第01章
力学测试数据异常概述
什么是数据异常 · 异常危害 · 离群点/漂移/噪声/缺失值
概念基础
第02章
数据采集系统基础
传感器原理 · 采集卡 · 采样定理 · 信号调理 · 抗混叠滤波
硬件采集
第03章
测试环境与干扰源
温度/湿度影响 · 电磁干扰 · 机械振动 · 接地回路
环境干扰
第04章
异常数据可视化初探
时域图 · 频域图 · 散点图 · 箱线图 · 直方图
可视化EDA
第05章
离群点检测基础
3σ原则 · Z-Score · IQR · MAD方法
统计离群点
第06章
基于统计的异常检测
Grubbs · Dixon · Tietjen-Moore · Rosner检验
假设检验统计
第07章
基于距离的异常检测
欧氏距离 · 马氏距离 · KNN · LOF算法
距离LOF
第08章
基于密度的异常检测
DBSCAN · OPTICS · HDBSCAN聚类
密度聚类
第09章
基于模型的异常检测
线性回归残差 · ARIMA残差 · 孤立森林
模型残差
第10章
时间序列异常检测
滑动窗口 · 指数平滑 · STL分解 · CUSUM
时序CUSUM
第11章
多变量异常检测
PCA降维 · Hotelling T² · SPE统计量
多变量PCA
第12章
数据缺失机制
MCAR · MAR · MNAR · 缺失模式识别
缺失机制
第13章
缺失值处理方法
删除法 · 均值/中位数填充 · 前向/后向填充
填充删除
第14章
高级缺失值插补
KNN插补 · MICE · 矩阵分解 · 深度学习插补
插补MICE
第15章
数据平滑技术
移动平均 · Savitzky-Golay · 小波去噪 · 卡尔曼滤波
平滑滤波
第16章
数据重采样技术
降采样 · 升采样 · 线性/样条/多项式插值
重采样插值
第17章
信号去趋势处理
均值/线性/多项式去趋势 · 高通滤波
去趋势信号
第18章
数据归一化与标准化
Min-Max · Z-Score · Robust · 最大绝对值标准化
归一化标准化
第19章
异常数据修正策略
替换法 · 插值法 · 回归预测 · 物理模型修正
修正策略
第20章
传感器校准与补偿
零点/灵敏度漂移补偿 · 温度补偿 · 非线性补偿
校准传感器
第21章
数据质量评估指标
完整率 · 准确率 · 一致性 · 时效性 · 可信度
质量指标
第22章
自动化异常检测流程
预处理 · 特征提取 · 模型训练 · 阈值 · 报警
自动化流程
第23章
Python异常检测工具库
NumPy · Pandas · Scikit-learn · PyOD库
Python工具
第24章
案例实战一：金属拉伸试验
力-位移曲线异常识别与修正
实战拉伸
第25章
案例实战二：疲劳试验漂移
S-N曲线数据漂移检测与修正
实战疲劳
第26章
案例实战三：冲击试验噪声
噪声滤除与峰值修正
实战冲击
第27章
案例实战四：多通道应变同步
多通道应变测试数据同步异常处理
实战应变
第28章
案例实战五：高温蠕变插补
缺失值插补与趋势修正
实战蠕变
第29章
异常检测报告撰写
异常/修正记录表 · 数据质量报告 · 可视化报告
报告文档
第30章
综合项目实战
完整异常排查与修正系统 (采集→报告)
项目综合