基桩超声波检测数据的查重方法、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及基桩超声波检测数据查重领域，尤其是涉及一种基桩超声波检测数据的查重方法、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.在建筑施工领域，为了确保建筑最终的质量和安全性，需要在初期对基桩的相关检测数据进行审核。为了应对基桩相关检测数据进行的审核，检测人员往往会通过对同一根基桩多次进行检测，重复采集检测数据，来代替其他桩的检测数据，从而进行数据造假。
3.目前，通常通过人工的方式对采集的数据进行对比，并针对相似度较高的数据进一步进行核查。但是，这种方式仅仅适用于数据量较小的情况，当需要处理的数据量较大时，则无法通过人工的方式进行处理。因此，需要一种智能化的数据查重方法来对同一根桩多次检测进行数据造假情况的筛查。


技术实现要素：

4.为了实现对大数据量的基桩超声波检测数据进行查重，进而对同一根基桩多次检测而进行数据造假的情况进行筛查，本技术提供一种基桩超声波检测数据的查重方法、电子设备及存储介质。
5.第一方面，本技术提供的一种基桩超声波检测数据的查重方法采用如下的技术方案：基桩超声波检测数据的查重方法，包括以下步骤：对不同基桩的每个剖面的声时线数据两两设置为一组；舍弃所述声时线顶部的若干数据点；对所述声时线进行分段取平均并简化处理；对所述声时线所对应的基桩深度和声时数据进行归一化操作；对处理后的声时线数据，计算弗雷歇距离；若所计算出的弗雷歇距离小于预设值，则输出相应的桩号、剖面号及声时线的相似度。
6.通过采用以上技术方案，首先对不同基桩的每个剖面的声时线数据两两为一组进行预处理，比如通过舍弃所述声时线顶部的若干数据点，然后再对处理后的声时线进行分段取平均并简化处理及声时线所对应的基桩深度和声时数据进行归一化操作，再对预处理后的声时线数据，计算弗雷歇距离，并将计算结果与预设值进行对比，从而实现了对大数据量的基桩超声波检测数据进行准确的查重处理，进而实现了对同一根基桩多次检测而进行数据造假情况进行筛查。
7.优选的，还包括：若进行对比的两段声时线存在整体偏移，则将声时均值较大的曲线中的每个点，减去声时均值较大曲线的均值与声时均值较小曲线的均值两者的差值，使两线贴近。
8.通过采用以上技术方案，从而可以进一步提高基桩超声波检测数据进行查重的准确率，进而进一步提高了对同一根基桩多次检测而进行数据造假情况筛查的准确率。
9.优选的，若进行对比的两段声时线所对应的深度不同，则在步骤“对不同基桩的每个剖面的声时线数据两两设置为一组”之后还包括：对于每一组声时线数据，按较小的深度数据，在较大深度的声时线中逐点递进，每次取相同深度的数据段；基于较小深度的声时线和每次所取的较大深度的声时线中的数据段，形成新的若干组声时线数据；然后针对每一组新的声时线数据进行处理。
10.通过采用以上技术方案，从而可以实现对深度不同的两段声时线进行准确的查重，从而进一步提升了对同一根基桩多次检测而进行数据造假情况筛查的准确率。
11.优选的，若进行对比的两段声时线所对应的深度不同，则步骤“对处理后的声时线数据，计算弗雷歇距离”具体包括：对形成新的若干组声时线数据逐次进行计算；直至任意一次计算获得的弗雷歇距离小于预设值，则停止计算；将所述获得的弗雷歇距离作为最终的弗雷歇距离。
12.通过采用以上技术方案，从而可以实现对深度不同的两段声时线进行准确的查重，从而进一步提升了对同一根基桩多次检测而进行数据造假情况筛查的准确率；同时该方法还减少了数据的计算量。
13.优选的，所述的舍弃所述声时线顶部的若干数据点，该数据点的数量取值范围为3
‑
5个。
14.通过采用以上技术方案，从而可以提高基桩超声波检测数据进行查重的准确率，进而提高了对同一根基桩多次检测而进行数据造假情况筛查的准确率。
15.更选的，所述的舍弃所述声时线顶部的若干数据点，该数据点的数量为5个。
16.通过采用以上技术方案，从而可以进一步提高基桩超声波检测数据进行查重的准确率，进而进一步提高了对同一根基桩多次检测而进行数据造假情况筛查的准确率。
17.优选的，对于基桩的不同剖面，每间隔0.1
‑
0.2m采集一条声测线，所有声测线的首波达到时间即形成该剖面的声时线。
18.通过采用以上技术方案，从而可以提高基桩超声波检测数据进行查重的准确率，进而提高了对同一根基桩多次检测而进行数据造假情况筛查的准确率。另外，采取尽量小的间隔，可以使原始声时线尽可能减小信息的遗漏，更好的保留声时线的信息，利于离散弗雷歇距离的计算。
19.更选的，对于基桩的不同剖面，每间隔0.1采集一条声测线，所有声测线的首波达到时间即形成该剖面的声时线。
20.通过采用以上技术方案，从而可以进一步提高基桩超声波检测数据进行查重的准确率，进而进一步提高了对同一根基桩多次检测而进行数据造假情况筛查的准确率。
21.优选的，所述的对所述声时线进行分段取平均并简化处理，具体包括：分段取每5
‑
10个声时数据点的均值代替这一段的声时，然后每段只保留一个数据点；将剩余的所有数据点连成一条线。
22.通过采用以上技术方案，从而可以提高基桩超声波检测数据进行查重的准确率，
进而提高了对同一根基桩多次检测而进行数据造假情况筛查的准确率。而且每段取平均后，两条线相对应的一段都是直线，两直线计算其离散弗雷歇距离结果是一样的，故只需要每段保留一个点，既不影响计算结果，也可大大缩小计算量。每n个点取平均并简化，计算量可减小至1/n。但是当数据点的个数小于5时，由于数据点较少，因而数据取平均时，消除随机误差的效果不佳；当数据点的个数大于10时，由于声时线包含管斜和混凝土质量两部分数据，其中因混凝土质量形成的声时线波动，往往不超过0.5米范围，因此，如果平均的点数取太大容易将此部分掩盖，不利于计算曲线相似度。
23.更优选的，所述的对所述声时线进行分段取平均并简化处理，具体包括：分段取10个声时数据点的均值代替这一段的声时，然后将所有的均值数据连成一条曲线。
24.通过采用以上技术方案，从而可以进一步提高基桩超声波检测数据进行查重的准确率，进而进一步提高了对同一根基桩多次检测而进行数据造假情况筛查的准确率，使得消除随机误差的效果较好，同时便于计算曲线相似度。
25.第二方面，本技术提供的一种基桩超声波检测数据查重系统，采用如下技术方案：基桩超声波检测数据查重系统，包括：设置模块：用于对不同基桩的每个剖面的声时线数据两两设置为一组；数据点舍弃处理模块，用于舍弃所述声时线顶部的若干数据点；简化处理模块，用于对所述声时线进行分段取平均并简化处理；归一化操作处理模块，用于对所述声时线所对应的基桩深度和声时数据进行归一化操作；弗雷歇距离计算模块，用于对处理后的声时线数据，计算弗雷歇距离；信号输出模块，用于若所计算出的弗雷歇距离小于预设值，则输出相应的桩号、剖面号及声时线的相似度。
26.通过采用以上技术方案，对不同基桩的每个剖面的声时线数据两两为一组进行预处理，比如通过舍弃所述声时线顶部的若干数据点，然后再对处理后的声时线进行分段取平均并简化处理及声时线所对应的基桩深度和声时数据进行归一化操作，再对预处理后的声时线数据，计算弗雷歇距离，并将计算结果与预设值进行对比，从而实现了对大数据量的基桩超声波检测数据进行准确的查重处理，进而实现了对同一根基桩多次检测而进行数据造假情况进行筛查。
27.第三方面，本技术提供的一种电子设备，采用如下技术方案：一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如前述任一种方法的计算机程序。
28.第四方案，本技术提供的一种计算机可读存储介质采用如下技术方案：一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如前述任一种方法的计算机程序。
29.综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：首先对不同基桩的每个剖面的声时线数据两两为一组进行预处理，比如通过舍弃所述声时线顶部的若干数据点，然后再对处理后的声时线进行分段取平均并简化处理及声时线所对应的基桩深度和声时数据进行归一化操作，然后对预处理后的声时线数据，计算弗雷歇距离，并将计算结果与预设值进行对比，从而实现了对大数据量的基桩超声波检测数据进行准确的查重处理，进而实现了对同一根基桩多次检测而进行数据造假情况进行筛
查。
附图说明
30.图1是本技术的一种实施例的方法流程图。
31.图2是本技术的另一种实施例的方法流程图。
32.图3是本技术的另一种实施例的方法流程图。
33.图4为bd498号桩的声时数据的原始数据和重测数据示意图。
34.图5为对图4中的两条声时线，预处理时未舍弃任何数据的示意图。
35.图6为对图4中的两条声时线，采用本技术中的预处理方法进行处理，舍弃顶部5个点，并进行归一化处理后的示意图。
36.图7为第4
‑
67号桩第1剖面的数据不平均不简化数据示意图。
37.图8为4
‑
67号桩的第1剖面取5点平均但不简化数据的示意图。
38.图9为4
‑
67号桩的第1剖面取10点平均但不简化数据的示意图。
39.图10为4
‑
67号桩的第1剖面取20点平均但不简化数据的示意图。
40.图11为4
‑
67的第1剖面取50点平均但不简化数据的示意图。
41.图12为4
‑
67的第1剖面取100点平均但不简化数据的示意图。
42.图13为4
‑
67号桩的第1剖面取5点平均并简化数据的示意图。
43.图14为4
‑
67号桩的第1剖面取10点平均并简化数据的示意图。
44.图15为4
‑
67号桩第1剖面取20点平均并简化数据的示意图。
45.图16为4
‑
67号桩的第1剖面取50点平均并简化数据的示意图。
46.图17为4
‑
67号桩的第1剖面取100点平均并简化数据的示意图。
具体实施方式
47.以下结合附图1
‑
17对本技术作进一步详细说明。
48.对于基桩超声波检测项目，检测人员在工地检测过程中，可能通过对同一根桩多次进行检测，重复采集检测数据，用于代替其他桩的检测数据。审核人员在审核检测报告时，面对大量的检测数据，其中相似的数据往往难以察觉。因此需要一种筛查方法，将相似程度较高的数据筛选出来，然后由审核人员对这些数据进一步人工核查。
49.本技术实施例公开一种基桩超声波检测数据的查重方法。参照图1，基桩超声波检测数据的查重方法，包括以下步骤：s1，对不同基桩的每个剖面的声时线数据两两设置为一组；s2，舍弃所述声时线顶部的若干数据点；s3，对所述声时线进行分段取平均并简化处理；s4，对所述声时线所对应的基桩深度和声时数据进行归一化操作；s5，对处理后的声时线数据，计算弗雷歇距离；s6，若所计算出的弗雷歇距离小于预设值，则输出相应的桩号、剖面号及声时线的相似度。
50.本技术实施例中，对于基桩的不同剖面，可以每间隔0.1
‑
0.2m采集一条声测线，优选的，每间隔0.1采集一条声测线；所有声测线的首波达到时间即形成该剖面的声时线。即，
基桩超声波检测的每个测试剖面的声测线在深度方向其声时所连成的深度～声时曲线，为每个剖面的声时线。声时线的形态，既包含桩身质量信息，也包含声测管倾斜信息，具有一定的特征。因此，两个剖面数据的相似性，可以通过计算其声时线的弗雷歇距离，作为衡量数据相似程度的依据。弗雷歇距离越小，相似程度越高。
51.发明人经研究发现：首先，在实际检测过程中，位于桩顶处声测管内的清水，容易因溢出造成缺水或者管外污水流入等原因，造成重复检测时所获得的声时线差异较大（主要在于声时线的前面部分差异较大），因此，本技术中首先舍弃进行对比的声时线顶部的若干数据点，去掉声时线差异较大的部分，计算剩余部分的声时线的相似度，从而提高了最终计算结果的准确率，实现了更准确的对同一根基桩多次检测而进行数据造假的情况进行筛查。其次，对处理后的声时线进行分段取平均并简化处理及对处理后的声时线所对应的基桩深度和声时数据进行归一化操作。其中，对处理后的声时线所对应的基桩深度和声时数据进行归一化操作，是因为实际计算中，深度量纲为米，声时量纲为秒，为了消除量纲对计算的影响，因此需要对数据进行归一化处理。另外，实际检测过程中，因随机误差，导致声时线存在波动，即使同一根桩的重测数据，直接用于计算，其弗雷歇距离也会比较大，因此，比如可以通过分段取若干声时数据点的均值代替这一段的声时，每段保留一个点，来消除一部分随机误差，并简化数据，从而进一步提高声时线相似度计算的准确性，同时减小计算量，实现了更准确、高效的对同一根基桩多次检测而进行数据造假的情况进行筛查。
52.本技术中，当计算得出的弗雷歇距离小于预设值时，则可以输出相应的桩号、剖面号及声时线的相似度至屏幕、结果文件。
53.本实施例中，所述的预设值，可以为设定的某一经验数值，该经验数值可以通过重复采集同一个基桩的超声波检测数据，然后通过本技术中的查重方法进行计算，通过最终得到的相似度数值来确定。
54.在本实施例中，所述的舍弃所述声时线顶部的若干数据点，该数据点的数量取值范围可以为3
‑
5个，优选为5个。
55.当每间隔0.1米采集一条声测线时，由于对于反复检测的同一基桩，此过程中设备反复放入、抽出声测管，易造成管口部分清水受污染而浑浊，影响声波透射，可能使得这部分声时线前后偏离较大，影响弗雷歇距离计算结果。污水进入管内一般不会超过0.5米。另外，因检测前须将桩头破除至设计标高，故临近桩顶的部分混凝土可能受影响，可能造成这一段检测数据随机误差较大，影响弗雷歇距离计算结果。这一段的影响一般不会超过0.3米。因此，所述的舍弃所述声时线顶部的若干数据点，该数据点的数量取值范围可以为3
‑
5个。
56.另外，在实际情况中，需要被造假数据的基桩与实际的检测基桩，桩长可能不一致，即对应获得的声时线的深度不同。可根据声时线深度分别进行处理：若进行对比的两段声时线所对应的深度相同，直接采用上述方案进行计算；若进行对比的两段声时线所对应的深度不同，则在步骤s1和步骤s2之间还包括：s11，对于每一组声时线数据，按较小的深度数据，在较大深度的声时线中逐点递进，每次取相同深度的数据段；s12，基于较小深度的声时线和每次所取的较大深度的声时线中的数据段，形成新的若干组声时线数据；
s13，然后针对每一组新的声时线数据进行处理。
57.在一种实施例中，如图2所示，若进行对比的两段声时线所对应的深度不同，则步骤s5具体包括：对形成新的若干组声时线数据逐次进行计算；取相似度最小的数值作为最终的弗雷歇距离。
58.然后将该弗雷歇距离与预设值进行对比，来判断两段声时线的相似度，进而对同一根基桩多次检测而进行数据造假的情况进行筛查。
59.在另一实施例中，如图3所示，若进行对比的两段声时线所对应的深度不同，则步骤s5具体包括：对形成新的若干组声时线数据逐次进行计算；直至任意一次计算获得的弗雷歇距离小于预设值，则停止计算；将所述获得的弗雷歇距离作为最终的弗雷歇距离。
60.然后将该弗雷歇距离与预设值进行对比，来判断两段声时线的相似度，进而对同一根基桩多次检测而进行数据造假的情况进行筛查。
61.通过该方法，减少了数据的计算量，同时也可以实现准确的对同一根基桩多次检测而进行数据造假的情况进行筛查。
62.所述的“逐点递进”，这里是指采集声测线的距离间隔，可以是0.1
‑
0.2m。在测量基桩的超声波检测数据时，沿基桩的深度方向可以设置多个声测管，然后将基桩超声波巡测仪（比如武汉中岩的rsm7、rsm8检测仪）设于一个声测管中，另一个声测管中设置接收端；将基桩超声波巡测仪由底端向上拉，每间隔0.1
‑
0.2m采集一条声测线，所有声测线的首波达到时间即形成该剖面的声时线。
63.也即，所述的“逐点递进”，是当参与计算桩的深度不一样时，两个剖面的深度不一样，声时线长度不一样，这时候需要按较短声时线的长度，在较长的声时线里逐段截取相同长度的一段进行计算。
64.例如深度11.1米的a桩和15.0米的b桩，计算两根桩声时线的相似度时，先在b桩的声时线中截取0～11.1米的一段进行计算，再截取0.1～11.2米的一段进行计算，再截取0.2～11.3米的一段进行计算，以此类推，直至3.9～15.0米。
65.此过程中，记录每次计算的结果，以最小一次的结果作为最终结果；但是，其中一次一旦出现结果小于预设值，即不再“逐点递进”往下计算，并以此次结果作为最终结果。
66.可选的，在本实施例中，为了进一步提高基桩超声波检测数据进行查重的准确率，进而进一步提高对同一根基桩多次检测而进行数据造假情况筛查的准确率，在步骤s3和s4之间还可以包括：s31，若进行对比的两段声时线存在整体偏移，则将声时均值较大的曲线中的每个点，减去声时均值较大曲线的均值与声时均值较小曲线的均值两者的差值，使两线贴近。
67.发明人经研究发现：实际检测过程中，如果测量者采用某一直径的基桩的超声波检测数据对另一直径的基桩的超声波检测数据造假时，由于直径不同，那么设置在基桩上的、用于安装超声波数据检测的发射端和接收端的声测孔的间距就不同，会造成两段声时线存在一定的整体偏移，导致无法采用弗雷歇距离算法来计算某一声时线和造假声时线之间的相似度。因此，发明人通过利用声时均值较大的曲线中的每个点，减去声时均值较大曲线的均值与声时均值较小曲线的均值两者的差值，使两线贴近。从而可以实现对更多的数
据造假的情况进行准确的筛查，提高对同一根基桩多次检测而进行数据造假情况筛查的准确率。
68.本技术实施例中，所述的对所述声时线进行分段取平均并简化处理，具体包括：分段取每5
‑
10个声时数据点的均值代替这一段的声时，然后每段只保留一个数据点；将剩余的所有数据点连成一条线。
69.比如：有[0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0, 11.0, 12.0]共13个数，每5个数取平均值，结果为[2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 11.0, 11.0, 11.0]，最后3个数凑不够5个就3个数取平均，最后只保留[2.0, 7.0, 11.0]。
[0070]
优选为，分段取10个声时数据点的均值代替这一段的声时，然后将所有的均值数据连成一条曲线。
[0071]
本技术实施例还公开一种基桩超声波检测数据查重系统。一种基桩超声波检测数据查重系统，包括：设置模块：用于对不同基桩的每个剖面的声时线数据两两设置为一组；数据点舍弃处理模块，用于舍弃所述声时线顶部的若干数据点；简化处理模块，用于对所述声时线进行分段取平均并简化处理；归一化操作处理模块，用于对所述声时线所对应的基桩深度和声时数据进行归一化操作；弗雷歇距离计算模块，用于对处理后的声时线数据，计算弗雷歇距离；信号输出模块，用于若所计算出的弗雷歇距离小于预设值，则输出相应的桩号、剖面号及声时线的相似度。
[0072]
发明人经研究发现：首先，在实际检测过程中，位于桩顶处声测管内的清水，容易因溢出造成缺水或者管外污水流入等原因，造成重复检测时所获得的声时线差异较大（主要在于声时线的前面部分差异较大），因此，本技术中首先舍弃进行对比的声时线顶部的若干数据点，去掉声时线差异较大的部分，计算剩余部分的声时线的相似度，从而提高了最终计算结果的准确率，实现了更准确的对同一根基桩多次检测而进行数据造假的情况进行筛查。其次，对处理后的声时线进行分段取平均并简化处理及对处理后的声时线所对应的基桩深度和声时数据进行归一化操作。其中，对处理后的声时线所对应的基桩深度和声时数据进行归一化操作，是因为实际计算中，深度量纲为米，声时量纲为秒，为了消除量纲对计算的影响，因此需要对数据进行归一化处理。另外，实际检测过程中，因随机误差，导致声时线存在波动，即使同一根桩的重测数据，直接用于计算，其弗雷歇距离也会比较大，因此，比如可以通过分段取若干声时数据点的均值代替这一段的声时，每段保留一个点，来消除一部分随机误差，并简化数据，从而进一步提高声时线相似度计算的准确性，同时减小计算量，实现了更准确、高效的对同一根基桩多次检测而进行数据造假的情况进行筛查。
[0073]
本技术实施例还公开一种电子设备。一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行上述任一种方法的计算机程序。
[0074]
本技术实施例还公开一种计算机可读存储介质。一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如上述任一种方法的计算机程序。
[0075]
以上均为本技术的较佳实施例，并非依此限制本技术的保护范围，故：凡依本技术
的方法、原理所做的等效变化，均应涵盖于本技术的保护范围之内。
[0076]
为了验证本技术的效果，发明人还进行了以下实验：实验例1：发明人对bd498号桩在不同深度时测量的声时数据进行了统计，其中测量时，每间隔0.1m测量一次，跨距为484mm。获得第一剖面原始声时线及重测的声时线如图4所示；对图4中的两条声时线，进行分段取平均并简化处理，并进行归一化处理，未舍弃任何数据的示意图如图5所示；对图4中的两条声时线进行分段取平均并简化处理，舍弃顶部5个点，并进行归一化处理后的示意图如图6所示。
[0077]
结论：以bd498号桩的首次测试数据、反复重测中的某一次数据为例：当预处理未舍弃任何数据，两曲线离散弗雷歇距离为0.993；预处理中舍弃顶部5个点，两曲线离散弗雷歇距离为0.171。因为反复重测时，桩顶数据可能因污水干扰出现部分偏离，根据弗雷歇距离的定义可知，这会对计算结果造成较大的干扰，计算结果也反映了这种干扰，而舍弃顶部5个点的数据后，计算结果显示两曲线较为接近。因而，本技术中，舍弃所述声时线顶部的5个数据点，可以进一步提高基桩超声波检测数据进行查重的准确率，进而进一步提高了对同一根基桩多次检测而进行数据造假情况筛查的准确率。
[0078]
实验例2以4
‑
67号、5
‑
56号、bd498号三根桩的首次测试数据、反复重测中的某一次数据为例，共6个剖面数据，两两组合计算其离散弗雷歇距离。
[0079]
当不进行若干点取平均并简化时，计算结果如下表1所示表1当每5个点取平均但不简化数据时，计算结果如下表2所示：表2
当每5个点取平均并简化时，计算结果如下表3所示：表3当每10个点取平均但不简化数据时，计算结果如下表4所示：表4当每10个点取平均并简化时，计算结果如下表5所示：表5
当每20个点取平均但不简化数据时，计算结果如下表6所示：表6当每20个点取平均并简化时，计算结果如下表7所示：表7当每50个点取平均但不简化数据时，计算结果如下表8所示：表8
当每50个点取平均并简化时，计算结果如下表9所示：表9当每100个点取平均但不简化数据时，计算结果如下表10所示：表10当每100个点取平均并简化时，计算结果如下表11所示：表11
由表1
‑
表11（如上述每一表格的第一行第二列数据、第3行第4列数据、第5行第6列数据）可知：分别每5、10、20、50、100个点取平均但不简化数据时，同一根桩的声时线，平均点数越多，其离散弗雷歇距离越小，即对若干点取平均值，可以消除部分随机误差，使得最终查重的准确率提高；但取平均的点数大于20时，其离散弗雷歇距离反而可能增大。
[0080]
另外根据图7
‑
图17（均对数据进行了归一化处理）也可以看出，从4
‑
67号桩声时线经过5、10、20、50、100个点取平均后可见，当20、50、100个点取平均时，经过预处理的曲线，过于粗糙，已损失了大部分有用的信息，计算结果已经开始出现较大的偏差。
[0081]
因此，对声时线进行分段取平均处理时，分段取每5
‑
10个声时数据点的均值代替这一段的声时，可较好的消除随机误差，也能尽可能的保留有用的信息，效果较佳，尤其是取每10个点平均时，可更好的消除随机误差，效果更佳。
[0082]
此外，根据表1
‑
表11可知，分别每5、10、20、50、100个点取平均并且简化数据以及取平均不简化数据，简化数据与不简化数据相比，对计算结果的影响很小，可忽略不计。但是简化数据后，可大大缩小计算量，从而提高数据查重的效率。
[0083]
实验例三以4
‑
67、5
‑
56、bd498三根桩的首次测试数据、反复重测中的某一次数据为例，共6个剖面数据：以原数据（每0.1米采集一条声时线，取10点平均，但不简化数据）两两组合计算其离散弗雷歇距离，结果如表12所示；表12
将原数据每间隔1个数据点舍弃1个数据的，即变为间隔0.2米采集一条声测线的数据（即每0.2米采集一条声时线，取5点平均时，但不简化数据），两两组合计算其离散弗雷歇距离，如图表13所示。
[0084]
表13从结果对比可知：间隔0.1米、0.2米，在大部分情况下不会造成结果太大的不同，但是采取尽量小的间隔，可以使原始声时线尽可能减小信息的遗漏，更好的保留声时线的信息，利于离散弗雷歇距离的计算。
[0085]
实验例四对某工程所检测的4根桩的其中2根桩进行重复检测，每根桩3个剖面，共18个剖面的数据。使用本技术方法，对其数据进行试算，实际效果详见表14。
[0086]
由表14可知，本技术方法的查重效果较佳，并且结合实验例一、实验例四的结果可知，在具体实施时，离散弗雷歇距离的判断预设值可取0.2。
[0087]
表14