这是 格拉布斯去异常值法，用于去除数据组中不相关性低，数值异常的数据，去除可能的粗差，保证数据的准确性和稳定性。可用于数据滤波，以及对数据稳定性要求较高的场合-This is the outlier Grubbs went to law, for the removal of the data set in a low correlation, the data of numerical abnormalities, removal of gross errors possible, to en

数据校正源码。1、粗大误差识别与剔除功能有多种准则(莱依特、肖维勒、罗蒙诺夫斯基、格拉布斯、狄克逊)，不同准则算法不一样。在一个剔除周期内，对同一变量的n的样本进行粗大误差识别和剔除，样本个数n大于5，小于等于102.2、数据协调功能再粗大误差被剔除的基础上，在满足约束条件下求出无偏最小方差估计解，此解即为数据协调值。-Data correction source. 1 gross error identification and elimination features a variety o

格拉布斯准则的是实现，输入为原始序列，输出结果集：result 和剔除值：except-Grubbs is realized, the original input sequence, the output result set: result and exclude values: except

用MATLAB实现的格拉布斯剔除算法，可实现对连续异常值的剔除-Using MATLAB realization of Grubbs culling algorithm can achieve continuous outliers removed