应变时间数据检测

法1：视觉检查法 肉眼检查数据图表，寻找显著的异常或偏差。通过经验判断某些数据点可能存在的问题，例如突变点和数据跳跃等。

法2：移动平均法 使用移动平均对数据进行平滑处理，将原始数据分段取均值，减小短期波动带来的影响，以帮助识别长期趋势中的异常点。

法3：标准差分析法 计算数据的标准差，检测超出多倍标准差的异常值。数据点如果在某些极端值之外，可以考虑为异常数据点。

法4：分布分析法 分析数据的概率分布，利用统计模型（如正态分布、泊松分布）检验数据的异常程度。设定一定的概率阈值来判断数据是否异常。

法5：变化率分析法 计算连续数据点之间的变化率，对于变化率显著超出预期范围的数据点进行标记，表明这些点可能存在异常。

法6：自相关分析法 利用自相关函数分析数据的时间依赖关系，检测数据中的周期性和相关性。如果数据的自相关性突然消失或显著降低，可能指示异常发生。

法7：机器学习法 使用机器学习算法，如异常检测算法（Isolation Forest、LOF等）进行模型训练，对数据进行检测。通过算法自动识别复杂模式中的异常数据点。

法8：变点检测法 使用变点检测算法，如CUSUM、Pelt等，识别出数据序列中显著的结构性变化点，检测出可能的数据异常或突变。

位移传感器：用于测量物体或构件在应变过程中发生的位移变化。常见的类型包括电涡流位移传感器、激光位移传感器等。

应变片：通过黏贴在结构表面，感应微小的变形，转换成电信号来测量应变，常用于静态或动态应变测量。

示波器：记录和显示电信号随时间的变化，便于分析应变随时间变化的数据。

数据采集系统：连接应变片和位移传感器，实时采集和存储应变和位移数据，便于后续分析。

高频摄像设备：用来监测应变过程中构件的形变情况，特别适用于动态应变测试。

应变仪：主要用于微小应变的测量，具有高精度特性，适用于精密工程检测。