儀器分析出現異常數據怎麼辦

1. 頻譜分析儀顯示異常怎麼處理

主程序運行後無軌跡貨軌跡不刷新或者刷新不正常。首先打開頻標，如果有頻標叔叔變化可能是因為由於設置原因，如軌跡顯示格式為線性狀態或者參考電平過高等原因導致軌跡在屏幕下方，從而看不到軌跡。如果頻標讀數一直不懂且錯誤列表中有DSP程序下載錯誤提示，則是因為DSP設備故障。如斷電維持1分鍾重新開機不能解決問題，請聯系西安安泰儀器維修中心維修。如果沒喲下載錯誤提示，可能是軌跡回傳錯誤，聯系維修服務中心安泰儀器維修進行DSP處理板維修。軌跡不刷新或者刷新不正常，看觸發設置是否是自由觸發模式，掃描模式是否是連續模式，是否設置軌跡為「顯示軌跡」FFT模式（快速傅立葉變換模式）下輸入一個穩定的單頻信號，而頻譜分析儀軌跡在跳動。判斷此時屏幕格線區右上角是否出現「中頻過載」提示信息，如有此信息說明輸入信號過大，此時將輸入衰減器設置變大，可解決故障。
希望以上內容可以幫到你。

2. 當工作中發現某監測結果異常,如何處理

確定一下自己的分析是否有錯誤、儀器是否有漂移等等，沒有問題後再立即從新取樣驗證或者把樣品送到第三方單位進行驗證，同時把現在的數據告訴直接領導，由領導按照程序規定去確定怎麼辦？
但記錄數據一定要留下書面記錄。
千萬不要冒然對外公開，後果嚴重！特別是最後發現又是你的錯誤時就麻煩了。

3. 當分析結果出現異常時,化驗員應當遵循以下哪些原則和措施

1、認真學習《水環境監測技術規范》和水環境監測國家標准中的規定，熟悉水環境監測操作規程。

2、採集水質樣品時，做好采樣工作準備，符合要求的采樣器、水樣桶、水樣容器以及所使用的化學葯品等。采樣時，嚴格按有關標准、規范、規程的要求去做，確保樣品的代表性。

3、對現場監測項目，在現場認真監測，並做好監測記錄。同時，根據水體的污染程度，認真填寫采樣記錄，記錄應詳細填寫現場各有關參數和環境現狀，並於水樣桶編號相對應。

4、采樣完畢，妥善保存和密封樣品容器。運輸時，應防震、避光和低溫，防止污染物進入容器和沾污瓶口。

5、樣品帶回化驗室後，立即移交樣品接受員，檢查編號，登記、存放、由樣品接受人員簽字，並根據監測項目的不同，送到各化驗室。

6、化驗員必須持證上崗，熟練正確地掌握本崗位水質監測分析的技術和有關儀器使用和維護，在實驗前，檢查儀器設備、葯品、試劑、記錄表格、使用記錄等准備情況，全面做好實驗准備。

7、水樣送達後，在規定的時間內，為保證監測質量，化驗員要堅決完成自己的水質化驗任務。根據要求，適當加測平行樣、空白樣、標准樣品跟蹤等，檢測過程中堅持控制好准確度和精確度。檢測中發現異常及時匯報，對化驗結果有疑義，馬上分析原因，主動提出合理建議，認真解決問題。

8、遵守工作制度，嚴格執行檢測規范和操作規程，正確使用計量器具和實驗設備，不得使用未經檢定合格或超過檢定周期的計量器具進行樣品檢測。按規定填寫原始記錄，按時報送檢測結果，實驗完畢，檢查儀器情況，確認運行良好後，按操作規程關機，填寫使用記錄，及時整理、清洗實驗器具。

9、實驗過程中堅持原則、忠於職守，不受其它因素干擾。做到科學、求實、公正、廉潔，保證檢測數據的科學性、公正性和准確性。

10、實驗完畢後，認真分析監測數據，填寫分析報告，校核原始資料和成果表格，及時出具檢測報告。

11、以上只是實驗過程中化驗員的職責，在工作中，化驗員還要認真學習計量認證知識，貫徹計量認證要求，刻苦鑽研業務知識，收集和掌握與本人業務有關的國內外檢測技術發展現狀與動態，認真分析實驗中發現的問題，積極探索解決方案，不斷提高水質檢測能力和服務水平，堅持為社會提供科學、准確的檢測數據。並做到愛護公共財務，節約試劑、水電，保持室內和工作檯面的清潔整齊，維護公共場所衛生，時刻做好安全生產工作。

4. 在線監測儀器缺失數據的處理方法

刪除觀察樣本
2）刪除變數：當某個變數缺失值較多且對研究目標影響不大時，可以將整個變數整體刪除
3）使用完整原始數據分析：當數據存在較多缺失而其原始數據完整時，可以使用原始數據替代現有數據進行分析
4）改變權重：當刪除缺失數據會改變數據結構時，通過對完整數據按照不同的權重進行加權，可以降低刪除缺失數據帶來的偏差
查補法：均值插補、回歸插補、抽樣填補等
成對刪除與改變權重為一類
估算與查補法為一類
2、常用的處理方法有：估算，整例刪除，變數刪除和成對刪除。
由於調查、編碼和錄入誤差，數據中可能存在一些無效值和缺失值，需要給予適當的處理。
估算(estimation)。最簡單的辦法就是用某個變數的樣本均值、中位數或眾數代替無效值和缺失值。這種辦法簡單，但沒有充分考慮數據中已有的信息，誤差可能較大。另一種辦法就是根據調查對象對其他問題的答案，通過變數之間的相關分析或邏輯推論進行估計。例如，某一產品的擁有情況可能與家庭收入有關，可以根據調查對象的家庭收入推算擁有這一產品的可能性。
整例刪除(casewise deletion)是剔除含有缺失值的樣本。由於很多問卷都可能存在缺失值，這種做法的結果可能導致有效樣本量大大減少，無法充分利用已經收集到的數據。因此，只適合關鍵變數缺失，或者含有無效值或缺失值的樣本比重很小的情況。
變數刪除(variable deletion)。如果某一變數的無效值和缺失值很多，而且該變數對於所研究的問題不是特別重要，則可以考慮將該變數刪除。這種做法減少了供分析用的變數數目，但沒有改變樣本量。
成對刪除(pairwise deletion)是用一個特殊碼(通常是9、99、999等)代表無效值和缺失值，同時保留數據集中的全部變數和樣本。但是，在具體計算時只採用有完整答案的樣本，因而不同的分析因涉及的變數不同，其有效樣本量也會有所不同。這是一種保守的處理方法，最大限度地保留了數據集中的可用信息。
採用不同的處理方法可能對分析結果產生影響，尤其是當缺失值的出現並非隨機且變數之間明顯相關時。因此，在調查中應當盡量避免出現無效值和缺失值，保證數據的完整性。

5. 實驗數據異常時,要予以分析和討論,並得出結論 對嗎

對的。
實驗數據異常常見原因有：(1)實驗室規章制度亟待健全完善，一個成熟的實驗室必然有一套嚴謹並可執行規范的規章制度。這一點至為重要。倘若出現實驗人員在實驗過程違規操作、儀器設備保管不善、實驗記錄不嚴格、實驗環境受破壞等等狀況，當然也就會直接或間接影響到實驗結果精確性。(2)實驗所需的儀器樣品和試劑品質不合格，很多實驗室雖然有長期合作供應商對接，但接收這些用品時並沒有及時做好驗收工作。有一些實驗器具，特別是試管、量杯、三角瓶、容量瓶等計量器具多次試驗之後都沒有發現其不合格之處。另外像是一些葯品、試劑、洗劑次品現象比較隱蔽，不容易察覺發現。這些問題積累的後果都會反饋在最終實驗數據上。(3)實驗室儀器器皿清洗出現問題，無殘留的清洗是精準實驗分析的前提條件。然而，有相當多實驗室目前還在以人工為主進行清洗工作。這樣不但效率低而且還導致了實驗結果標准、統計都成為了棘手的難點。據一項權威調查數據顯示，超過50%的實驗結果精度問題與實驗中所用到的器皿潔凈度是直接掛鉤。

6. 水質自動站監測數據出現異常怎麼辦

如果所有的數據都出現異常，就是水質問題，如果單一數據異常，有可能是儀器問題或水質問題。

7. 頻譜分析儀出現幅度異常現象怎麼辦

頻譜分析儀實際上是一胎變頻的超外差接收機，變頻通路復雜，出現幅度異常後要按照一定的規律進行判斷。

1、按照整機原理框圖在2dB開關衰減器、60dB衰減器、射頻板平坦度補償版、窄帶中頻板、DSP處理板。快速判斷是微波前端還是中頻問題。斷開零波段中頻輸出到視頻板埠的電纜，在射頻板上輸入一個-43dBm的信號，在軌跡上應該顯示一條-20dBm±3dBm的直線，這時證明中頻電路正常否則進一步檢查中頻電路。斷開射頻板到窄帶中頻板的電纜。在窄帶中頻板上輸入一個頻率21.4MHz，幅度為-30dBm的信號，如果顯示為-20dBm左右，那麼窄帶中頻板及DSP板正常，進入下一步驟。否則是窄帶中頻板及DSP板有錯誤。將一個頻率7.5MHz，幅度為-20dBm的信號輸入到埠，如果此時幅度顯示為-20dBm左右，說明DSP板正常。否則維修DSP板。中頻電路正常後，在前面板輸入一個300MHz、-20dBm的信號，設置頻譜分析儀中心頻率為300MHz，頻寬為0Hz。測量零波段中頻輸出到射頻板埠的信號，幅度應該為-43dBm±3dBm，否則為微波變頻部分異常。斷開4GHz低通濾波器輸出到0波段變頻器的連接電纜，測量此時4GHz低通濾波器輸出幅度，信號為300MHz，幅度應該為-30dBm±3dBm，如果正常，說明是0波段混頻器及開關放大器中頻濾波器輸出幅度異常說明為衰減器組件異常。

2、零波段幅度正常的處理：根據整機原理框圖，零波段幅度正常可以判斷得到中頻電路在射頻板平坦度補償之後電路正常。首先判斷1/2/3波段還是4/5波段幅度異常，還是都異常。都異常可能為本振電路異常或微波驅動板的YTF驅動異常。首先要測試本振電平，測量本振倍頻放大組件輸出埠中微波SYTX，按「系統」、「校準」、「頻率診斷」菜單，記錄此時第一本振頻率，判斷如果本振正常，進入下一步測試。否則，維修本振倍頻放大組件貨微波驅動板。1/2/3波段異常，可能為寬頻SYTX中的YTF驅動電壓不合適。

3、儀器內部參數調試

在一起進行維修保養時，如果更換了部分零部件，對應可能要調整某些調試數據。表1為頻譜分析儀調試項目與個調整部件間的對應關系。

頻譜分析儀維修過程最重要的是要了解儀器的基本工作原理、信號流程、電路工作原理、微波電路、元器件等方面有一定的了解，然後採用正確的方法來維修、積累並總結維修經驗才能避免走彎路，提高維修效率。

希望以上內容可以幫到你。

8. 如何剔除數據中的異常值

剔除數據中的異常值的方法：

一、異常值檢測

異常值的檢驗有很多種方法，最常見的是圖示法，也有使用分析方法進行探索。

箱盒圖：實驗研究時經常使用，非常直觀的展示出異常數據。

散點圖：研究X和Y的關系時，可直觀展示查看是否有異常數據。

描述分析：可通過最大最小值等各類指標大致判斷數據是否有異常。

其它：比如結合正態分布圖，頻數分析等判斷是否有異常值。

二、異常值判定

上述已經說明異常值會帶來嚴重的影響，扭曲數據結論等。那麼首先需要設定異常值的標准，然後再對其進行處理。異常值的判定標准並不統一，更多是通過人為標准進行設定，SPSSAU提供以下幾類判定規則：

1、設置為Null值；此類處理最簡單，而且絕大多數情況下均使用此類處理；直接將異常值「幹掉」，相當於沒有該異常值。如果異常值不多時建議使用此類方法。

2、填補；如果異常值非常多時，則可能需要進行填補設置，SPSSAU共提供平均值，中位數，眾數和隨機數共四種填補方式。建議使用平均值填補方式。

9. 儀器設備出現異常時須立即停機

儀器設備出現異常時徐立即停機我認為這種做法是正確的，為為了安全起見需立即停機斷電。