 程序图标 ( Program Icon ):
- 程序介绍 ( Program Introduction)
程序主要主要作用是,剔除数据中的异常点,毛刺点,跳跃点。
数据中的这些异常点及毛刺点通常是因为采集仪器信号不稳定引起的。
比如我们做试验的时候,仪器采集的位移计数据可能就不稳定,通常就会出现这些毛刺点,而且一般仪器采集的频率比较搞,采集的数据比较密集,后期人工处理比较困难,因此可采用程序去处理。
另外网站还提供了其他几款用于修正试验数据的工具:
NoiseRemoval:http://www.jdcui.com/?p=15046 该程序主要作用是,修正试验数据中的噪声,适合那些许多波动试验数据曲线。
OutlierRemoval:http://www.jdcui.com/?p=14365 该程序主要作用是,剔除数据中的异常点,毛刺点,跳跃点。数据中的这些异常点及毛刺点通常是因为采集仪器信号不稳定引起的。
Loop Modifier: http://www.jdcui.com/?p=12201 该程序主要用于根据试验的规律局部处理试验数据中的错误离散点。
SawtoothRemove: http://www.jdcui.com/?p=15493 该程序主要用于去除滞回曲线数据中的锯齿。
DataSmoothing: http://www.jdcui.com/?p=15650 该程序主要用于平滑试验数据,可处理滞回曲线的波动情况,同时可一定程度处理试验数据中的锯齿问题、噪声问题。
- 软件案例 ( Application Examples)
[01] [工具][试验][编程] DataSmoothing试验滞回曲线平滑修正案例
[02] [工具][试验][编程] DataSmoothing + OutlierRemoval 试验滞回曲线修正与平滑案例
- 程序界面 ( Program Interface )
- 程序案例 ( Program Example )
如下图所示,为低周往复试验的数据。其中第一幅图为位移计的位移数据,第二图为作动筒力传感器的数据,第三图为位移-力滞回曲线。
由图可见,试验力传感器的数据是比较稳定的,而位移数据则存在较多的异常点,是由于采集仪器信号不稳定引起的。进而导致绘制出的滞回曲线数异常,根本无法使用。
此外还可以发现,采集的位移计数据仅仅是一些零散的位置出现了波动,波动外的数据是稳定的,因此,只要处理好这些波动的位移数据,即可将数据恢复。
将位移数据导入OutlierRemoval 进行处理,修正这些异常数据点,处理后的位移历程数据及滞回曲线数据如下图所示。
可见异常点处理后,滞回曲线的形状出来了。
进一步对滞回曲线进行调整,基本的数据就出来了,如下图所示。(PS. 当然你可以调好看点,这里仅简单演示)
- 如何获得软件 ( How to get this program )
( 如果您需要使用这个软件,请在这给网站捐助:http://www.jdcui.com/?page_id=4813,捐助不少于【200RMB】,捐助后在评论区留下您的评论,软件将通过网站管理员QQ:3014479529给您发送,敬请尊重劳动成果 !!!)
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