误差理论与数据处理实验报告(共9页).docx
精选优质文档-倾情为你奉上误差理论与数据处理 实验报告 仪器与电子学院杨松 专心-专注-专业实验一 熟悉MATLAB软件在误差处理中的应用（验证型）1、 实验数据序号12345678910di24.23424.23824.23124.23024.23224.23724.23324.23524.23424.2362、 代码di=24.234 24.238 24.231 24.230 24.232 24.237 24.233 24.235 24.234 24.236m=mean(di) %m为所求的算术平均值v=di-m %v为所求的残差a=sum(v(:) %求残差的和af=v.2b=sum(f(:) %残差的平方和bc=sqrt(b/9) %单次测量的标准偏差d=c/sqrt(10) %算术平均值的标准偏差x=1:10plot(x,v,'.'); %残余误差的分布曲线s=std(di) %；用标准差函数std求单次测量的标准偏差3、 结果算术平均值= 24.2340 残余误差=（0 0.0040 -0.0030 -0.0040 -0.0020 0.0030 -0.0010 0.0010 0 0.0020）-1.4211e-14（浮点数规则，实际为0）= 6.0000e-05 单次测量的标准偏差：= 0.0026 标准偏差= 8.1650e-04 极限误差±3=±0.0024圆柱直径的测量结果：±=(24.2340±0.0024)4、 利用MATLAB画出残余误差vi分布曲线。5、 利用MATLAB的标准差函数求出单次测量的标准偏差。s=std(di) %；用标准差函数std求单次测量的标准偏差s = 0.0026实验二 利用MATLAB对测试数据进行线性回归分析（设计型）1、 求出某测试系统输出电压(U)与标准压力计读数(P)的回归方程；序号123456p/MPa020406080100U/V-0.044-0.014-0.0140.0190.0190.0360.0360.0153.2603.3553.3103.3803.3373.3983.3423.3826.6756.7506.6876.7906.7226.8076.6926.77810.08510.18910.12210.21710.15110.21810.20110.23113.57513.64413.62013.58113.64013.68513.58913.61317.12017.12017.16717.16717.16417.16417.20117.201由matlab利用矩阵法可得U= -0.0663+ 0.1715p2、 对所求回归方程进行方差分析及显著性检验；方差分析表来源平方和自由度方差F显著度回归残余205.8858（计算误差）0.018514 0.00464.4433e+040.01总计205.86875所得的回归方程式在=0.01水平上显著，可信赖程度为99%以上，高度显著。3、 根据回归方程画出拟合曲线；4、 利用MATLAB的最小二乘法函数画出拟合曲线，体会用MATLAB函数的优越性。5、代码U=-0.044 -0.014 -0.014 0.019 0.019 0.036 0.036 0.015; 3.260 3.355 3.310 3.380 3.337 3.398 3.342 3.382; 6.675 6.750 6.687 6.790 6.722 6.807 6.692 6.778; 10.085 10.189 10.122 10.217 10.151 10.218 10.201 10.231; 13.575 13.644 13.620 13.581 13.640 13.685 13.589 13.613; 17.120 17.120 17.167 17.167 17.164 17.164 17.201 17.201u=mean(U')' %各电压的平均值x=1 0; 1 20; 1 40; 1 60; 1 80; 1 100 %第二列为标准压力计读数b=(x.'*x)(-1)*(x.')*u %矩阵形式解回归系数%方差分析及显著性检验yba=mean(u) %观测值的算术平均值p=0 20 40 60 80 100y=-0.0663+0.1715*p %回归点a=(u-yba).2S=sum(a(:) %总的离差平方和Sc=(y-yba).2V=sum(c(:) %回归平方和Ud=(u'-y).2Q=sum(d(:) %残余平方和QA=Q/4 %残余方差F=V/A %统计量Ft=0:100y1=-0.0663+0.1715*tfigure(1)plot(t,y1)title('由方程画出的拟合曲线')xlabel('标准压力计读数p/Mpa')ylabel('输出电压U/V')%由最小二乘法函数画拟合曲线f=polyfit(p,u',1)y2=polyval(f,t)figure(2)plot(p,u,'*r',t,y2,'-b')title('由最小二乘法函数画出的拟合曲线')xlabel('标准压力计读数p/Mpa')ylabel('输出电压U/V')
