静态测量时，用单次测量的测量值作为最终测量结果，是通常使用的最简便的测量方法。
单次测量的基本特点是只测一次，测量应是很认真的,不应有过失误差。
单次测量主要用于一般的生产测量,通常不进行复杂的数据处理计算。
若静态试验数据是多次反映测量的数据列时，一般应根据上一节所述的误差理论估计和消除测量误差的影响，确定被测参量的合理值。
数据处理的基本步骤如下:
(a) 按测量顺序，用表格形式记下测得数据。
(b) 根据式(1-6)和式(1-10)
计算直接测量得到的试验数据列的算术平均值远和标准差估计值S。
(1) 检验和剔除含有过失误差的异常数据
(2) 功率谱分析: 功率谱密度函数给出了被测参量的能量在频域的分布规律。
随机过程中往往含有多种频率成分，要了解随机过程(测量误差,被测信号)中的频率分布情况，以便分析误差根源，就需要对过程进行频谱分析。
功率谱密度函数和自相关函数是一对傅氏变换对。
(d) 概率密度分析:
当试验数据明显偏离正态分布时，需计算其概率密度，以确定数据在幅值域的实际概率分布特征。以上是动态数据分析的主要内容。
根据不同的测试要求，有时还需对试验数据进行一些其它分析处理，如非平稳过程的平稳化处理,峰值概率密度函数的计算等。
3.数据检验
随机数据的分析计算时,一般假定数据满足平稳性、周期性和正态性三个基本特性。试验数据是否满足上述特性要求要依据数据分析的结果进行检验。
均值和方差可用于检验数据的自相关函数和功率谱密度，函数可用于检验数据中是不含稳性，有周期和准周期數据分量，将计算数据的概率密度函数与理论正态分布比较可用于检验数据的正态性。
试验数据不满足基本特性要求时，需进行必要的处理,如平稳化处理,然后重新进行数据分析，否则不能用随机数据的单个样本来估计总体的分布特性。
确定性数据的单个样本相当于静态测量时的单次测量，一般只需进行步骤1,以求得工作循环中各瞬时的被测参量值，一般不进行复杂的数据处理计算。
根据需要，可进行误差估计或曲线拟合，以确定其变化规律。
