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1、误差理论与数据处理电算实验程序说明书Labview 8.6 版学院：机械工程学院班级： 日期：2013-6-24实验一：粗大误差判别方法的电算实验（习题 2-22）1、莱以特准则判别法前面板如下图所示，输入具体测量数据，判别粗大误差后输出最终数据，并产生最后的数据平均值及标准差，另外显示剔除数据个数。后面板框图程序中用 while 循环，当循环一次结束后与此次循环开始时数据个数一样时循环停止，以后不再会提出数据，输出剔除数据个数，并输出最终数据内容。框图程序内容如下图所示，将输入数据输入循环框内，并直接用函数计算出平均值与标准差，再求出各个数据与平均值相减后的残差，取残差绝对值，并找出其中最大
2、的与标准差的3 倍比较，如果大于标准差的 3 倍则从数组中剔除该数据，而且剔除数据数+1，之后数据送寄存器，再次进入循环，如此以往知道循环结束为止，最终输出数据。循环中用标准偏差和方差函数直接求取平均值与标准差，用数组最大值与最小值函数自动索引数组中最大值与最小值，并选择输出。2、狄克松准则前面板如下图狄克松前面板内容之后输入的原始测量数据和剔除粗大误差后的数据两列数据显示。框图程序也比较简单，直接可以剔除全部含粗大误差的数据，不需 while 或 for 的循环框一类的循环程序，如图：从程序框图的复杂程度不难看出狄克松准则是一种剔除粗大误差比较快速的方法。实验结果：剔除了数据组中存在的两个含
3、粗大误差的数据，剩余的十三个数据中不再含有粗大误差。输入数据：28.53、28.52、28.5 、29.52 、28.53、28.53、28.5、28.49、28.49、28.51、28.53、28.52 、28.49、28.4、28.5输出数据：28.49、28.49、28.49、28.5、28.5、28.5、28.51 、28.52 、28.52、28.53、28.53、28.53、28.533、格罗布斯准则判别法前面板如图所示后面板程序框图如下所示主体程序也是一个 while 循环框，判别循环结束条件和莱以特准则相同，当不再剔除数据时结束循环，即某次循环结束后与开始时数据个数相同时不再剔
4、除数据。总程序图是由格罗布斯算法而确定的，将总体数据按从大到小排列，找出其中最大值与最小值。实验二：最小二乘法电算实验（习题 5-1）前面板及运行结果如下左半边是测量值标准差和两个估计量的标准差（即精度估计值） ，右半边是求出方程的系数，在数组中第一个数是方程中常熟项，第二个数是未知数的系数。程序运行依靠后面板程序控制，程序框图如下：主要就是利用矩阵计算方法，各种有关矩阵的函数，如转置、逆矩阵、矩阵相乘（A x B）等等，用 labview 中自带函数子程序和最小二乘计算方法各种公式计算得到所要结果。实验三：一元线性回归电算分析实验（习题 6-1）各输入数据显示窗口：其中输入抗剪强度和正应力数
5、值，以及计算需要的数组系数，为后程序框图的计算提供方便。散点图：此图是程序运行后根据数据作出的抗剪强度和正应力关系的散点图，用的是 XY graph 图形显示，自定义输入 XY 的值，在图上可以清晰的显示出变量和自变量的对应关系这是显示散点图形成的程序，在程序中用 Build XY Graph来建立散点图，在与图形显示控件相连，在前面板上显示出来。建立散点图之后是计算回归方程系数，求解回归方程：（图示包括计算结果）根据求出的回归方程绘出回归直线：用最小二乘法进行直线拟合计算出的回归方程直线。最后进行显著性分析。一般计算结束后需要对回归方程进行显著度分析：进行显著度分析，最先需要计算统计量 F
6、的值，F=（Q/1）/(U/N-2),U 和 Q 的值都在方差分析结果中直接应用，根据显著度水平的计算标准可用下列程序判别：1、此图表示若 F10.4,则回归高度显著（在 0.01 水平上显著）、若 4.96F10.4 时则需要下图所示程序此时回归是显著的。3、若 3.28F4.96 时用如下图所示程序框图：此时结果是回归在 0.1 水平上显著。4、若 F3.28 则应如下所示：此时结果是：回归不显著。经计算后就得 F 的值为：完整前面板及程序框图如下4、个人体会在这次实验中，经过多次次上机编程，对误差理论与数据处理知识有了进一步的理解，也对 labview 各种控件有了深入的了解，知道了如何使用，产生了浓厚的兴趣，便于以后对误差理论及 labview 编程进行深入的学习。
