北京交通大学电子测量第二章大作业.doc
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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。
二.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:
三.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-
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- 北京 交通大学 电子 测量 第二 作业