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把测试仪器得到的被测参量的相对量值，即表观值，转变为测得值的技术过程。它是测试数据处理的一部分。标定属于测试仪器的应用技术，包括正确地搜集标定样品、选择恰当的计算变量和数学模型、计算数学模型的系数、评价数学模型的质量等。通常，凡是要求仪器测定的参数都应当作为变量，因为它们都能影响标定结果。

建立数学模型 在测试技术中，把被测参量和测试所得的表观值间的关系统称为数学模型。数学模型大体上分为理论模型和经验模型两类，前者是由公认的定义、定理和公式推导出来，再根据实测结果确定出模型系数；后者是根据实测数据，通过统计寻找变量间的数学关系，再由回归分析确定模型系数。选矿测试仪器标定大多用经验模型，理论模型虽因比较复杂应用较少，但也在发展中。

确定标定样品数量 由被测参量的工艺条件确定标定范围。为保证模型的精度和适应性，应使标定样品有合理的分布，中间量值的样品数至少占30%；当有几种相互影响的变量时，还应考虑这些变量在样品中的基本组合，它应均匀地覆盖样品空间或标定范围。表中给出了标定样品数量的下限值。在实践中，为了得到合理的样品分布和样品的基本组合，实际的样品数可能显著超过下限值。

测试仪器标定时的样品数量

标定过程 数学模型和标定样品数量确定后，按下述程序进行具体标定工作：

(1)用仪器测试出选定样品的各参量的表观值，同时取出相应的样品，用精确的方法确定各样品各参量的值，并认为这是最接近真值的实际值。精确的方法系指物料成分的化学分析、矿浆浓度用烘干法确定等。

(2)利用上述所得的两组数据对选定的数学模型进行相应的计算，确定出模型系数。

(3)对数学模型进行质量评价或相关性检验。对于由数理统计得到的模型，通常可用统计量相关系数R或统计量F来检验，选用相关系数R大，标准偏差小的模型，以提高测量精度；对于配有微机的仪器，通常已有相应的数学模型和计算程序，也可将自编的数学模型及程序输入微机。测试后只须通过键盘将测得的数据输入，即可自动完成上述工作。

(4)系统误差校正。在完成标定后，有时会存在有规律性的系统误差，这时要对标定后的模型系数作小量的调整。

参考书目

中国科学院数学研究组统计组，常用数理统计方法，科学出版社，北京，1973。

陈家鼎等编，概率统计讲义，人民教育出版社，北京，1980。