该文对小样本采样条件下车身焊装检测数据的分析处理、车身焊装质量小样本评价方法的评价精度、评价极限等问题进行数学模型、理论分析、实际应用等方面的研究.该文主要的研究内容和结论如下:1、小样本采样数据中异常值的处理方法.该文采用数理统计学中的异常值检验方法,检测车身焊装测量数据中的异常值,从而提高数据的可靠性、增加数据反映质量状态的准确性、降低后续分析的复杂性.2、小波滤波方法分离测量数据趋势项和波动项,以波动项的卡方值来决定对车身焊装检测数据进行小波滤波的层数.该文采用小波滤波方法将检测数据分离为趋势项(低频信号)、波动项(高频信号),分别用于车身焊装尺寸偏差源的定位和车身焊装质量的评价.3、小样本方法的评价误差和评价极限.该文对小样本采样条件下车身焊装测量数据的分析处理过程中的质量评价精度问题、评价极限等问题进行研究.4、采用连续小波变换、Shannon信息熵检测车身焊装检测数据中周期趋势.该文采用连续小波变换、Shannon信息熵的有机结合,成功地检测出淹没在噪声中的周期趋势,以及周期的大小.检测出测量数据的周期趋势、提供周期的大小,为车身焊装尺寸偏差源的查找提供了有力的数据支持.