对粗大误差和随机误差处理

1、.1误差理论与数据处理大作业题目：粗大误差和随机误差的处理专业测控技术与仪器学生景坤 博*130220323 130220322 班号1302203指导教师罗清华日期2021 .12.5 联系方式分工和工作量分配情况景坤130220323：小组组长：调研及分析，书写报告博130220322：调研、整理、书写报告1课题题目及要求1.1课题题目 用matlab对一组随机数据的粗大误差和随机误差的处理2需求及调研分析2.1需求分析 当今社会，人们对测量和仪器的准确性要求越来越高，传统的测量准确度远远不能满足当今科技以及人们生活方面的要求，所以需要一种能够快速分析误差的方法出现。matlab可以大大减

2、少人工运算的本钱，本钱低，可行性高，而且具有普遍性，故采用matlab来进展误差处理。2.2工作流程分析 我们拿到这个课题时，首先深入熟悉了关于随机误差了系统误差3系统设计方面的知识，然后根据每个人擅长的方面进展了分配。由景坤同学负责写程序，博同学主要负责整理，书写报告。3系统设计3.1总体方案设计3.1.1等精度测量粗大误差处理粗大误差的判别准则1莱以特准则3准则具体方法：求出平均值和，将残差的绝对值与3进展比较，大于3的测量值都是坏值。这种方法称为 3法则正态分布。适合测量点数较大的情况，计算所有的点。逐一剔除异常值2罗曼诺夫斯基准则具体方法：首先剔除一个可疑的测得值，然后按照t分布检验被

3、剔除的测量值是否含有粗大误差。如果是，剔除后，再判断其它的测试结果点。适合条件：测量次数较少的情况，是逐一剔除的。2等精度测量随机误差处理1算数平均值大多数情况下，真值未知，用来代替误差：:测量次数2测量列算数平均值标准差3算数平均值的极限误差：t为置信系数，通过查表可得。4结果表示： 3.2软件流程设计3.2.1等精度测量计算流程 开场 读取数据文件判断数据数是否大于10计算算数平均值，残差和残差平方和计算算数平均值，残差和残差平方和 是计算算数平均标准差罗曼诺夫斯基准则计算算数平均标准差莱以特准则判断数据数是否大于10将数据写回文件 t分布正态分布3.2.2 matlab程序clc;cle

4、ar;data=load(test.t*t); %从文本文档中读出数据v_2=0; %定义残差的平方 average_data=0; %定义数据的平均值average_data=mean(data);%计算平均值if(length(data)=(t*bzc) %判断数据是否为粗大误差 data(I)=;else break;endv=;endendif(length(data)=10) while(1) for i=1:length(data) %计算残差和残差的平方和 v(i)=data(i)-average_data; v_2=v_2+v(i)2;endbzc=(v_2/(k-1)0.5;

5、 %计算标准差bzc_3=3*bzc;ma*_v,I=ma*(abs(v);if ma*_vbzc_3 %根据莱以特准则剔除粗大误差 data(I)=;endv=;l=length(data);if(k=l) n=0;end endp=0.95/2;t=2.60;enddelta=t*bzc; %极限误差*_ma*=average_data+delta;*_min=average_data-delta;fid = fopen(result.t*t, wt); fprintf(fid,delta=%12.8fn*_ma*=%12.8fn*_min=%12.8fndata(I)=%12.8fn,d

6、elta,*_ma*,*_min,data(I); %把数据写入文本文档fclose(fid);4. 设计预期的效果 用matlab处理数据可以做到效率高，成功率高，节约人力物力，通过此程序进展数据处理，方便快捷，并且可以重复使用5研究过程中可能遇到的困难和问题，解决的措施在进展研究过程中，由于我们对matlab软件没有深入了解，所以很多函数以及操作没有特别了解，对根本的操作流程也不是很熟悉。对此，我们上网找了很多关于matlab的根本教程和一些函数的表示方法，同时也去图书馆查阅了有关书籍，从而解决了困扰我们的难题，也让我们对matlab以及误差处理方面的知识有了深刻的了解。7参考文献1 林来兴.空间控制技术M.：中国宇航，1992：25-42.2 辛希孟.信息技术与信息效劳国际研讨会论文集：A集C.：中国科学，1999：45-49.3 耀东. 新时代的工业工程师M/OL. 台北：天下文化，19981998-09-26. ..tw/info/ie.newie.htmBig5.12 谌颖. 空