本发明属于原子钟计量，具体涉及一种针对原子钟序列的四分位结合arima的综合处理方法。
背景技术：
1、随着时代的发展，人们对时间的精确度和稳定性要求越来越高。原子钟以其卓越的时间和频率稳定性，在全球定位系统、深空探测、网络同步和科学研究等众多领域发挥着核心作用。这些应用依赖于原子钟提供的高精度时间信号，以保证操作的精确度和可靠性。
2、原子钟异常数据主要来源于两个方面：一是原子钟本身的机械或电子部件的微小缺陷，如原子跃迁频率的微小变化；二是外部测量过程中的干扰，如环境温度波动、电磁干扰等。这些因素都可能导致数据记录中出现跳变或错误读数。
3、原子钟的数据异常不仅影响时间频率的准确度，还会干扰到依赖此数据的后续计算和应用，如导航系统的定位精度。处理这些异常值是至关重要的，因为修复后的数据能更好地反映原子钟的随机游走特性，从而提高数据的鲁棒性和应用的可靠性。
4、目前，异常数据的监测与处理主要依赖于统计学方法和时间序列分析方法，如3sigma（三西格马）原则、四分位法和arima（autoregressive integrated movingaverage，自回归移动平均）模型。3sigma原则通过统计学方法筛选掉那些超出正常范围的极端数据点，但其基于数据呈正态分布的假设，在处理非正态或有偏分布的原子钟时间序列数据时效果不佳。四分位法虽然能较好地处理极端异常值，但对于跳相值等中度异常无法有效应对。arima模型专注于数据的趋势和周期性，对突发的极值和非线性异常的识别能力有限。当原子钟时间序列数据中同时存在极大值和跳相值时，这些方法各自的局限性导致无法有效处理所有类型的异常数据。
5、因此，现有的异常数据监测与处理方法无法全面有效地解决原子钟时间序列数据中同时存在的多种类型异常数据问题，亟待新的技术手段来提升异常数据处理的效率和准确性。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种针对原子钟序列的四分位结合arima的综合处理方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
2、本发明提供了一种针对原子钟序列的四分位结合arima的综合处理方法，包括：
3、s100，获取原子钟时间序列数据；
4、s200，利用四分位法处理所述原子钟时间序列数据中的极端异常值得到原子钟初步处理数据；
5、s300，利用arima模型处理所述原子钟初步处理数据中的异常跳相值，得到最终原子钟时间序列数据。
6、有益效果：
7、本发明提供了一种针对原子钟序列的四分位结合arima的综合处理方法，通过获取原子钟时间序列数据；利用四分位法处理所述原子钟时间序列数据中的极端异常值得到原子钟初步处理数据；利用arima模型处理所述原子钟初步处理数据中的异常跳相值，得到最终原子钟时间序列数据。由于四分位法能够有效处理原子钟时间序列数据中的极端异常值，而arima模型则优于处理数据的趋势和季节性变化，特别适合识别和调整那些非极端但对分析影响显著的跳相值。本发明通过两种方法的互补优势，实现对极大值和跳相值的高效识别和处理，不但提高了处理原子钟时间序列数据的准确性，也增强了最终原子钟时间序列数据的可用性和稳定性，对依赖精确时间频率测量的高科技应用领域带来了显著的技术进步。
8、以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。
1.一种针对原子钟序列的四分位结合arima的综合处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的针对原子钟序列的四分位结合arima的综合处理方法，其特征在于，s200包括：
3.根据权利要求2所述的针对原子钟序列的四分位结合arima的综合处理方法，其特征在于，s210中的四分位数和四分位矩分别表示为：
4.根据权利要求2所述的针对原子钟序列的四分位结合arima的综合处理方法，其特征在于，s220包括：
5.根据权利要求1所述的针对原子钟序列的四分位结合arima的综合处理方法，其特征在于，s300包括：
6.根据权利要求5所述的针对原子钟序列的四分位结合arima的综合处理方法，其特征在于，所述arima模型包括自回归模型、差分模型和平均移动模型；
7.根据权利要求6所述的针对原子钟序列的四分位结合arima的综合处理方法，其特征在于，在s350中arima模型预测出的预测值表示为：
8.根据权利要求7所述的针对原子钟序列的四分位结合arima的综合处理方法，其特征在于，在s350之后，所述针对原子钟序列的四分位结合arima的综合处理方法还包括：
