<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ipolytech</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">iPolytech Journal</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>iPolytech Journal</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2782-4004</issn><issn pub-type="epub">2782-6341</issn><publisher><publisher-name>Irkutsk National Research Technical University</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.21285/1814-3520-2018-10-67-77</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">ipolytech-189</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>INFORMATION SCIENCE, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>ФИЛЬТРАЦИЯ ВЫБРОСОВ В ЗАДАЧАХ СТАТИЧЕСКОЙ И ДИНАМИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В ЭТАЛОНАХ ВРЕМЕНИ И ЧАСТОТЫ</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>OUTLIER FILTRATION IN PROBLEMS OF STATIC AND DYNAMIC DATA PROCESSING IN TIME AND FREQUENCY STANDARDS</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Серышева</surname><given-names>И. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Serysheva</surname><given-names>I. A.</given-names></name></name-alternatives><email xlink:type="simple">sia_cyber@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Иркутский национальный исследовательский технический университет</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Irkutsk National Research Technical University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2018</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>15</day><month>09</month><year>2020</year></pub-date><volume>22</volume><issue>10</issue><fpage>67</fpage><lpage>77</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Серышева И.А., 2020</copyright-statement><copyright-year>2020</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Серышева И.А.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Serysheva I.A.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://ipolytech.elpub.ru/jour/article/view/189">https://ipolytech.elpub.ru/jour/article/view/189</self-uri><abstract><p>ЦЕЛЬ. Фильтрация аномальных измерений (выбросов) значений частоты водородных стандартов, входящих в состав групповых эталонов времени и частоты, позволит уменьшить алгоритмическую погрешность оценивания вектора состояния групповых эталонов. МЕТОДЫ. Использованы методы помехоустойчивого оценивания в режиме статической и динамической обработки данных. РЕЗУЛЬТАТЫ. Для фильтрации выбросов в статическом режиме предложено использовать α -усеченные оценки с неизвестным процентом выбросов. При динамической обработке данных выбросы отбраковываются при выходе получаемых на данном такте оценок за доверительные интервалы. Доверительные интервалы вычисляются на основе прогнозирующих моделей процессов изменения частоты, построенных на этапе статической обработки данных. Предложенные алгоритмы реализованы в Mathcad 15.0. Работоспособность предлагаемых методов проверена статистическим моделированием и подтверждена при обработке реальных данных, полученных в результате функционирования вторичного эталона ВЭТ 1-5. ВЫВОДЫ. Полученные результаты являются важным этапом при разработке формализованной методики оценивания состояния группового эталона времени и частоты в статическом и динамическом режимах, основанной на применении прогнозирующих моделей.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>PURPOSE. Filtration of anomalous measurements (outliers) of frequency values of hydrogen standards which form a part of the group standards of time and frequency will allow to reduce an algorithmic estimation error of the state vector of group standards. METHODS. The study employs the methods of noise-immunity estimation in the mode of static and dynamic data processing. RESULTS. It is proposed to use α-trimmed estimates with an unknown percentage of outliers to filter the outliers in the static mode. In the case of dynamic data processing, the outliers are rejected if the estimates obtained at this stage go beyond the confidence intervals. The latter are calculated on the basis of the predictive models of frequency variation constructed at the stage of static processing of data. The proposed algorithms are implemented in Mathcad 15.0. The efficiency of the proposed methods has been verified by statistical modeling and confirmed by the processing of real data obtained as a result of VET 1-5 secondary standard operation. CONCLUSIONS. The received results form an important development stage of a formalized estimation procedure of the state vector of the time and frequency group standard in static and dynamic modes based on the use of predictive models.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>модели временных рядов</kwd><kwd>групповые эталоны</kwd><kwd>аномальные измерения</kwd><kwd>критерии обнаружения выбросов</kwd><kwd>аддитивные выбросы</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>time series models</kwd><kwd>group standards</kwd><kwd>anomalous measurements</kwd><kwd>outlier detection criteria</kwd><kwd>additive outliers</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гамм А.З. Статистические методы оценивания состояния электро-энергетических систем. М.: Наука, 1976. 220 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Гамм А.З. Статистические методы оценивания состояния электро-энергетических систем. М.: Наука, 1976. 220 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Хрусталёв Ю.П. Статическая и динамическая обработка данных, получаемых в процессе ведения эталонов времени частоты // Измерительная техника. 2004. № 6. С. 20-23.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Хрусталёв Ю.П. Статическая и динамическая обработка данных, получаемых в процессе ведения эталонов времени частоты // Измерительная техника. 2004. № 6. С. 20-23.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Острем К.Ю. Введение в стохастическую теорию управления / пер. с англ. М.: Мир, 1973. 321 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Острем К.Ю. Введение в стохастическую теорию управления / пер. с англ. М.: Мир, 1973. 321 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Charu C. Aggarwal. Outlier Analysis. 2nd Edition. NY: Springer International Publishing AG, 2017. 481 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Charu C. Aggarwal. Outlier Analysis. 2nd Edition. NY: Springer International Publishing AG, 2017. 481 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Хогг Р.В. Введение в помехоустойчивое оценивание / В кн.: Устойчивые статистические методы оценки данных. М.: Машиностроение, 1984. С. 86-105.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Хогг Р.В. Введение в помехоустойчивое оценивание / В кн.: Устойчивые статистические методы оценки данных. М.: Машиностроение, 1984. С. 86-105.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Патюков В.Г. Основы частотно-временных измерений. Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2014. 166 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Патюков В.Г. Основы частотно-временных измерений. Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2014. 166 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Додонов В.А. Применение методов помехоустойчивого оценивания в задачах анализа измерительной информации // Реєстрація, зберігання і обробка даних. 2008. Т. 10. № 2. С. 101-120.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Додонов В.А. Применение методов помехоустойчивого оценивания в задачах анализа измерительной информации // Реєстрація, зберігання і обробка даних. 2008. Т. 10. № 2. С. 101-120.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Khrustalev Yu.P., Serysheva I.A. Increasing of robustness of estimators of the state of time and frequency standards // Measurement Techniques. 2014. Vol. 57. No. 5. P. 519-525.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Khrustalev Yu.P., Serysheva I.A. Increasing of robustness of estimators of the state of time and frequency standards // Measurement Techniques. 2014. Vol. 57. No. 5. P. 519-525.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Горяинов В.Б., Горяинова Е.Р. Влияние аномальных наблюдений на оценку наименьших квадратов параметра авторегрессионного уравнения со случайным коэффициентом // Вестник МГТУ им. Баумана. Серия: Естественные науки. 2016. № 2. С. 16-24. DOI: 10.18698/1812-3368-2016-2-16-24</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Горяинов В.Б., Горяинова Е.Р. Влияние аномальных наблюдений на оценку наименьших квадратов параметра авторегрессионного уравнения со случайным коэффициентом // Вестник МГТУ им. Баумана. Серия: Естественные науки. 2016. № 2. С. 16-24. DOI: 10.18698/1812-3368-2016-2-16-24</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Марчук В.И., Токарева С.В. Способы обнаружения аномальных значений при анализе нестационарных случайных процессов. Шахты: ЮРГУЭС, 2009. 210 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Марчук В.И., Токарева С.В. Способы обнаружения аномальных значений при анализе нестационарных случайных процессов. Шахты: ЮРГУЭС, 2009. 210 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Попукайло В.С. Обнаружение аномальных измерений при обработке данных малого объема // Технология и конструирование в электронной аппаратуре. 2016. № 4-5. С. 42-46. DOI: 10.15222/TKEA2016.4-5.42</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Попукайло В.С. Обнаружение аномальных измерений при обработке данных малого объема // Технология и конструирование в электронной аппаратуре. 2016. № 4-5. С. 42-46. DOI: 10.15222/TKEA2016.4-5.42</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 816 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 816 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Han J., Kamber M., Pei J. Data Mining Concepts and Techniques. Third Edition. Waltham, MA, USA : Morgan Kaufmann Publishers is an imprint of Elsevier. 2012. 703 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Han J., Kamber M., Pei J. Data Mining Concepts and Techniques. Third Edition. Waltham, MA, USA : Morgan Kaufmann Publishers is an imprint of Elsevier. 2012. 703 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Aggarwal C.C., Gao J., Gupta M., Han J. Outlier detection for temporal data. New York: Morgan &amp; Claypool Publishers. 2014. 131 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Aggarwal C.C., Gao J., Gupta M., Han J. Outlier detection for temporal data. New York: Morgan &amp; Claypool Publishers. 2014. 131 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Фомин А.Ф., Новоселов О.Н., Плющев А.В. Отбраковка аномальных результатов измерений. М.: Энергоатомиздат, 1985. 200 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Фомин А.Ф., Новоселов О.Н., Плющев А.В. Отбраковка аномальных результатов измерений. М.: Энергоатомиздат, 1985. 200 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Lemeshko B.Yu., Lemeshko S.B. Extending the Application of Grubbs-Type Tests in Rejecting Anomalous Measurements // Measurement Techniques. 2005. Vol. 48. No. 6. P. 536-547.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lemeshko B.Yu., Lemeshko S.B. Extending the Application of Grubbs-Type Tests in Rejecting Anomalous Measurements // Measurement Techniques. 2005. Vol. 48. No. 6. P. 536-547.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Maronna R.A., Martin D., Yohai V. Robust Statistics: Theory and Methods. Chichester: Wiley. 2006. 403 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Maronna R.A., Martin D., Yohai V. Robust Statistics: Theory and Methods. Chichester: Wiley. 2006. 403 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
