仪器分析出现异常数据怎么办

1. 频谱分析仪显示异常怎么处理

主程序运行后无轨迹货轨迹不刷新或者刷新不正常。首先打开频标，如果有频标叔叔变化可能是因为由于设置原因，如轨迹显示格式为线性状态或者参考电平过高等原因导致轨迹在屏幕下方，从而看不到轨迹。如果频标读数一直不懂且错误列表中有DSP程序下载错误提示，则是因为DSP设备故障。如断电维持1分钟重新开机不能解决问题，请联系西安安泰仪器维修中心维修。如果没哟下载错误提示，可能是轨迹回传错误，联系维修服务中心安泰仪器维修进行DSP处理板维修。轨迹不刷新或者刷新不正常，看触发设置是否是自由触发模式，扫描模式是否是连续模式，是否设置轨迹为“显示轨迹”FFT模式（快速傅立叶变换模式）下输入一个稳定的单频信号，而频谱分析仪轨迹在跳动。判断此时屏幕格线区右上角是否出现“中频过载”提示信息，如有此信息说明输入信号过大，此时将输入衰减器设置变大，可解决故障。
希望以上内容可以帮到你。

2. 当工作中发现某监测结果异常,如何处理

确定一下自己的分析是否有错误、仪器是否有漂移等等，没有问题后再立即从新取样验证或者把样品送到第三方单位进行验证，同时把现在的数据告诉直接领导，由领导按照程序规定去确定怎么办？
但记录数据一定要留下书面记录。
千万不要冒然对外公开，后果严重！特别是最后发现又是你的错误时就麻烦了。

3. 当分析结果出现异常时,化验员应当遵循以下哪些原则和措施

1、认真学习《水环境监测技术规范》和水环境监测国家标准中的规定，熟悉水环境监测操作规程。

2、采集水质样品时，做好采样工作准备，符合要求的采样器、水样桶、水样容器以及所使用的化学药品等。采样时，严格按有关标准、规范、规程的要求去做，确保样品的代表性。

3、对现场监测项目，在现场认真监测，并做好监测记录。同时，根据水体的污染程度，认真填写采样记录，记录应详细填写现场各有关参数和环境现状，并于水样桶编号相对应。

4、采样完毕，妥善保存和密封样品容器。运输时，应防震、避光和低温，防止污染物进入容器和沾污瓶口。

5、样品带回化验室后，立即移交样品接受员，检查编号，登记、存放、由样品接受人员签字，并根据监测项目的不同，送到各化验室。

6、化验员必须持证上岗，熟练正确地掌握本岗位水质监测分析的技术和有关仪器使用和维护，在实验前，检查仪器设备、药品、试剂、记录表格、使用记录等准备情况，全面做好实验准备。

7、水样送达后，在规定的时间内，为保证监测质量，化验员要坚决完成自己的水质化验任务。根据要求，适当加测平行样、空白样、标准样品跟踪等，检测过程中坚持控制好准确度和精确度。检测中发现异常及时汇报，对化验结果有疑义，马上分析原因，主动提出合理建议，认真解决问题。

8、遵守工作制度，严格执行检测规范和操作规程，正确使用计量器具和实验设备，不得使用未经检定合格或超过检定周期的计量器具进行样品检测。按规定填写原始记录，按时报送检测结果，实验完毕，检查仪器情况，确认运行良好后，按操作规程关机，填写使用记录，及时整理、清洗实验器具。

9、实验过程中坚持原则、忠于职守，不受其它因素干扰。做到科学、求实、公正、廉洁，保证检测数据的科学性、公正性和准确性。

10、实验完毕后，认真分析监测数据，填写分析报告，校核原始资料和成果表格，及时出具检测报告。

11、以上只是实验过程中化验员的职责，在工作中，化验员还要认真学习计量认证知识，贯彻计量认证要求，刻苦钻研业务知识，收集和掌握与本人业务有关的国内外检测技术发展现状与动态，认真分析实验中发现的问题，积极探索解决方案，不断提高水质检测能力和服务水平，坚持为社会提供科学、准确的检测数据。并做到爱护公共财务，节约试剂、水电，保持室内和工作台面的清洁整齐，维护公共场所卫生，时刻做好安全生产工作。

4. 在线监测仪器缺失数据的处理方法

删除观察样本
2）删除变量：当某个变量缺失值较多且对研究目标影响不大时，可以将整个变量整体删除
3）使用完整原始数据分析：当数据存在较多缺失而其原始数据完整时，可以使用原始数据替代现有数据进行分析
4）改变权重：当删除缺失数据会改变数据结构时，通过对完整数据按照不同的权重进行加权，可以降低删除缺失数据带来的偏差
查补法：均值插补、回归插补、抽样填补等
成对删除与改变权重为一类
估算与查补法为一类
2、常用的处理方法有：估算，整例删除，变量删除和成对删除。
由于调查、编码和录入误差，数据中可能存在一些无效值和缺失值，需要给予适当的处理。
估算(estimation)。最简单的办法就是用某个变量的样本均值、中位数或众数代替无效值和缺失值。这种办法简单，但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能较大。另一种办法就是根据调查对象对其他问题的答案，通过变量之间的相关分析或逻辑推论进行估计。例如，某一产品的拥有情况可能与家庭收入有关，可以根据调查对象的家庭收入推算拥有这一产品的可能性。
整例删除(casewise deletion)是剔除含有缺失值的样本。由于很多问卷都可能存在缺失值，这种做法的结果可能导致有效样本量大大减少，无法充分利用已经收集到的数据。因此，只适合关键变量缺失，或者含有无效值或缺失值的样本比重很小的情况。
变量删除(variable deletion)。如果某一变量的无效值和缺失值很多，而且该变量对于所研究的问题不是特别重要，则可以考虑将该变量删除。这种做法减少了供分析用的变量数目，但没有改变样本量。
成对删除(pairwise deletion)是用一个特殊码(通常是9、99、999等)代表无效值和缺失值，同时保留数据集中的全部变量和样本。但是，在具体计算时只采用有完整答案的样本，因而不同的分析因涉及的变量不同，其有效样本量也会有所不同。这是一种保守的处理方法，最大限度地保留了数据集中的可用信息。
采用不同的处理方法可能对分析结果产生影响，尤其是当缺失值的出现并非随机且变量之间明显相关时。因此，在调查中应当尽量避免出现无效值和缺失值，保证数据的完整性。

5. 实验数据异常时,要予以分析和讨论,并得出结论 对吗

对的。
实验数据异常常见原因有：(1)实验室规章制度亟待健全完善，一个成熟的实验室必然有一套严谨并可执行规范的规章制度。这一点至为重要。倘若出现实验人员在实验过程违规操作、仪器设备保管不善、实验记录不严格、实验环境受破坏等等状况，当然也就会直接或间接影响到实验结果精确性。(2)实验所需的仪器样品和试剂品质不合格，很多实验室虽然有长期合作供应商对接，但接收这些用品时并没有及时做好验收工作。有一些实验器具，特别是试管、量杯、三角瓶、容量瓶等计量器具多次试验之后都没有发现其不合格之处。另外像是一些药品、试剂、洗剂次品现象比较隐蔽，不容易察觉发现。这些问题积累的后果都会反馈在最终实验数据上。(3)实验室仪器器皿清洗出现问题，无残留的清洗是精准实验分析的前提条件。然而，有相当多实验室目前还在以人工为主进行清洗工作。这样不但效率低而且还导致了实验结果标准、统计都成为了棘手的难点。据一项权威调查数据显示，超过50%的实验结果精度问题与实验中所用到的器皿洁净度是直接挂钩。

6. 水质自动站监测数据出现异常怎么办

如果所有的数据都出现异常，就是水质问题，如果单一数据异常，有可能是仪器问题或水质问题。

7. 频谱分析仪出现幅度异常现象怎么办

频谱分析仪实际上是一胎变频的超外差接收机，变频通路复杂，出现幅度异常后要按照一定的规律进行判断。

1、按照整机原理框图在2dB开关衰减器、60dB衰减器、射频板平坦度补偿版、窄带中频板、DSP处理板。快速判断是微波前端还是中频问题。断开零波段中频输出到视频板端口的电缆，在射频板上输入一个-43dBm的信号，在轨迹上应该显示一条-20dBm±3dBm的直线，这时证明中频电路正常否则进一步检查中频电路。断开射频板到窄带中频板的电缆。在窄带中频板上输入一个频率21.4MHz，幅度为-30dBm的信号，如果显示为-20dBm左右，那么窄带中频板及DSP板正常，进入下一步骤。否则是窄带中频板及DSP板有错误。将一个频率7.5MHz，幅度为-20dBm的信号输入到端口，如果此时幅度显示为-20dBm左右，说明DSP板正常。否则维修DSP板。中频电路正常后，在前面板输入一个300MHz、-20dBm的信号，设置频谱分析仪中心频率为300MHz，频宽为0Hz。测量零波段中频输出到射频板端口的信号，幅度应该为-43dBm±3dBm，否则为微波变频部分异常。断开4GHz低通滤波器输出到0波段变频器的连接电缆，测量此时4GHz低通滤波器输出幅度，信号为300MHz，幅度应该为-30dBm±3dBm，如果正常，说明是0波段混频器及开关放大器中频滤波器输出幅度异常说明为衰减器组件异常。

2、零波段幅度正常的处理：根据整机原理框图，零波段幅度正常可以判断得到中频电路在射频板平坦度补偿之后电路正常。首先判断1/2/3波段还是4/5波段幅度异常，还是都异常。都异常可能为本振电路异常或微波驱动板的YTF驱动异常。首先要测试本振电平，测量本振倍频放大组件输出端口中微波SYTX，按“系统”、“校准”、“频率诊断”菜单，记录此时第一本振频率，判断如果本振正常，进入下一步测试。否则，维修本振倍频放大组件货微波驱动板。1/2/3波段异常，可能为宽带SYTX中的YTF驱动电压不合适。

3、仪器内部参数调试

在一起进行维修保养时，如果更换了部分零部件，对应可能要调整某些调试数据。表1为频谱分析仪调试项目与个调整部件间的对应关系。

频谱分析仪维修过程最重要的是要了解仪器的基本工作原理、信号流程、电路工作原理、微波电路、元器件等方面有一定的了解，然后采用正确的方法来维修、积累并总结维修经验才能避免走弯路，提高维修效率。

希望以上内容可以帮到你。

8. 如何剔除数据中的异常值

剔除数据中的异常值的方法：

一、异常值检测

异常值的检验有很多种方法，最常见的是图示法，也有使用分析方法进行探索。

箱盒图：实验研究时经常使用，非常直观的展示出异常数据。

散点图：研究X和Y的关系时，可直观展示查看是否有异常数据。

描述分析：可通过最大最小值等各类指标大致判断数据是否有异常。

其它：比如结合正态分布图，频数分析等判断是否有异常值。

二、异常值判定

上述已经说明异常值会带来严重的影响，扭曲数据结论等。那么首先需要设定异常值的标准，然后再对其进行处理。异常值的判定标准并不统一，更多是通过人为标准进行设定，SPSSAU提供以下几类判定规则：

1、设置为Null值；此类处理最简单，而且绝大多数情况下均使用此类处理；直接将异常值“干掉”，相当于没有该异常值。如果异常值不多时建议使用此类方法。

2、填补；如果异常值非常多时，则可能需要进行填补设置，SPSSAU共提供平均值，中位数，众数和随机数共四种填补方式。建议使用平均值填补方式。

9. 仪器设备出现异常时须立即停机

仪器设备出现异常时徐立即停机我认为这种做法是正确的，为为了安全起见需立即停机断电。