【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术属于数据处理
，涉及到，主要针对金属切削仿真数据进行数据过滤及去噪，使得数据所包含的重要信息能显现出来，使数据曲线更加平滑，更加符合实际情况。该方法基于统计分析的数据过滤和基于小波分析的数据去噪两部分组成。数据过滤采用基于统计分析的“3σ”准则，并基于数理统计对数据进行参数估计与假设检验，过滤掉其中的异常数据；数据去噪依据前期异常数据剔除所得的数据处理结果，采用小波分析方式，针对数据曲线变化趋势进行平滑性处理，消除数据中所包含的噪声部分，使信号所包含的重要信息能显现出来。本专利技术确保最终得到的数据处理结果可靠、准确，使曲线更光滑，完整地体现出数据的变化情况。【专利说明】
本专利技术属于数据处理
，涉及到。金属切削仿真数据处理主要针对仿真数据进行数据过滤以及数据去噪，使得数据所包含的重要信息能显现出来，使数据曲线更加平滑，更加符合实际情况。技术背景金属切削涉及力学、热学、摩擦学、材料学、机械动力学等众多学科，具有强烈的非线性，过程复杂。因此，传统的研究方式要耗费大量的人力、物力和财力，并且试验周期长。而计算机技术、...
【技术保护点】
一种金属切削仿真数据的处理方法，其特征在于步骤如下：（一）基于统计分析的数据过滤，剔除曲线上明显的异常值，减小异常值对整体数据的影响（1）统计假设：将变量概率密度曲线作为变量分布类型估计的依据，设所取时段的稳态数据服从正态分布，用极大似然法对该组数据的均值与标准差进行估计；（2）假设检验：假设检验分为分布形态检验与参数检验，采用Lilliefors检验法进行分布形态检验，采用U检验法对均值μ与标准差σ进行参数检验；（3）数据过滤：依据正态分布的异常数据剔除方法，采用“3σ”准则对样本进行数据过滤，过滤区间(μ?3σ,μ+3σ)，剔除落在区间外的异常数据；剔除后，同样对过滤后...
【技术特征摘要】
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