由于传输环境干扰，飞行器试验中外测数据常产生连续型野值，严重影响外测数据的处理和分析。文中针对连续型野值特点，提出了一种基于奇偶抽取的野值剔除方法。首先把数据按照奇偶位置抽取成2m组数据（m为进行奇偶抽取次数），利用莱特准则对每组数据分别进行野值剔除，将剔除野值后的2m组数据按照奇偶抽取顺序重新组合，还原外测数据。仿真数据处理结果证明，该方法对于连续型野值的剔除效果明显，适用于飞行器外测数据野值剔除工作。

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使用来易特准则剔除误差

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优化器可以优化几乎所有内容，例如光线、粒子系统、多重地形、渲染器、NavMesh 代理、脚本组件等等！ 只需将优化器添加到游戏对象中，然后选择要更改质量的组件即可。定义达到特定 LOD 等级时要更改的参数的距离和百分比数量，现在优化器已准备就绪！ 该系统使用 Unity 的 CullingGroups API 和其他智能技术，以最有效的方式保持优化逻辑。 借助易于使用的优化器的自定义检查器窗口，您可以设定细节级别设置，而无需了解很多优化知识。 另一方面，它可以被程序员用作创建自己的优化方法的框架，并可以将优化器用作系统来处理不同 LOD 级别的设置，处理剔除状态逻辑等。 （不要误解！资源包没有为网格生成较低的 LOD 级别，它通过更改组件的参数/禁用/启用以提供更多优化） 通过资源包的自动操作节省大量时间。有很多工具会自动为您或通过按特殊按钮为您做很多事情。当您需要几个 LOD 级别时，所有参数都会自动调整，如果需要更多自定义设置，则可以在此之后进行编辑。 将资源包组件应用于静态或动态对象。

为有效剔除工业现场采集数据中的显著误差,降低随机误差的影响,使校正后的数据更好的满足物料平衡和能量平衡,最大程度提高软测量模型的精度,提出一种基于同步算法的数据协调方法,并对双酚A生产工艺现场采集到的数据进行校正。仿真表明,校正后的数据误差率得到显著降低,提高了数据源的精度和模型的泛化能力。

基于MATLAB的狄克逊判别准则，可以用来判断和剔除粗大误差与野值。

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