21、数据预处理：确保模型估计的准确性和可靠性

数据预处理：确保模型估计的准确性和可靠性

1. 数据预处理的重要性

在进行模型估计之前，对测量数据进行预处理是至关重要的步骤。未经处理的数据通常不适合直接用于识别算法，因为它们可能包含高频干扰、尖峰和异常值、漂移和偏移，以及不同输入和输出的数值大小不在同一数量级等问题。这些问题如果不加以处理，会严重影响模型估计的准确性和可靠性。因此，数据预处理是确保识别过程成功的关键环节。

数据缺陷示例

缺陷类型	描述
高频干扰	数据中存在高频噪声，影响模型估计的精度
尖峰和异常值	短暂的异常大值，可能是由于传感器故障或其他外部干扰引起
漂移和偏移	数据中存在缓慢变化的趋势或偏移，影响模型的长期稳定性
数值大小不一致	输入和输出的数值范围差异较大，影响模型参数估计的权重分配

2. 数据检查

在收集数据时，首先要绘制数据图表以便检查这些缺陷。通过可视化数据，可以直观地发现数据中存在的问题，并采取相应的措施进行修正。以下是数据检查的具体步骤：

1. 绘制数据图表 ：将收集到的