格布卡斯法則？

格拉布斯準則是以正態分布為前提的，理論上較嚴謹，使用也方便。

某個測量值的殘余誤差的絕對值 |Vi |>Gg，則判斷此值中有較大誤差，應以剔除，此即格拉布斯準則。

利用格拉布斯(Grubbs)準則進行處理：

根據誤差理論，要有效地剔除偶然誤差，一般要測量10次以上，兼顧到精度和響應速度，取15次為一個單位。

在取得的15個數據中，有些可能含有較大的誤差，需要對它們分檢，剔除可疑值，提高自適應速度。

對可疑值的剔除有多種準則，如萊以達準則、肖維勒（Chauvenet）準則、格拉布斯（Grubbs）準則等。

以Grubbs準則為例，它認為若某測量值 xi對應的殘差Vi滿足下式 |Vi|=| xi-x|>=g(n，a)× σ(X) 時應將該數據舍去。

式中，x為n次采集到的AD 值的平均值，=(∑xi)/n ；σ(X)為測量數據組的標準差，由貝塞爾函數可得： σ(X)=[(∑Vi2 )/(n-1)]1/2；g(n， a)是取決于測量次數n和顯著性水平a (相當于犯“棄真” 錯誤的概率系數)，a通常取0.01或0.05。

通過查表可得：當 n=15時，a=0.05, g(n，a)=2.41。

把15次采集到的AD值存入一個數組中然后求平均值，計算殘差，求標準差σ(X)。

將殘差絕對值與2.41倍的標準差σ(X)比較。剔除可疑值以后，再求平均值，求出新的平均值以后，應再重復以上過程，驗證是否還有可疑值存在。

據我們對測量裝置大量的實際測試結果看，這樣做沒有什么必要，因為一般只有第一遍即可達到要求。

然而這種方法也有它的不足, 利用Grubbs準則需要處理大量的數據，而在一般的工業現場測試設備中，儀表結構大多采用嵌入式結構，如AVR單片機。

這些MCU程序空間和數據空間有限，若處理大量數據，難以滿足資源要求。

而且，由于Grubbs準則要求MCU進行大量數據處理，使得系統降低了信號采集速率，影響實時性。