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瓦斯传感器人工调校数据的传统处理方法需要长时间运行，使用传统方法会使数据无法得到有效处理。本文提出了一种新的处理方法，利用平均值来补充缺失数据，利用多时间粒度建立了瓦斯浓度的特征数据集和样本集，使用五种拟合函数对数据进行拟合得到优化的拟合函数，再根据斜率、最高值和调校前后数据差值找到人工调校数据，最后将数据删除。