【脉动流速测量数据预处理】是流体动力学实验中的关键步骤，尤其是在水槽实验中，确保流速测量的准确性至关重要。由于多种因素，如环境噪声、设备误差、人为操作等，测量到的脉动流速信号往往受到污染。因此，对原始数据进行预处理，以消除干扰和提高数据质量，成为了研究的重点。
本文提出了一个结合3σ准则、多项式逼近法和小波变换的数据处理方法。3σ准则用于识别并剔除异常值，即那些远离平均值三个标准差之外的测量值，这种方法在大量采样点中较为实用，但当样本数量较小的情况下可能不够准确。然而，NDV或ADV测速仪通常会提供大量的采样点，使得3σ准则成为一种有效的粗差剔除工具。
剔除粗差点之后，需要使用预测方法来填补缺失的数值。文章选择了多项式逼近法，通过拟合临近点的数据构建二次曲线，预测出被剔除点的值。这种方法假设了流速随时间的变化趋势，能够较好地处理时间序列数据。
接下来，文章提到了小波变换在数据处理中的应用。小波变换是一种强大的信号分析工具，它可以同时在时间和频率域中对信号进行分析，特别适合处理非平稳信号。在脉动流速数据中，小波变换可以帮助识别信号中的局部特征，如突变和周期性变化，从而进行精细化的数据清洗和特征提取。
脉动流速测量数据预处理涉及到数据质量的评估、异常值的识别和剔除、缺失值的预测以及信号的深度分析。通过综合运用这些方法，可以显著提高脉动流速测量的精确度，为后续的流体动力学研究提供可靠的数据基础。这种方法对于研究复杂的水流结构，特别是在港口、海岸及近海工程领域，具有重要的实践意义。
