北京交通大学电子测量第二章大作业.docx

1、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：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n10。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，

2、要求在n5时使用。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。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。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。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#includei

3、nt w=0;/*求平均值*/*形参分别为数据总量、数据*/ float ave(int b,float a) float sum,average; int i; for(i=0,sum=0;ib;i+) sum=sum+ai; average=sum/b; return average; /* 标准差估计值*/ /*形参分别为数据总量、数据、平均值*/ float sd(int b,float a,float av) float sum2,c,d; int i; for(i=0,sum2=0;ib;i+) sum2=sum2+ai*ai; c=sum2-b*av*av; d=sqrt(c/(

4、b-1); return d; /*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*/ int Wright(int count,float *p,float *q,float sd) int i,j100,k,a; float standard=3*sd; do k=0; for (i=0;istandard) jk=i; k+; if (k!=0) a=j0; if (k1) for (i=1;ik;i+) if(*(p+ji-1)*(p+ji) a=ji; printf(该组数据有异常数据%fn,*(p+a); for (i=a;i=count;i+) *(p+i

5、)=*(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*/int Chauvenet(int count,float *p,float *q,float sd) int i,j100,k,a; float ch38=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.

6、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; float standard=chcount*sd; do k=0; for (i=0;istandard) jk=i; k+; if (k!=0) a=j0; if (k1) for (i=1;ik;i+) if(*(p+ji-1)*(p+ji) a=ji; printf(该组数据有异常数据%fn,*(p+a); for (i=a;icount;i+) *(p+i)=*(p+i+1); count-; k-; while(k!=0); return (count

7、);/*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*/int Grabus(int count,float *p,float *q,float sd) int i,j100,k,a; float g26=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; float standard=gcount*sd; do k=0; for (i=0;is

8、tandard) jk=i; k+; if (k!=0) a=j0; if (k1) for (i=1;ik;i+) if(*(p+ji-1)*(p+ji) a=ji; printf(该组数据有异常数据%fn,*(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*/ int malikefu(int b,float a,float v,float sd,float av) int i,q=0

9、; float max,sum1=0,sum2=0,sum3=0,sum4=0,n,m; max=fabs(v0); for(i=0;imax) max=fabs(vi); if(b%2=0) for(i=0;i(b/2-1);i+) sum1=sum1+vi; for(i=b/2;ifabs(max)|fabs(n)=fabs(max) printf(存在累进性系统误差n); q=1; if(fabs(n)fabs(max) 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+vi; for(i=(b+1)/2;ifa

10、bs(max)|fabs(m)=fabs(max) printf(存在累进性系统误差n); q=1; if(fabs(m)fabs(max) printf(不存在累进性系统误差n); return q; /*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*/ int abhm(int b,float a,float v,float sd,float av) int i,q=0; float c100,sum=0,n; for(i=0;in) 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); return q;

11、/*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*/void zxqj(int b,float a,float sd,float av) float e100=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; float n,m,l; int p,q; n=sd/(sqrt(b); m=av-eb*n; l=av+eb*n; printf(在95%的置信概率下,n置信系数为%ft置信区间为%f至%fn,eb