利用经典的莱茵达准则即3σ准则对数据进行粗差剔除获取准确数据，可以根据自己的实际数据对数据进行分组循环处理，代码是基于matlab语言的。

针对变形监测数据中粗差探测与修复问题,提出一种基于局部均值分解(LMD)的粗差探测方法,并结合三次样条插值方法对粗差点进行修复.通过LMD方法对变形序列进行分解得到其PF分量,根据高频分量的奇异点确定可疑粗差点,将分解分量去除高频分量进行重构,利用数学检验方法确定粗差点位置.剔除粗差点后,采用三次样条插值方法进行修复粗差点.研究结果表明:局部均值分解方法在变形监测数据处理中的粗差探测效果明显,三次样条插值修复也基本准确,为大坝变形多尺度分析奠定了较好的基础.