北京交通大学电子测量第二章大作业.docx
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北京交通大学电子测量第二章大作业
电子测量大作业
数据处理的通用程序
1.实验要求
参考例2-2-6的解题过程,用c语言或MATLAB设计测量数据误差处理的通用程序,要求如下:
(1)提供测试数据输入,粗大误差判别准则选择等的人机界面;
(2)编写程序使用说明;
(3)通过实例来验证程序的正确性。
2.实验原理
1.求平均值及标准偏差估计值
2.检查有无异常数据。
用于粗大误差剔除的常见方法有:
①莱特检验法:
当时,该误差为粗大误差。
用于数据服从正态分布的情况下判断异常值,主要用于测量数据较多时,一般要求n>10。
②肖维纳检验法:
当时,该误差为粗大误差。
用于数据服从正态分布的情况下判断异常值,要求在n>5时使用。
③格拉布斯检验法:
当时,该误差为粗大误差,g值根据重复测量次数n和置信概率由附录3的格拉布斯准则表查出。
格拉布斯检验法是在未知总体偏差的情况下,对正态样本或接近正态样本的异常值进行判别。
④除了上述三种检验法外,还有奈尔检验法、Q检验法、狄克逊检验法等。
3.判断有无随时间变化的变值系统误差。
①判断有无累进性系统误差:
n为偶数时,若
n为奇数时,若
则认为测量中存在累进性系统误差。
②判断有无周期性系统误差:
则认为测量中存在周期性系统误差。
4.给出置信区间
先求出平均值的标准偏差,根据n值,查t分布表,可以在给定置信概率下,查出的值。
然后求出置信区间:
3.实验程序
#include
#include
intw=0;
/********求平均值**********/
/*形参分别为数据总量、数据*/
floatave(intb,floata[])
{
floatsum,average;
inti;
for(i=0,sum=0;i
{
sum=sum+a[i];
}
average=sum/b;
returnaverage;
}
/*********标准差估计值************/
/*形参分别为数据总量、数据、平均值*/
floatsd(intb,floata[],floatav)
{
floatsum2,c,d;
inti;
for(i=0,sum2=0;i
{
sum2=sum2+a[i]*a[i];
}
c=sum2-b*av*av;
d=sqrt(c/(b-1));
returnd;
}
/******莱特检验法判断粗大误差******/
/*形参分别为数据总量、数据、残差、标准差*/
intWright(intcount,float*p,float*q,floatsd)
{
inti,j[100],k,a;
floatstandard=3*sd;
do
{
k=0;
for(i=0;i{
if(fabs(*(q+i))>standard)
{
j[k]=i;
k++;
}
}
if(k!
=0)
{
a=j[0];
if(k>1)
{
for(i=1;i{
if(*(p+j[i-1])<*(p+j[i]))
a=j[i];
}
}
printf("该组数据有异常数据%f\n",*(p+a));
for(i=a;i<=count;i++)
*(p+i)=*(p+i+1);
count--;
k--;
}
}while(k!
=0);
return(count);
}
/****肖维纳检验法判断粗大误差******/
/*形参分别为数据总量、数据、残差、标准差*/
/**********数据总量为5-37*********/
intChauvenet(intcount,float*p,float*q,floatsd)
{
inti,j[100],k,a;
floatch[38]={0,0,0,0,0,
1.65,1.73,1.79,1.86,1.92,
1.96,2.00,2.04,2.07,2.10,
2.13,2.16,2.18,2.20,2.22,
2.24,2.26,2.28,2.30,2.32,
2.33,2.34,2.35,2.37,2.38,
2.39,2.45,2.50,2.58,2.64,
2.74,2.81,3.02};
floatstandard=ch[count]*sd;
do
{
k=0;
for(i=0;i{
if(fabs(*(q+i))>standard)
{
j[k]=i;
k++;
}
}
if(k!
=0)
{
a=j[0];
if(k>1)
{
for(i=1;i{
if(*(p+j[i-1])<*(p+j[i]))
a=j[i];
}
}
printf("该组数据有异常数据%f\n",*(p+a));
for(i=a;i*(p+i)=*(p+i+1);
count--;
k--;
}
}while(k!
=0);
return(count);
}
/*******格拉布斯检验法判断粗大误差*******/
/*形参分别为数据总量、数据、残差、标准差*/
/*************数据总量为3-25*************/
intGrabus(intcount,float*p,float*q,floatsd)
{
inti,j[100],k,a;
floatg[26]={0,0,0,1.15,1.46,
1.67,1.82,1.94,2.03,2.11,
2.18,2.23,2.29,2.33,2.37,
2.41,2.44,2.47,2.50,2.53,
2.56,2.58,2.60,2.62,2.64,
2.66};
floatstandard=g[count]*sd;
do
{
k=0;
for(i=0;i{
if(fabs(*(q+i))>standard)
{
j[k]=i;
k++;
}
}
if(k!
=0)
{
a=j[0];
if(k>1)
{
for(i=1;i{
if(*(p+j[i-1])<*(p+j[i]))
a=j[i];
}
}
}
printf("该组数据有异常数据%f\n",*(p+a));
for(i=a;i<=count;i++)
*(p+i)=*(p+i+1);
count--;
k--;
}while(k!
=0);
return(count);
}
/******马利科夫判据判断累进性系统误差******/
/*形参分别为数据总量、数据、残差、标准差、平均值*/
intmalikefu(intb,floata[],floatv[],floatsd,floatav)
{
inti,q=0;
floatmax,sum1=0,sum2=0,sum3=0,sum4=0,n,m;
max=fabs(v[0]);
for(i=0;i
{
if(fabs(v[i])>max)
max=fabs(v[i]);
}
if(b%2==0)
{
for(i=0;i<(b/2-1);i++)
{
sum1=sum1+v[i];
}
for(i=b/2;i
{
sum2=sum2+v[i];
}
n=sum1-sum2;
if(fabs(n)>fabs(max)||fabs(n)==fabs(max))
{
printf("存在累进性系统误差\n");
q=1;
}
if(fabs(n)printf("不存在累进性系统误差\n");
}
if(b%2!
=0)
{
for(i=0;i<(b-1)/2;i++)
{
sum3=sum3+v[i];
}
for(i=(b+1)/2;i
{
sum4=sum4+v[i];
}
m=sum3-sum4;
if(fabs(m)>fabs(max)||fabs(m)==fabs(max))
{
printf("存在累进性系统误差\n");
q=1;
}
if(fabs(m)printf("不存在累进性系统误差\n");
}
returnq;
}
/******阿卑-赫梅判据判断周期性系统误差******/
/*形参分别为数据总量、数据、标准差、平均值*/
intabhm(intb,floata[],floatv[],floatsd,floatav)
{
inti,q=0;
floatc[100],sum=0,n;
for(i=0;i{
sum=sum+v[i]*v[i+1];
}
n=sd*sd*sqrt(b-1);
if(fabs(sum)>n)
{
printf("存在周期性系统误差\n");
q=1;
}
else
{
printf("不存在周期性系统误差\n");
}
returnq;
}
/******95%置信概率下置信系数、置信区间*****/
/*形参分别为数据总量、数据、标准差、平均值*/
/**************数据总量为1-30**************/
voidzxqj(intb,floata[],floatsd,floatav)
{
floate[100]={0,0,12.706,4.303,3.182,2.776,2.571,2.447,
2.365,2.306,2.262,2.228,2.201,2.179,
2.160,2.145,2.131,2.120,2.110,2.101,
2.093,2.086,2.080,2.074,2.069,2.064,
2.06,2.056,2.052,2.048,2.045,2.042};
floatn,m,l;
intp,q;
n=sd/(sqrt(b));
m=av-e[b]*n;
l=av+e[b]*n;
printf("在95%%的置信概率下,\n置信系数为%f\t置信区间为%f至%f\n",e[b],m,l);
}
/**********主