粗大误差C语言程序Word文档下载推荐.docx
- 文档编号:19045432
- 上传时间:2023-01-03
- 格式:DOCX
- 页数:19
- 大小:215.17KB
粗大误差C语言程序Word文档下载推荐.docx
《粗大误差C语言程序Word文档下载推荐.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《粗大误差C语言程序Word文档下载推荐.docx(19页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
①若舍入部分的数值,大于保留部分的末位的半个单位,则末位加1。
②若舍去部分的数值,小于保留部分的末位的半个单位,则末位不变。
③若舍去部分的数值,等于保留部分的末位的半个单位,则末位凑成偶数。
即当末位为偶数时则末位不变,当末位为奇数时则末位加1。
(2)算术平均值
对某一量进行一系列等精度测量,由于存在随机误差,其测得值皆不相同,应以全部测得值的算术平均值作为最后的测量结果。
1、算术平均值的意义
在系列测量中,被测量所得的值的代数和除以n而得的值成为算术平均值。
设
,
,…,
为n次测量所得的值,则算术平均值
算术平均值与真值最为接近,由概率论大数定律可知,若测量次数无限增加,则算术平均值
必然趋近于真值
。
-
——第
个测量值,
=
——
的残余误差(简称残差)
2、算术平均值的计算校核
算术平均值及其残余误差的计算是否正确,可用求得的残余误差代数和性质来校核。
残余误差代数和为:
当
为未经凑整的准确数时,则有
1)残余误差代数和应符合:
,求得的
为非凑整的准确数时,
为零;
>
为凑整的非准确数时,
为正;
其大小为求
时的余数。
<
为负;
时的亏数。
2)残余误差代数和绝对值应符合:
当n为偶数时,
A;
当n为奇数时,
式中A为实际求得的算术平均值
末位数的一个单位。
(3)测量的标准差
测量的标准偏差称为标准差,也可以称之为均方根误差。
1、测量列中单次测量的标准差
式中
—测量次数(应充分大)
——测得值与被测量值的真值之差
2、测量列算术平均值的标准差
3、标准差的其他计算法
1.别捷尔斯法
二、程序流程
1、算术平均值
2、求残余误差
3、校核算术平均值及其残余误差
4、判断系统误差
5、求测量列单次测量的标准差
6、判别粗大误差
7、求算术平均值的标准差
8、求算术平均值的极限误差
9、写出最后测量结果
三、编程实现
源程序:
#include"
stdafx.h"
stdio.h"
stdlib.h"
math.h"
doublegebruce[]={1.15,1.46,1.67,1.82,1.94,2.03,
2.11,2.18,2.23,2.28,2.33,2.37,
2.41,2.44,2.48,2.50,2.53,2.56,
2.58,2.60,2.62,2.64,2.66,2.74,
2.81,2.87,2.96,3.17};
doubleT[]={63.66,9.92,5.84,4.60,4.03,3.71,3.50,
3.36,3.25,3.17,3.11,3.05,3.01,2.98,
2.95,2.92,2.90,2.88,2.86,2.85,2.83,
2.82,2.81,2.80,2.79,2.78,2.77,2.76,
2.76,2.75,2.70,2.68,2.66,2.65,2.64,
2.63,2.63,2.58};
doubleaverage_fun(doubledatas[],intdatas_num);
//求平均数
voidcanyu_error_fun(doubledatas[],doublecanyu_error_data[],doubleaverage,intdatas_num);
//求残余误差
voidrevise_average_fun(doubledatas[],doublecanyu_error_data[],doubleaverage,intdatas_num);
voidjudge_system_error_fun(doublecanyu_error_data[],intdatas_num);
//判断系统误差
//马利准则
//阿卑准则
voidabei(doublecanyu_error_data[],doublestd_error_average,intdatas_num);
//求测量列单次测量的标准差
doublestd_row_fun(doublecanyu_error_data[],
intdatas_num);
//判别粗大误差
voidcrassitude_error_fun(doubledatas[],
doubleaverage,
doublestd_besia,
intliyiter(doublecanyu_error_data[],doublestd_row_besia,intdatas_num);
//求算数平均值的标准差
doublestd_error_average_fun(doublestd_bersia,intdatas_num);
//求算数平均值的极限误差
doublelimit_error_average_fun(doublestd_error_average,intdatas_num);
doublemyround(doubleval,intdigits);
intmain(intargc,char*argv[])
{
//开辟数组的指针
double*datas,*canyu_error_data;
//保存的数据
doubleaverage,canyu_error=0,std_besia=0,std_error_average=0,limit_error_average=0;
//测试数据
//doubledatas[]={24.774,24.778,24.771,24.780,24.772,24.777,24.773,24.775,24.774};
//数组长度以及一些常量
intdatas_num,j,flags;
datas_num=9;
printf("
输入你要创建的数据容量:
"
);
scanf("
%d"
&
datas_num);
//创建数组,数据,残余误差
datas=(double*)calloc(datas_num,sizeof(double));
canyu_error_data=(double*)calloc(datas_num,sizeof(double));
请输入你要测试的数据:
\n"
//接收数据
for(j=0;
j<
datas_num;
j++)
printf("
%d:
j+1);
scanf("
%lf"
datas+j);
}
//printf("
接收数据成功!
average=myround(average_fun(datas,datas_num),3);
canyu_error_fun(datas,canyu_error_data,average,datas_num);
//平均值
****************************************************\n"
平均值为:
%lf\n"
average);
//残余误差
残余误差为:
for(j=0;
{
canyu_error_data[j]);
}
//校核算术平均值
revise_average_fun(datas,canyu_error_data,average,datas_num);
//判别系统误差
马利可夫准则判定:
judge_system_error_fun(canyu_error_data,datas_num);
//测量列单次测量的标准差
std_besia=std_row_fun(canyu_error_data,datas_num);
测量列单次测量的标准差为:
std_besia);
//判别粗大误差
crassitude_error_fun(datas,average,std_besia,datas_num);
flags=liyiter(canyu_error_data,std_besia,datas_num);
莱以特准则判断粗大误差:
if(flags==0){printf("
不存在粗大误差\n"
elseprintf("
存在粗大误差,应剔除\n"
//算数平均值的标准差
std_error_average=std_error_average_fun(std_besia,datas_num);
算数平均值的标准差为:
std_error_average);
//算数平均值的极限误差
limit_error_average=limit_error_average_fun(std_error_average,datas_num);
算数平均值的极限误差为:
limit_error_average);
//阿卑
阿卑准则判定:
abei(canyu_error_data,std_error_average,datas_num);
return0;
}//main
doubleaverage_fun(doubledatas[],intdatas_num)
intk=0;
doubleaverage=0;
for(k=0;
k<
k++)
average+=datas[k];
average/=datas_num;
returnaverage;
voidcanyu_error_fun(doubledatas[],doublecanyu_error_data[],doubleaverage,intdatas_num)
intk=0;
for(k=0;
{
canyu_error_data[k]=datas[k]-average;
//校核算术平均值
voidrevise_average_fun(doubledatas[],doublecanyu_error_data[],
doubleaverage,intdatas_num)
doublesum_canyu=0,sum_datas=0,sum_canyu_test,A;
sum_canyu+=canyu_error_data[k];
sum_datas+=datas[k];
sum_canyu_test=sum_datas-datas_num*average;
该算术平均值为:
该算术平均值末位数的一个单位是:
A);
if(datas_num%2==0)
if(sum_canyu_test>
datas_num/2.0*A)
该算术平均值不正确!
该算术平均值正确!
else
(datas_num/2.0-0.5)*A)
//残余误差法判断系统误差
voidjudge_system_error_fun(doublecanyu_error_data[],intdatas_num)
intk,j;
doublesystem_errors=0,system_error=0,data_error;
j=(datas_num+1)/2;
j;
k++)system_errors+=canyu_error_data[k];
k++)system_error+=canyu_error_data[k];
data_error=system_errors-system_error;
该系统误差为:
%lf,"
data_error);
if(data_error<
0.01)printf("
系统误差较小,故不存在系统误差\n"
elseprintf("
存在系统误差\n"
//求测量列单次测量的标准差,方法二
doublestd_row_fun(doublecanyu_error_data[],intdatas_num)
doublestd_row_besia=0,std_row_bejacks=0,u;
std_row_besia+=canyu_error_data[k]*canyu_error_data[k];
std_row_bejacks+=double(fabs(canyu_error_data[k]));
std_row_besia=myround(sqrt(std_row_besia/((float)(datas_num-1))),4);
std_row_bejacks=myround(1.253*std_row_bejacks/(sqrt(datas_num*(float)(datas_num-1))),4);
u=myround(std_row_bejacks/std_row_besia-1,4);
贝赛尔-别捷尔斯判断系统误差:
if(double(fabs(u)<
2/sqrt((double)datas_num-1)))
因为|u|=%lf<
2/sqrt(%d-1)=%lf,"
u,datas_num,2/sqrt((double)datas_num-1));
不存在系统误差\n"
因为|u|=%lf>
2/sqrt(%d-1)=%lf\n"
returnstd_row_besia;
intdatas_num)
double*datas_list,temp;
doublex1,xi,g0,g1,gi;
//flag为α,flag=0时α=0.01,flag=1时α=0.05
intk=0,j=0,flag=0;
datas_list=(double*)calloc(datas_num,sizeof(double));
k++)datas_list[k]=datas[k];
//冒泡排序法...由小到大排序
datas_num-k;
if(datas_list[j]>
datas_list[j+1])
temp=datas_list[j];
datas_list[j]=datas_list[j+1];
datas_list[j+1]=temp;
elsecontinue;
x1=datas_list[1];
xi=datas_list[datas_num];
x1=average-x1;
xi=xi-average;
gi=xi/std_besia;
g0=gebruce[datas_num-3];
g1=x1/std_besia;
使用格罗布斯判别准则判定粗大误差为:
x1=%lf,\tx%d=%lf\n"
datas_list[1],datas_num,datas_list[datas_num]);
x1,datas_num,xi);
g1=%lf,\tg%d=%lf\tg0=%lf\n"
gebruce[datas_num],datas_num,gi,g0);
if(g1<
gi&
&
gi<
g0)printf("
存在粗大误差\n"
free(datas_list);
//莱以特准则判别
intliyiter(doublecanyu_error_data[],doublestd_row_besia,intdatas_num)
intk=0,m=0;
while(k<
datas_num)
if(fabs(canyu_error_data[k])>
3*std_row_besia)
m=1;
break;
elsek++;
returnm;
doublestd_error_average_fun(doublestd_bersia,intdatas_num)
doublestd_error_average;
std_error_average=std_bersia/(sqrt((double)datas_num));
returnmyround(std_error_average,4);
doublelimit_error_average_fun(doublestd_error_average,intdatas_num)
doubleta,limit_error_average;
ta=T[datas_num-1];
limit_error_average=ta*std_error_average;
returnmyround(limit_error_average,4);
voidabei(doublecanyu_error_data[],doublestd_error_average,intdatas_num)
intk;
doubleabei_sum=0;
datas_num-1;
abei_sum+=canyu_error_data[k]*canyu_error_data[k+1];
abei_sum=fabs(abei_sum);
if(abei_sum>
sqrt((double)datas_num-1)*std_error_average*std_error_average)
因为u=%lf>
sqrt(%d-1)*δ*δ=%lf\n"
abei_sum,datas_num,
sqrt((double)datas_num-1)*std_error_average*std_error_average);
存在周期性误差\n"
elsepr
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 粗大 误差 语言 程序