误差分配实验报告
实验报告总结通用万能模板范文(6篇)
实验报告总结通用万能模板范文（6篇）实验报告总结通用万能模板范文1一个长学期的电路原理，让我学到了很多东西，从最开始的什么都不懂，到此刻的略懂一二。
在学习知识上面，开始的时候完全是老师讲什么就做什么，感觉速度还是比较快的，跟理论也没什么差距。
但是之后就觉得越来越麻烦了。
从最开始的误差分析，实验报告写了很多，但是真正掌握的确不多，到最后的回转器，负阻，感觉都是理论没有很好的跟上实践，很多状况下是在实验出现象以后在去想理论。
在实验这门课中给我最大的感受就是，必须要先弄清楚原理，在做实验，这样又快又好。
在养成习惯方面，最开始的时候我做实验都是没有什么条理，想到哪里就做到哪里。
比如说测量三相电，有很多种状况，有中线，无中线，三角形接线法还是Y形接线法，在这个实验中，如果选取恰当的顺序就能够减少很多接线，做实验就应要有良好的习惯，就应在做实验之前想好这个实验要求什么，有几个步骤，就应怎样安排才最合理，其实这也映射到做事情，不管做什么事情，就应都要想想目的和过程，这样才能高效的完成。
电原实验开始的几周上课时间不是很固定，实验报告也累计了很多，第一次感觉有那么多实验报告要写，在交实验报告的前一天很多同学都通宵了的，这说明我们都没有合理的安排好自己的时间，我就应从这件事情中吸取教训，合理安排自己的时间，完成就应完成的学习任务。
这学期做的一些实验都需要严谨的态度。
在负阻的实验中，我和同组的同学连了两三次才把负阻链接好，又浪费时间，又没有效果，在这个实验中，有很多线，很容易插错，所以要个性仔细。
在最后的综合实验中，我更是受益匪浅。
完整的做出了一个红外测量角度的仪器，虽然不是个性准确。
我和我组员分工合作，各自完成自己的模块。
我负责的是单片机，和数码显示电路。
这两块都是比较简单的，但是数码显示个性需要细致，由于我自己是一个粗心的人，所以数码管我检查了很多遍，做了很多无用功。
总结：电路原理实验最后给我留下的是：严谨的学习态度。
误差理论与大数据处理实验报告材料
标准文档误差理论与数据处理实验报告姓名：黄大洲学号：3111002350班级：11级计测1班指导老师：陈益民实验一 误差的基本性质与处理一、实验目的了解误差的基本性质以及处理方法二、实验原理（1）算术平均值对某一量进行一系列等精度测量，由于存在随机误差，其测得值皆不相同，应以全部测得值的算术平均值作为最后的测量结果。
1、算术平均值的意义：在系列测量中，被测量所得的值的代数和除以n 而得的值成为算术平均值。
设 1l ，2l ，…,n l 为n 次测量所得的值，则算术平均值121...nin i l l l l x n n=++==∑算术平均值与真值最为接近，由概率论大数定律可知，若测量次数无限增加，则算术平均值x 必然趋近于真值0L 。
i v = i l -xi l ——第i 个测量值，i =1,2,...,;n i v ——i l 的残余误差（简称残差）2、算术平均值的计算校核算术平均值及其残余误差的计算是否正确，可用求得的残余误差代数和性质来校核。
残余误差代数和为：11n niii i v l nx ===-∑∑当x 为未经凑整的准确数时，则有：1nii v==∑01）残余误差代数和应符合：当1n ii l =∑=nx ，求得的x 为非凑整的准确数时，1nii v =∑为零；当1nii l =∑>nx ，求得的x 为凑整的非准确数时，1nii v =∑为正；其大小为求x 时的余数。
当1n ii l =∑<nx ，求得的x 为凑整的非准确数时，1nii v =∑为负；其大小为求x 时的亏数。
2）残余误差代数和绝对值应符合： 当n 为偶数时，1ni i v =∑≤2n A; 当n 为奇数时，1nii v =∑≤0.52n A ⎛⎫- ⎪⎝⎭ 式中A 为实际求得的算术平均值x 末位数的一个单位。
（2）测量的标准差测量的标准偏差称为标准差，也可以称之为均方根误差。
1、测量列中单次测量的标准差2222121...nini nnδδδδσ=+++==∑式中 n —测量次数（应充分大）i δ —测得值与被测量值的真值之差211nii vn σ==-∑2、测量列算术平均值的标准差：x nσσ=三、实验内容：1．对某一轴径等精度测量8次，得到下表数据，求测量结果。
公差与误差理论课程设计
公差与误差理论课程设计一、课程设计目的本课程设计的主要目的是让学生通过自主实验和数据分析，了解公差与误差的概念和产生原因，掌握计算公差和误差的方法，并能运用所学知识解决实际问题。
二、课程设计内容1. 公差和误差的概念公差和误差是机械加工中常用的概念，它们都是用于描述加工零件大小、形状和位置精度的指标。
公差是指零件尺寸、形状和位置允许的最大偏差，误差是指零件实际的尺寸、形状和位置与理论值之间的偏差。
2. 公差的计算方法公差的计算方法包括无基准公差法、基准尺寸法和四边形法等。
其中，无基准公差法是指将零件的公差全部按照一定的规律分配到各个尺寸区间中；基准尺寸法是指以某一尺寸为基准，将公差分配到上下两个方向；四边形法是指将公差按照尺寸变化的规律分配到四个方向上。
3. 误差的计算方法误差的计算方法包括绝对误差、相对误差和平均误差等。
其中，绝对误差是指实际值与理论值之间的差值；相对误差是指绝对误差与理论值之比；平均误差是指数值误差的平均值。
4. 实验设计本课程设计的实验内容为测量加工零件的尺寸和位置，在不同的测量条件下计算公差和误差，并分析其产生原因和影响因素。
实验步骤包括测量、数据处理和分析。
在测量过程中，需要选择合适的测量工具和设备，并掌握正确的操作方法；在数据处理中，需要运用所学知识计算公差和误差，并进行统计分析；在分析中，需要分析误差产生的原因和影响因素，并提出改善措施。
三、课程设计要求1. 实验报告每位学生需要完成一个实验报告，包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验数据、数据处理和分析、结论和总结等内容。
实验报告需要符合学校和课程要求，同时也需要体现学生的独立思考能力和实验操作能力。
2. 常规考核本课程设计的常规考核包括平时成绩和期末成绩。
平时成绩包括实验报告、作业和参与度。
期末成绩主要包括考试成绩和实验成绩。
考试成绩占40%，实验成绩占60%。
3. 课程安排本课程设计为单独的课程，总学时为36学时。
水准测量实验报告6篇
水准测量实验报告6篇水准测量实验报告1一、绪言水准测量是用水准仪和水准尺测定地面上两点间高差的方法。
在地面两点间安置水准仪，观测竖立在两点上的水准标尺，按尺上读数推算两点间的高差。
通常由水准原点或任一已知高程点出发，沿选定的水准路线逐站测定各点的高程。
由于不同高程的水准面不平行，沿不同路线测得的两点间高差将有差异，所以在整理国家水准测量成果时，须按所采用的正常高系统加以必要的改正，以求得正确的高程，如图1，图2所示。
图1 水准测量原理示意图我国国家水准测量依精度不同分为一、二、三、四等。
一、二等水准测量称为“精密水准测量”，是国家高程控制的全面基础，可为研究地壳形变等提供数据。
三、四等水准测量直接为地形测图和各种工程建设提供所必需的高程控制。
图2 水准测量转点示意图二、实验目的1、通过对同济大学四平路校区高程的施测，掌握二等精密水准测量的观测和记录，熟悉使用电子水准仪进行二等水准的测量，并将所学知识得到一次实际应用。
2、熟悉精密水准测量的作业组织和一般作业规程。
三、水准测量实验过程3.1 小组成员及作业步骤小组成员：作业步骤：精密水准观测组由5人组成，具体分工是：观测一人，记录一人，扶持两人，量距一人。
3.2水准仪的使用水准仪的使用包括仪器的安置、粗略整平、瞄准水准尺、精平和读数等操作步骤。
我们实验所用的仪器主要就是电子水准仪SDL30，其他操作同普通的水准仪。
SDL30 的等级水准测量功能用于国家一、二、三、四等水准测量。
测量作业中的测站观测程序及其限差检核符合国家一、二水准测量规范（GB/T3.3.1 已知点数据及测区平面图(1)其中，211208和211号点为与南边测区的公共点。
(2)、测区平面图，如下图1黑色线条所包含的区域即为本组测区。
图1 测区平面图3.3.2二等精密水准测量方法a.测站观测程序：往测奇数测站水准标尺分划的顺序为后-前-前-后，往测偶数测站水准标尺分划的顺序为前-后-后-前；返测时刚好与往测相反。
分析与检验实验报告
分析与检验实验报告一、引言分析与检验实验作为科学研究和工程应用中常用的手段，对于验证理论模型的可行性、确定物质组成和性质等具有重要意义。
本次实验旨在通过一系列分析与检验方法，对样品进行表征和分析，进一步了解其组成以及相关性质的变化。
二、实验目的1. 了解分析与检验的基本原理和常见方法。
2. 学习使用实验设备进行样品分析与检测。
3. 掌握不同分析与检验方法的应用场景及其误差分析。
三、实验过程及结果分析1. 样品选择与准备在实验开始前，我们选择了一种已知性质的样品作为研究对象，并进行了适当的预处理。
确保样品的纯度和稳定性对于实验的可靠性和有效性至关重要。
2. 分析与检测方法本实验中我们使用了多种分析与检验方法，如色谱分析、质谱分析、红外光谱分析等。
通过这些方法，我们可以对样品的成分、结构和性质进行详细的分析和鉴定。
a) 色谱分析色谱分析是一种基于样品中的化学成分在色谱柱中的分配行为来确定样品成分的方法。
通过对样品在色谱柱中的运动速度和分离度的测量，可以准确地分析出样品中的各种成分，并进行定性和定量的研究。
b) 质谱分析质谱分析是一种通过测量样品中各种离子或分子的质量和相对丰度，来确定样品组成和结构的方法。
通过对样品中离子和分子的碎片质谱图的分析，可以得到样品的成分、结构等信息。
c) 红外光谱分析红外光谱分析是通过测量样品吸收、发射或散射红外光谱来鉴定样品组成和结构的方法。
根据样品在不同波长下的吸收峰和吸收谱带的位置和强度，可以得到样品中化学键的种类、取代基的存在以及分子结构的一些信息。
3. 结果分析通过对样品的分析与检验，我们得到了一系列数据和结果。
根据这些数据和结果，我们可以得出一些结论和推断。
例如，通过色谱分析，我们发现样品中含有苯和甲苯等成分，并对其进行了定量分析；通过质谱分析，我们确定了样品的分子式和分子量；通过红外光谱分析，我们判断了样品中苯环和取代基的存在。
四、误差分析在实验过程中，我们注意到了一些可能产生误差的因素和问题。
叠加定理实验报告误差分析
contents
目录
• 实验目的 • 实验原理 • 实验步骤与操作 • 实验结果与误差分析 • 结论与建议
01
CATALOGUE
实验目的
理解叠加定理
叠加定理是电路分析中的基本定理之一，它表述了线性电路 中多个独立源共同作用时，各支路电流和电压的分配原则。 通过实验，学生可以深入理解叠加定理的原理和应用。来自03果的准确性。
对实验的反思与建议
1
在实验过程中，应尽量减少人为误差和仪器误差， 确保测量结果的准确性。
2
对于测量仪器，应定期进行校准和维护，确保其 精度和可靠性。
3
在数据处理方面，可以采用更先进的数据处理方 法和技术，如最小二乘法、曲线拟合等，以提高 数据处理的质量和效率。
对未来研究的展望
01
理论模型误差
在实际应用中，电路元件的参数可能存在一定的离散性， 导致理论模型与实际情况存在一定差异，从而产生误差。
05
CATALOGUE
结论与建议
实验结论总结
实验结果与理论值基本一致，验证了叠加定理的正确性。
01
02
实验过程中测量仪器和操作步骤的误差对实验结果产生了一定
的影响。
通过多次测量和取平均值的方法，可以减小误差，提高实验结
和。
误差来源
在实验过程中，由于测量设备、操作过程、环境条件等因素的影响，实验结果往往存在 误差。
误差来源与分类
设备误差
测量设备的精度和稳定性对实验结果的影响很大。例如，电流表、 电压表等设备的误差可能会引入测量误差。
操作误差
实验操作过程中的人为因素也会导致误差。例如，读数误差、操作 不当等。
环境误差
实验室萃取实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过萃取实验，掌握萃取原理和方法，学习如何利用萃取法分离混合物中的组分，并了解萃取过程中的注意事项。
二、实验原理萃取法是一种利用两种互不相溶的溶剂之间的溶解度差异，将混合物中的某一组分从一种溶剂转移到另一种溶剂中的分离方法。
在萃取过程中，被萃取的物质在两种溶剂中的分配系数决定了其在两种溶剂中的浓度比例。
当达到平衡时，根据分配系数的不同，被萃取物质可以从一种溶剂转移到另一种溶剂中。
三、实验仪器与试剂1. 仪器：分液漏斗、烧杯、锥形瓶、移液管、滤纸、铁架台、玻璃棒等。
2. 试剂：氯仿、苯、水、碘化钾溶液、硫酸铜溶液等。
四、实验步骤1. 准备工作：将氯仿、苯、碘化钾溶液、硫酸铜溶液分别倒入锥形瓶中，分别标记。
2. 萃取：将锥形瓶中的碘化钾溶液加入分液漏斗中，加入适量的氯仿，振荡混合，静置分层。
3. 分离：待分层后，将下层的氯仿溶液从分液漏斗中放出，加入适量的苯，再次振荡混合，静置分层。
4. 检验：将上层的苯溶液加入硫酸铜溶液中，观察颜色变化。
5. 结果记录：记录氯仿、苯溶液的颜色变化，计算分配系数。
五、实验结果与分析1. 实验结果：在氯仿溶液中加入碘化钾溶液后，溶液呈紫色；在苯溶液中加入碘化钾溶液后，溶液呈蓝色。
根据实验结果，氯仿溶液中的碘化钾浓度高于苯溶液中的碘化钾浓度。
2. 分析：根据分配系数的定义，氯仿溶液中的碘化钾浓度与苯溶液中的碘化钾浓度的比值即为分配系数。
本实验中，氯仿溶液的分配系数大于苯溶液的分配系数，说明碘化钾在氯仿中的溶解度大于在苯中的溶解度。
六、实验讨论1. 影响萃取效果的因素：萃取效果受多种因素影响，如萃取剂的选择、温度、pH值等。
本实验中，选择氯仿作为萃取剂，因为氯仿与水互不相溶，且碘化钾在氯仿中的溶解度大于在苯中的溶解度。
2. 实验误差分析：实验过程中可能存在以下误差：①分液漏斗中氯仿和苯的加入量不准确；②振荡混合不充分，导致分层不彻底；③分离过程中，上下层溶液混合，导致实验结果偏差。
实验报告误差分析
实验报告误差分析在科学研究和实验中，误差是难免的。
任何测量都有其局限性，因此分析误差对于评估实验结果的可靠性至关重要。
本文将探讨实验报告误差的分析方法和意义，帮助读者更好地理解误差的概念和如何正确处理。
一、误差的概念和分类误差指测量结果与真实值之间的差异。
根据误差产生的原因，可以将其分为系统误差和随机误差。
系统误差是由于仪器本身的不准确性、实验条件的不稳定性或者操作者的技术问题等导致的。
系统误差具有一定的规律性，因此这种误差一般是可预测和可纠正的。
例如，在实验测量温度时，如果温度计未经校准或者环境温度波动较大，就会产生系统性的偏差。
随机误差，也称为偶然误差，是由于不可控制的因素引起的。
这种误差在重复测量中可能出现不同的结果，由于无法找到明确的原因，只能通过多次测量来进行统计处理。
例如，在实验中由于环境的微小变化，会导致许多小的干扰，这些干扰会在不同测量中产生随机误差。
二、误差的分析方法1. 重复测量法重复测量法是最常用的误差分析方法之一。
通过多次测量同一物理量，然后计算其平均值和标准差。
平均值表示测量结果的集中性，而标准差则反映了数据分散程度，从而评估误差的大小。
通过多次测量可以获得更可靠的结果，并减小随机误差的影响。
2. 误差传递法误差传递法用于计算多个变量的函数时的误差分析。
当一个物理量通过一系列测量和计算得到另一个物理量时，误差也会传递过程中积累。
通过对每个参量的误差进行定量分析，可以计算出最终结果的误差范围。
这种方法特别适用于复杂的实验设计和数据处理。
3. 不确定度评定法不确定度评定法是一种综合考虑多种误差贡献的分析方法。
它通过分析测量过程中各种误差来源，并使用统计学和数理方法，对结果的不确定性进行定量分析。
每个误差来源都被分配一个权重，以反映其贡献度。
不确定度评定法能够更全面地描述实验结果的可靠性，并为进一步的数据处理提供基础。
三、误差分析的意义正确的误差分析对于实验结果的有效性和可靠性具有重要影响。
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项目名称：学生学院：专业班级：学生学号：学生姓名：指导老师：《误差理论与数据处理》实验报告信息工程学院计算机测控技术与仪器（1）班3111002352 黄维腾陈益民2014年7月7日实验一误差的基本性质与处理一、实验目的了解误差的基本性质以及处理方法。
二、实验原理（1）正态分布设被测量的真值为l0，一系列测量值为li，则测量列中的随机误差?i为?i=li-l0 （2-1）式中i=1，2，…..n.正态分布的分布密度 f? ?????2?2??2（2-2）正态分布的分布函数 f? ???式中?-标准差（或均方根误差）；它的数学期望为??e??22??d? （2-3）2e???f???d??0 （2-4）????它的方差为????2f???d? （2-5）2????（2）算术平均值对某一量进行一系列等精度测量，由于存在随机误差，其测得值皆不相同，应以全部测得值的算术平均值作为最后的测量结果。
1、算术平均值的意义在系列测量中，被测量所得的值的代数和除以n而得的值成为算术平均值。
lil1?l2?...ln??i?1 设 l1，l2，…,ln为n次测量所得的值，则算术平均值 x?算术平均值与真值最为接近，由概率论大数定律可知，若测量次数无限增加，则算术平均值x必然趋近于真值l0。
n vi? li-xli——第i个测量值，i=1,2,...,n; vi——li的残余误差（简称残差）2、算术平均值的计算校核算术平均值及其残余误差的计算是否正确，可用求得的残余误差代数和性质来校核。
残余误差代数和为：?v??l?nxiii?1i?1nn当x为未经凑整的准确数时，则有?vi?1ni?01）残余误差代数和应符合：当?l=nx，求得的x为非凑整的准确数时，?v为零；iinni?1ni?1n当?l>nx，求得的x为凑整的非准确数时，?v为正；其大小为求x时的余数。
iii?1ni?1n当?l<nx，求得的x为凑整的非准确数时，?v为负；其大小为求x时的亏数。
iii?1i?12）残余误差代数和绝对值应符合：当n为偶数时，?vi?i?1nna; 2当n为奇数时，?vi?1i?n????0.5?a ?2?式中a为实际求得的算术平均值x末位数的一个单位。
（3）测量的标准差测量的标准偏差称为标准差，也可以称之为均方根误差。
1、测量列中单次测量的标准差???式中 n—测量次数（应充分大）?i—测得值与被测量值的真值之差??2、测量列算术平均值的标准差??3、标准差的其他计算法别捷尔斯法：??三、实验内容：?vni1．对某一轴径等精度测量8次，得到下表数据，求测量结果。
假定该测量列不存在固定的系统误差，则可按下列步骤求测量结果。
1、算术平均值2、求残余误差3、校核算术平均值及其残余误差4、判断系统误差5、求测量列单次测量的标准差6、判别粗大误差7、求算术平均值的标准差8、求算术平均值的极限误差 9、写出最后测量结果四、实验总结运行编制的程序，分析运行结果，并写出实验报告。
clear all l=[24.674,24.675,24.673,24.676,24.671,24.678,24.672,24.674]; format short averagel=mean(l); %计算算术平均值disp([数据的平均值averagel=,num2str(averagel)]); n=length(l); for k=1:nvi(k)=l(k)-averagel; %计算残余误差 end disp([残余误差分别是：,num2str(vi)]); sumvi=sum(vi(k)); %校核算术平均值及其残余误差（可以省略）ifsum(l)==n*averagel disp(平均值计算正确); elseif sum(l)>n*averagel&sumvi>0&sumvi==sum(l)-n*averageldisp(平均值计算正确);elseif sum(l)<n*averagel&sumvi<0&sumvi==sum(l)-n*averageldisp(平均值计算正确); else disp(平均值计算不正确);篇二：误差理论与数据处理实验报告误差理论与数据处理实验报告姓名：小叶9101 学号：小叶9101 班级：小叶9101 指导老师：小叶目录实验一误差的基本概念实验二误差的基本性质与处理实验三误差的合成与分配实验四线性参数的最小二乘法处理实验五回归分析实验心得体会实验一误差的基本概念一、实验目的通过实验了解误差的定义及表示法、熟悉误差的来源、误差分类以及有效数字与数据运算。
二、实验原理1、误差的基本概念：所谓误差就是测量值与真实值之间的差，可以用下式表示误差=测得值-真值1、绝对误差：某量值的测得值和真值之差为绝对误差，通常简称为误差。
绝对误差=测得值-真值2、相对误差：绝对误差与被测量的真值之比称为相对误差，因测得值与真值接近，故也可以近似用绝对误差与测得值之比值作为相对误差。
相对误差=绝对误差/真值≈绝对误差/测得值2、精度反映测量结果与真值接近程度的量，称为精度，它与误差大小相对应，因此可以用误差大小来表示精度的高低，误差小则精度高，误差大则精度低。
3、有效数字与数据运算含有误差的任何近似数，如果其绝对误差界是最末位数的半个单位，那么从这个近似数左方起的第一个非零的数字，称为第一位有效数字。
从第一位有效数字起到最末一位数字止的所有数字，不论是零或非零的数字，都叫有效数字。
数字舍入规则如下：①若舍入部分的数值，大于保留部分的末位的半个单位，则末位加1。
②若舍去部分的数值，小于保留部分的末位的半个单位，则末位加1。
③若舍去部分的数值，等于保留部分的末位的半个单位，则末位凑成偶数。
即当末位为偶数时则末位不变，当末位为奇数时则末位加1。
三、实验内容1、用自己熟悉的语言编程实现对绝对误差和相对误差的求解。
2、按照数字舍入规则，用自己熟悉的语言编程实现对下面数据保留四位有四、实验数据整理（一）用自己熟悉的语言编程实现对绝对误差和相对误差的求解。
1、分析：绝对误差：绝对误差=测得值-真值相对误差：相对误差=绝对误差/真值≈绝对误差/测得值2、程序%绝对误差和相对误差的求解x=1897.64 %已知数据真值x1=1897.57 %已知测量值d=x1-x %绝对误差l=(d/x)%相对误差3、在matlab中的编译及运行结果（二）按照数字舍入规则，用自己熟悉的语言编程实现对下面数据保留四位有效数字进行凑整。
1、分析：保留四位有效数字可使用matlab控制运算精度函数vpa2、程序：%对数据保留四位有效数字进行凑整a=[3.14159,2.71729,4.51050,3.21551,6.378501]%定义数组，输入数值 b=vpa(a,4)%利用vpa函数保留四位有效数字3、在matlab中的编译及运行结果小结第一个实验内容相对简单，也比较容易操作，较难的是matlab的理解与使用，例如第二道题目还是需要查找资料和广泛学习才能找到比较简洁的方法，总体上来说细心就可以很好地完成，回顾了基础知识。
篇三：误差实验报告误差理论与数据处理------matlab进行误差分析学院：自动化学院班级：测控1102班学号：u201113487 姓名：代应浪一、题目要求：自己用matlab 模拟一个测量序列，并加进系统误差、随机误差和粗大误差，然后用matlab的系统函数或自己写的函数进行数据处理的仿真。
仿真完成后再与最初所设的值比较，查看matlab对数据的处理情况，给出处理结果和自己的感想。
二、设定：l 测量列 n 测量次数 mean_valu 均值res 残余误差列 std 标准差var 算数均值的标准差 a 测量列的真值 b 测量列的已知系统误差 c 线性系统误差 mv 随机误差的期望 va随机误差的方差 v 随机误差列 normrnd 随机产生正态分布 muv未知系统误差的方差 mu 未知系统误差 a（50）粗大误差initiaill（）初始测量序列产生函数 errortreat（）校核算术均值及残余误差others 判断测量序列是否含有系统误差和粗大误差三、函数/*********************** functionwucha()************************************/ function wucha() %wucha treat an measure arry % n 测量次数 clear; global n; n=100;l=initiall(n); errortreat(l,n); /*********************** functionl=initiall(n)********************************/function l=initiall(n)%initial setup an measurement list. % l 生成的测量列 % n测量次数 % a 测量列的真值 % b 测量列的已知系统误差 % c线性系统误差 % mv 随机误差的期望 % va 随机误差的方差 % v随机误差列 % normrnd 随机产生正态分布 % muv 未知系统误差的方差 %mu 未知系统误差% a（50）粗大误差a=ones(1,n); b=0.5; c=1:1:n;c=c.*0.001-0.05; a=a.*24; a=a+b; mv=0; va=0.4; muv=0.2; v=normrnd(mv,va,[1,n]); mu=normrnd(mv,muv,[1,n]); a=a+v+mu+c; a(50)=30; l=a; /***********************f unctionerrortreat(l,n)*******************************/ function errortreat(l,n) %errortreat judge the mean value is right % l 测量列 % n 测量次数 %mean_valu 均值% res 残余误差列%以下为求均值和残余误差 mean_value=mean(l); disp(均值=),disp(mean_value);res=l-mean_value;%以下为求测量列的残差和 a=0; for ii=1:n; a=a+res(ii); end %校核算术均值及残余误差 a=abs(a); if mod(n,2)==0 if a<=n*0.0001/2 disp(校核算术均值及残余误差结果); disp(a); disp(以上结果计算正确); others(l,mean_value,res,n); else disp(error); end elseif a<=(n-1)*0.0001/2disp(校核算术均值及残余误差结果); disp(a); disp(以上结果计算正确); others(l,mean_value,res,n); else disp(error); end end/***********function others(l,mean_value,res,n***********************/function others(l,mean_value,res,n) %others measure l include mean value and gross error % l 测量列 %n 测量次数 %mean_valu 均值% res 残余误差列 % std 标准差% var 算数均值的标准差 t=1:n; x=t; plot(x,res); %求标准差和算术均值的标准差 std=std(l); var=var(l); disp(标准差),disp(std); disp(方差),disp(var); res=sort(res); k=(n+1)/2;k=fix(k); res1=0;篇四：误差分析实验报告实验一误差的基本性质与处理(一) 问题与解题思路：假定该测量列不存在固定的系统误差，则可按下列步骤求测量结果1、算术平均值2、求残余误差3、校核算术平均值及其残余误差4、判断系统误差5、求测量列单次测量的标准差6、判别粗大误差7、求算术平均值的标准差8、求算术平均值的极限误差9、写出最后测量结果(二) 在matlab中求解过程：a = [24.674,24.675,24.673,24.676,24.671,24.678,24.672,24.674] ;%试验测得数据x1 = mean(a) %算术平均值b = a -x1 %残差c = sum(b) %残差和c1 = abs(c) %残差和的绝对值bd = (8/2) *0.0001 %校核算术平均值及其误差，利用c1(残差和的绝对值)<=（n/2）*a时，以上计算正确% 3.5527e-015(c1) < 4.0000e-004(bd),以上计算正确xt = sum(b(1:4)) - sum(b(5:8)) %判断系统误差，算的xt= 0.0030.由于xt较小，不存在系统误差dc = sqrt(sum(b.^2)/(8-1)) %求测量列单次的标准差 dc = 0.0022 sx = sort(a) %根据格罗布斯判断准则，先将测得数据按大小排序，进而判断粗大误差。