实验二-实验报告-随机误差的概率分布与数据处理.docx

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1、实验报告：实验二随机误差的概率分布与数据处理1.利用Matlab语句（或C语言），计算算术平均值和标准差（用贝塞尔公式）clc;clear;l=[20.4220.4320.4020.4320.4220.4320.3920.3020.4020.4320.4220.4120.3920.3920.40];%例2-22数据v0=l-mean(l)%残差列M1=mean(l)%算术平均值M2=std(l)%标准差计算结果数据分布2.利用Matlab语句（或C语言），用残余误差校核法判断测量列是否存在线性和周期性系

2、统误差%残余误差校核法校核线性系统误差N=length(l)%原数组长度if(mod(N,2))%求数组半长K=(N+1)/2elseK=(N)/2endA1=0;delta=0;%delta=A1-A2fori=1:K;%计算前半部分残差和A1=A1+v0(i);endA2=0;forj=K+1:N;%计算后半部分残差和A2=A2+v0(j);endA1;A2;fprintf('Delta校核结果');delta=A1-A2%校核结果%阿贝-赫梅特准则校核周期性系统误差u=0fori=1:N-1;

3、u=u+v0(i)*v0(i+1);endu=abs(u)if((u-sqrt(N-1)*M30)>0)fprintf('存在周期性系统误差');elsefprintf('未发现周期性系统误差');end运行结果可见delta近似于0，由马利克夫准则可知，此案例中应用的残余误差校核法无法确定是否存在系统误差。1.用不同公式计算标准差后通过比较判断测量数据有无系统误差%不同公式计算标准差比较法sigema1=0;sigema2=0;u=0;fori=1:N%贝塞尔公式sigema1=sigema1

4、+v0(i)^2;endsigema1=sqrt(sigema1/(N-1))fori=1:N%别捷尔斯公式sigema2=sigema2+abs(v0(i));endsigema2=1.253*sigema2/sqrt(N*(N-1))u=sigema2/sigema1-1if(abs(u)>=(2/sqrt(N-1)))fprintf('怀疑测量列中存在系统误差');elsefprintf('不确定测量列中是否存在系统误差');end运行结果1.利用Matlab语句（或C语言），用罗曼诺夫斯

5、基准则和格罗布斯准则判别有无粗大误差%罗曼诺夫斯基法则判断是否存在粗大误差j=1;%以下开始去除粗大误差fori=1:Nif(i==8)i=i+1;continueelsel1(j)=l(i);j=j+1;endendN1=length(l1);v1=l-mean(l1);%去除粗大误差数据后的残差列Averagae_lmnfsj=mean(l1);%去除粗大误差数据后的算术平均值Standard_lmnfsj=0;fori=1:N1Standard_lmnfsj=Standard_lmnfsj+v1(

6、i)^2;endStandard_lmnfsj=sqrt(Standard_lmnfsj/(N1-1));%去除粗大误差数据后的标准差if((abs(l(8)-Averagae_lmnfsj)-2.24*Standard_lmnfsj)>0)fprintf('测量列中存在粗大误差，第8项数据存在粗大误差');elsefprintf('测量列中不存在粗大误差');end运行结果%格布罗斯法则判断是否存在粗大误差l1=sort(l);N=length(l);Average_gbls=mean(l);

7、Standard_gbls=0;fori=1:NStandard_gbls=Standard_gbls+v0(i)^2;endStandard_gbls=sqrt(Standard_gbls/(N-1));%未去除粗大误差数据的标准差%检查g1g1=(Average_gbls-l1(1))/Standard_gbls;%g(1)%检查gngn=(l1(N)-Average_gbls)/Standard_gbls;%g(n)if(g1>=2.41)fprintf('第一项测量值含有粗大误差');fpr

8、intf('现在去除该项，重新计算');elseif(gn>=2.41)fprintf('最后一项测量值含有粗大误差');fprintf('现在去除该项，重新计算');elsefprintf('测量值不含有粗大误差');endend%去除含有粗大误差的数据后重新计算l20=sort(l);j=1;%以下开始去除粗大误差fori=2:Nl2(j)=l20(i);j=j+1;endv2=l2-mean(l2);N2=length