北京交通大学电子测量第二章大作业.pdf
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U及标准偏差估计值）（U NiiUNU11 1)(1i2NUNuUNi 2.检查有无异常数据。用于粗大误差剔除的常见方法有：莱特检验法：当)(3xxxi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 n10。肖维纳检验法：当)(xchxxi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 n5 时使用。格拉布斯检验法：当)(xgxxi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。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。判断有无累进性系统误差：n 为偶数时，若max2/112/ininniiivvv n 为奇数时，若max2/)1(12/)1(ininniiivvv 则认为测量中存在累进性系统误差。判断有无周期性系统误差：)(12111xnvvniii 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nvv)()(，根据 n 值，查 t 分布表，可以在给定置信概率下，查出at的值。然后求出置信区间：)(),(taUtUUUa 三实验程序#include#include int w=0;/*求平均值*/*形参分别为数据总量、数据*/float ave(int b,float a)float sum,average;int i;for(i=0,sum=0;ib;i+)sum=sum+ai;average=sum/b;return average;/*标准差估计值*/*形参分别为数据总量、数据、平均值*/float sd(int b,float a,float av)float sum2,c,d;int i;for(i=0,sum2=0;ib;i+)sum2=sum2+ai*ai;c=sum2-b*av*av;d=sqrt(c/(b-1);return d;/*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*/int Wright(int count,float*p,float*q,float sd)int i,j100,k,a;float standard=3*sd;do k=0;for(i=0;istandard)jk=i;k+;if(k!=0)a=j0;if(k1)for(i=1;ik;i+)if(*(p+ji-1)*(p+ji)a=ji;printf(该组数据有异常数据%fn,*(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*/int Chauvenet(int count,float*p,float*q,float sd)int i,j100,k,a;float ch38=0,0,0,0,0,;float standard=chcount*sd;do k=0;for(i=0;istandard)jk=i;k+;if(k!=0)a=j0;if(k1)for(i=1;ik;i+)if(*(p+ji-1)*(p+ji)a=ji;printf(该组数据有异常数据%fn,*(p+a);for(i=a;icount;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*/int Grabus(int count,float*p,float*q,float sd)int i,j100,k,a;float g26=0,0,0,;float standard=gcount*sd;do k=0;for(i=0;istandard)jk=i;k+;if(k!=0)a=j0;if(k1)for(i=1;ik;i+)if(*(p+ji-1)*(p+ji)a=ji;printf(该组数据有异常数据%fn,*(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*/int malikefu(int b,float a,float v,float sd,float av)int i,q=0;float max,sum1=0,sum2=0,sum3=0,sum4=0,n,m;max=fabs(v0);for(i=0;imax)max=fabs(vi);if(b%2=0)for(i=0;i(b/2-1);i+)sum1=sum1+vi;for(i=b/2;ifabs(max)|fabs(n)=fabs(max)printf(存在累进性系统误差n);q=1;if(fabs(n)fabs(max)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+vi;for(i=(b+1)/2;ifabs(max)|fabs(m)=fabs(max)printf(存在累进性系统误差n);q=1;if(fabs(m)fabs(max)printf(不存在累进性系统误差n);return q;/*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*/int abhm(int b,float a,float v,float sd,float av)int i,q=0;float c100,sum=0,n;for(i=0;in)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);return q;/*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*/void zxqj(int b,float a,float sd,float av)float e100=0,0,;float n,m,l;int p,q;n=sd/(sqrt(b);m=av-eb*n;l=av+eb*n;printf(在 95%的置信概率下,n 置信系数为%ft 置信区间为%f 至%fn,eb,m,l);/*主函数*/void main()int n,m,i,x,e,f;/n 为测量数据个数，m 为粗大误差剔除方法 float a100,vi100;float av1,sd1,av2,sd2,*p=a,*q=vi;printf(请输入需处理的测量数据的个数(小于 30):n);scanf(%d/n,&n);printf(请输入需处理的测量数据:n);for(i=0;i37)printf(1 为莱特检验法；2 为肖维纳检验法(不可取)；3 为格拉布斯检验法(不可取)n);if(n25&n10&n=25)printf(1 为莱特检验法；2 为肖维纳检验法；3 为格拉布斯检验法n);if(5n&n=10)printf(1 为莱特检验法(不可取)；2 为肖维纳检验法；3 为格拉布斯检验法n);if(3n&n=5)printf(1 为莱特检验法(不可取)；2 为肖维纳检验法(不可取)；3 为格拉布斯检验法n);scanf(%d,&m);av1=ave(n,a);sd1=sd(n,a,av1);for(i=0;in;i+)vii=ai-av1;printf(数据的均值为%f,方差为%fn,av1,sd1);if(m=1)x=Wright(n,p,q,sd1);if(m=2)x=Chauvenet(n,p,q,sd1);if(m=3)x=Grabus(n,p,q,sd1);printf(除去粗大误差，剩余值为:n);for(i=0;ix;i+)printf(%f,ai);printf(n);av2=ave(x,a);sd2=sd(x,a,av2);printf(处理后数据的均值为%f,方差为%fn,av2,sd2);for(i=0;ix;i+)vii=ai-av2;e=malikefu(x,a,vi,sd2,av2);f=abhm(x,a,vi,sd2,av2);zxqj(x,a,sd2,av2);四实验结果
