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
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
一．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。
一．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：
一．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]
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