误差理论实验报告3
误差理论实验报告
《误差理论与数据处理》实验报告实验名称：线性函数的最小二乘法处理一、实验目的线性函数的最小二乘法是解决有关组合测量最佳估计问题的典型的数据处理方法。
本实验要求学生编写最小二乘数据处理程序并对组合测量数据进行处理，求出最佳估计值并进行精度分析。
二、实验原理1.最小二乘法原理指出，最可信赖值应在是残差误差平方和的条件下求得。
2.最小二乘法可以将误差方程转化为有确定解的代数方程组（其方程组的数目正好等于未知数的个数），从而可求解出这些未知参数。
这个有确定解的代数方程组称为最小二乘法的正规方程。
3.线性参数的最小二乘法处理程序为：首先根据具体问题列出误差方程式；再按最小二乘原理，利用求极值的方法将误差方程转化为正规方程；然后求解正规方程，得到代求的估计量；最后给出精度估计。
4.正规方程又转化为残差方程，残差方程可用矩阵方法求出方程的解。
因此可用Matlab求解最小二乘法参数。
5.求出最小二乘法的参数后，还要对参数进行精度估计。
相应的标准差为ttxtxxddd222111，其中ttddd..2211称为不定乘数。
三、实验内容和结果1.程序及流程在MATLAB环境下建立一个命令M-文件，编写解答以下组合测量问题数据处理的程序：现要检定刻线A,B,C,D间的距离x1,x2,x3，采用组合测量方法，直接测量刻线间的各种组合量，得到数据如下测量数据：l1=1.051mm; l2=0.985; l3=1.020mm; l4=2.016mm; l5=1.981mm; l6=3.032mm1.编程求x1,x2和x3的最小二乘估计值；2.对直接测量数据进行精度估计3.对x1,x2和x3的最小二乘估计值进行精读估计。
程序：>> A=[1 0 0;0 1 0;0 0 1;1 1 0;0 1 1;1 1 1]>> A'*A>> C=A'*A>> inv(C)>> l=[1.015;0.985;1.020;2.016;1.981;3.032];>> X=inv(C)*A'*l>> V=l-A*X>> V'*V>> STD1=sqrt(V'*V/3)>> inv(C)>> STDX1=sqrt(0.5)*STD12.实验结果（数据或图表）3.结果分析四、心得体会通过本次实验，我掌握等精度测量线性参数最小二乘法的处理，并能够应用Matlab用矩阵的方法求出拟合方程的参数，及能够对各个参数进行精度估计。
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。
实验误差理论及基础测量实验报告
实验误差理论及基础测量实验报告1. 引言实验误差理论是实验科学中的重要基础理论之一，它用于描述实验结果与真实值之间的差异。
测量实验是实验科学中常见的实验方法之一，通过测量物理量的数值来获得实验数据。
本实验报告将详细讨论实验误差理论的基本概念和基础测量实验的进行及其结果分析。
2. 实验误差理论2.1 系统误差系统误差是指在一系列测量中出现的持续偏差，它可能由于仪器的固有缺陷、环境因素或实验操作等原因导致。
系统误差一般是确定性的，可以通过校正方法进行补偿或减小。
2.2 随机误差随机误差是指在一系列测量中出现的偶然性差异，其产生原因主要是由于测量条件的不确定性或实验者操作的不精确。
随机误差一般呈正态分布，可以通过多次测量和统计方法来估计其大小。
2.3 总误差与精确度总误差是指系统误差和随机误差之和，它反映了测量结果的准确程度。
精确度是评价测量结果的可靠程度的指标，通常用相对误差或标准偏差来表示。
3. 基础测量实验3.1 实验目的本次实验的目的是通过测量金属导线的阻值来熟悉基础测量步骤，并运用实验误差理论进行结果分析。
3.2 实验装置与步骤•实验装置：电流表、电压表、金属导线等。
•实验步骤：1.将电流表和电压表连接至电路中，保证连接正确。
2.断开电路，将金属导线与电路连接，并记录电路中的电流和电压值。
3.多次重复实验，记录不同条件下的电流和电压值。
3.3 数据处理与分析根据实验步骤所记录的电流和电压值，可以计算金属导线的阻值。
通过多次重复实验的数据，我们可以计算出平均值，并计算相对误差。
3.4 结果与讨论在本次实验中，我们测量了金属导线的阻值，并进行了数据处理和分析。
根据实验结果，我们可以得出以下结论： 1. 金属导线的阻值为XXX。
2. 根据多次重复实验的数据，计算得到的平均阻值为YYY，相对误差为ZZZ。
3. 实验误差理论的应用对于判断实验结果的可靠性具有重要意义。
4. 结论通过本次实验，我们了解了实验误差理论的基本概念，并掌握了基础测量实验的步骤和数据处理方法。
误差理论与数据处理实验报告
误差理论与数据处理》实验报告仪器与电子学院1306014323杨松实验一熟悉MATLAB软件在误差处理中的应用（验证型）2、代码di=[24.234 24.238 24.231 24.230 24.232 24.237 24.233 24.235 24.234 24.236]m=mea n( 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.A2b=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①算术平均值d = 24.2340②残余误差V i d i d =( 0 0.0040 -0.0030 -0.0040-0.0020 0.0030 -0.0010 0.0010 0 0.0020)10 10V i -1.4211e-14 (浮点数规则，实际为0) V i2 = 6.0000e-05③单次测量的标准偏102V ii 1——=0.0026 n 1④标准偏差=8.1650e-04s=std(di) %;用标准差函数std求单次测量的标准偏差极限误差limd=± 3 d=±0.0024⑤圆柱直径的测量结果：d = d 士limd =(24.2340士0.0024)s = 0.00264、利用MATLAB画出残余误差vi分布曲线实验二利用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;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；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。
实验报告产生误差原因(3篇)
第1篇一、引言实验是科学研究和教学的重要手段，通过实验可以验证理论、发现规律、解决问题。
然而，在实验过程中，误差是不可避免的现象。
误差的存在不仅会影响实验结果的准确性，还可能误导我们的判断。
因此，分析实验误差产生的原因，对于提高实验质量和准确性具有重要意义。
本文将从以下几个方面对实验误差产生的原因进行分析。
二、实验误差的分类1. 系统误差系统误差是指在实验过程中，由于实验设备、实验方法、实验环境等因素引起的误差。
系统误差具有重复性和规律性，可以通过改进实验方法、设备或环境来减小或消除。
2. 随机误差随机误差是指在实验过程中，由于实验者操作不当、实验环境变化等因素引起的误差。
随机误差具有偶然性和不确定性，无法完全消除，但可以通过多次重复实验来减小。
3. 偶然误差偶然误差是指在实验过程中，由于实验者主观判断、实验设备故障等因素引起的误差。
偶然误差具有偶然性和不可预测性，需要通过严格的实验操作和设备维护来减小。
三、实验误差产生的原因分析1. 实验设备（1）设备精度：实验设备的精度直接影响实验结果的准确性。
设备精度较低，会导致实验误差增大。
（2）设备老化：实验设备使用时间过长，会导致设备性能下降，从而产生误差。
（3）设备故障：实验设备在运行过程中可能发生故障，导致实验数据失真。
2. 实验方法（1）实验原理：实验原理错误会导致实验结果与实际不符，从而产生误差。
（2）实验步骤：实验步骤不规范、操作失误等都会导致实验误差。
（3）数据处理：数据处理方法不当、数据取舍不合理等都会影响实验结果的准确性。
3. 实验环境（1）温度、湿度：温度、湿度等环境因素的变化会影响实验结果的准确性。
（2）电磁干扰：实验过程中可能受到电磁干扰，导致实验数据失真。
（3）噪音：实验过程中噪音干扰可能导致实验误差。
4. 实验者（1）操作技能：实验者操作技能不熟练，可能导致实验误差。
（2）主观判断：实验者在实验过程中可能存在主观判断，导致实验误差。
实验误差理论实验报告物理
实验误差理论实验报告物理实验误差理论实验报告引言：实验误差是科学实验中不可避免的现象，它由于各种因素的干扰而导致实验结果与理论值之间的差异。
在物理学中，误差的存在会对实验结果的可靠性和准确性产生影响。
本次实验旨在通过测量重力加速度的实验，探讨实验误差的产生原因，并提出相应的误差分析方法。
实验步骤：1. 实验仪器准备：准备一根长直的细线、一个小铅球、一个支架和一个计时器。
2. 实验装置搭建：将细线固定在支架上，将小铅球系在细线的下端。
3. 实验测量：将小铅球释放，用计时器记录它从静止到下落经过的时间。
4. 实验重复：重复上述步骤多次，取平均值。
实验数据：通过多次实验测量，我们得到了如下数据：第一次实验：t1 = 1.23s第二次实验：t2 = 1.25s第三次实验：t3 = 1.24s......数据处理：1. 计算平均值：将所有测量结果相加，再除以实验次数，得到平均值。
平均值 = (t1 + t2 + t3 + ... + tn) / n2. 计算标准偏差：标准偏差是用来衡量一组数据的离散程度的指标，它表示测量值与平均值之间的差异。
标准偏差= √((Σ(xi - x)^2) / (n-1))3. 计算相对误差：相对误差是用来衡量测量结果与理论值之间差异的指标。
相对误差 = (平均值 - 理论值) / 理论值 * 100%结果分析：通过上述数据处理步骤，我们得到了实验重力加速度的平均值和相对误差。
然而，我们需要进一步分析误差的来源和影响因素。
1. 人为误差：实验者的操作技巧、观察精度等都会对实验结果产生影响。
为减小人为误差，我们应该提高实验技能，并进行多次实验取平均值。
2. 仪器误差：实验仪器的精度和灵敏度也会对实验结果产生影响。
为减小仪器误差，我们应该选择精度更高、质量更好的实验仪器。
3. 环境误差：实验环境的温度、湿度等因素也会对实验结果产生影响。
为减小环境误差，我们应该在恒定的实验环境中进行实验。
物理误差理论实验报告
物理误差理论实验报告实验目的本次实验旨在通过测量、分析和探究物理量的误差理论，深入了解误差的来源、类型、表达方式以及对实验结果的影响，提高实验的准确性和精确度。
实验器材- 物理实验室提供的测量仪器：卷尺、天平、量筒、螺旋测微计、显微镜等- 实验用物品：各种测量样品、重物等实验原理1. 误差的定义和分类误差是指测量结果与真实值之间的差异，它是任何科学实验或测量中不可避免的。
误差可分为两类：系统误差和随机误差。
- 系统误差：由于实验条件的固有偏差或仪器测量的固有误差造成，并且常常在一系列测量中保持相同大小和方向。
系统误差主要包括零点误差、比例误差和定标误差。
- 随机误差：由众多随机因素和干扰因素引起的，无法预测和避免。
随机误差也叫做偶然误差或不可避免误差，它在一系列测量中无规律地变化。
2. 误差的表示误差有多种表示方法，其中最常用的是绝对误差和相对误差。
- 绝对误差：指测量结果与真实值之间的差值。
- 相对误差：指绝对误差与真实值之间的比值。
绝对误差和相对误差可以用来评估测量的精度和准确性。
3. 误差的计算方法误差的计算方法有很多，常用的包括平均值、标准偏差等。
- 平均值：指一系列测量值的算术平均数。
- 标准偏差：用来衡量一系列测量值的离散程度，表示数据的散布情况。
实验步骤与数据处理1. 实验前，对实验仪器进行初步检查，保证其准确度和可靠性。
2. 使用卷尺对实验样品进行长度测量。
每个样品分别测量三次，记录数据如下：样品第一次测量（cm）第二次测量（cm）第三次测量（cm）:: :: :: ::样品一 6.2 6.46.3样品二12.0 12.212.1样品三 3.5 3.73.63. 使用天平对实验样品进行质量测量。
每个样品分别测量三次，记录数据如下：样品第一次测量（g）第二次测量（g）第三次测量（g）:: :: :: ::样品一10.2 10.310.4样品二20.5 20.420.6样品三 5.7 5.85.94. 使用螺旋测微计对实验样品进行高度测量。
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实验报告格式：误差理论与数据处理实验报告实验目的：本实验旨在掌握误差理论的基本知识，通过实际测量和数据处理，深入理解误差的概念、来源、分类和处理方法，以及如何正确地进行测量和数据处理。
实验仪器与设备：数字多用表、频率计、示波器、电路板、标准电阻、无极电位器、万用表、计算机等。
实验原理：误差是指测量结果与真值之间的差异，其来源主要有系统误差和随机误差。
系统误差是由于仪器本身的不精确或环境因素等因素造成的，可以通过校正和调整来消除或减小；随机误差是由于外界干扰等随机因素造成的，通常用统计方法处理。
在进行数据处理时，需要根据误差的类型和大小，选择合适的数据处理方法。
常用的数据处理方法包括加权平均法、最小二乘法、泰勒展开法等。
实验内容：1. 数字多用表的使用：了解数字多用表的功能和使用方法，并进行基本的数值测量和单位换算；2. 频率计的使用：了解频率计的测量原理和使用方法，并进行频率测量实验；3. 电路板的使用：利用电路板进行模拟电路测量实验，掌握电路连接、调试和测量方法，并进行误差分析和处理；4. 标准电阻和无极电位器的使用：了解标准电阻和无极电位器的功能和使用方法，进行电阻测量实验，并进行误差分析和处理；5. 数据处理：根据实验结果，采用不同的数据处理方法进行数据处理，比较各种方法的精度和适用性。
实验过程：1. 数字多用表的使用：依次进行直流电压、交流电压、直流电流、交流电流和电阻测量实验，并在实验报告中记录测量数据和误差分析；2. 频率计的使用：依次进行正弦波、方波和三角波的频率测量实验，并在实验报告中记录测量数据和误差分析；3. 电路板的使用：按照实验指导书要求，进行模拟电路测量实验，并在实验报告中记录电路连接、调试和测量过程、测量数据以及误差分析和处理方法；4. 标准电阻和无极电位器的使用：依次进行电阻测量实验，记录测量数据和误差分析，并比较不同方法的精度和适用性；5. 数据处理：根据各实验部分的测量数据，分别采用加权平均法、最小二乘法和泰勒展开法进行数据处理，并比较各种方法的精度和适用性。
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《误差理论与数据处理》实验报告
实验名称：动态测试数据处理初步
一、实验目的
动态数据是动态测试研究的重要内容。
通过本实验要求学生掌
握有关动态数据分析。
评价的基本方法，为后续课程做好准备。
二、实验原理
三、实验内容和结果
1.程序及流程
1.认识确定性信号及其傅立叶频谱之间的关系
1.用matlab编程画出周期方波信号及其傅立叶频谱，并说明其
傅立叶频谱的特点。
>> fs=30;
>> T=1/fs;
>> t=0:T:2*pi;
>> A=2;P=4;
>> y=A*square(P*t);
>> subplot(2,1,1),plot(t,y)
>> title('方波信号')
>> Fy=abs(fft(y,512));
>> f2=fs*(0:256)/512;
>> subplot(2,1,2),plot(f2,Fy(1:257))
>> title('频谱图');
>> set(gcf,'unit','normalized','position',[0 0 1 1]);
>> set(gca,'xtick',0:0.6:8);
>> axis([0,8,0 300]);
2.用matlab边城画出矩形窗信号的宽度分别为T=1和T=5两种
情况下的时域波形图及其频谱，并分析时域与频域的变化关系。
wlp = 0.35*pi;
whp = 0.65*pi;
wc = [wlp/pi,whp/pi];
window1= boxcar(1);
window2=boxcar(5);
[h1,w]=freqz(window1,1);
[h2,w]=freqz(window2,5);
subplot(411);
stem(window1);
axis([0 60 0 1.2]);
title('矩形窗函数(T=1)');
subplot(413);
stem(window2);
axis([0 60 0 1.2]);
grid;
xlabel('n');
title('矩形窗函数(T=5)');
subplot(412);
plot(w/pi,20*log(abs(h1)/abs(h1(1))));
xlabel('w/pi');
ylabel('幅度(dB)');
title('矩形窗函数的频谱(T=1)');
subplot(414);
plot(w/pi,20*log(abs(h2)/abs(h2(5))));
axis([0 1 -350 0]);
grid;
xlabel('w/pi');
ylabel('幅度(dB)');
title('矩形窗函数的频谱(T=5)');
2.认识平稳随机过程自相关函数及其功率谱之间的关系
已知某随机过程x(t)的相关函数为：Rx(t)=e−α|τ|cosω0τ，画出下列两种情况下的自相关函数和功率谱函数。
1.取α=1，ω0=2π∗10；
2.取α=5，ω0=2π∗10；
程序：>> t=0:0.01:1;
y1=1.71828.^(-t).*cos(20.*pi.*t);
subplot(221)
plot(t,y1);
title('(1)自相关函数')
hold on
y2=1.71828.^(-5*t).*cos(20.*pi.*t);
subplot(222)
plot(t,y2);
title('(2)自相关函数')
subplot(2,2,3);
pwelch(y1,33,32,[],500);
title('(1)概率密度函数')
subplot(2,2,4);
pwelch(y2,33,32,[],500);
title('(2)概率密度函数')
3.求随机过程的均值、方差和自相关函数
在线纹比长仪上对0-1000mm线纹尺测量六次，所的各段长度对公
称值偏差∆如下表（个尺寸段单位：mm，表中偏差值单位：um）：
>> X1=[0.18 0.34 0.63 1.20 1.51 2.02 2.22 2.62 2.54 2.64];
X2=[0.30 0.38 0.70 1.26 1.55 2.10 2.26 2.66 2.56 2.66];
X3=[0.30 0.42 0.67 1.22 1.52 2.01 2.16 2.69 2.60 2.67];
X4=[0.25 0.34 0.69 1.22 1.54 1.96 2.22 2.72 2.64 2.66];
X5=[0.30 0.38 0.73 1.30 1.58 2.03 2.28 2.71 2.69 2.71];
X6=[0.33 0.44 0.76 1.28 1.60 2.08 2.31 2.78 2.70 2.81];
t=[100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000]
plot(t,X1)
hold on
plot(t,X2)
hold on
plot(t,X3)
hold on
plot(t,X4)
hold on
plot(t,X5)
hold on
plot(t,X6)
title('曲线 ')
xlabel('尺寸段 ')
ylabel('偏差值')
2.编程求出并画出其均值函数曲线；
>> X1=[0.18 0.34 0.63 1.20 1.51 2.02 2.22 2.62 2.54 2.64];
X2=[0.30 0.38 0.70 1.26 1.55 2.10 2.26 2.66 2.56 2.66];
X3=[0.30 0.42 0.67 1.22 1.52 2.01 2.16 2.69 2.60 2.67];
X4=[0.25 0.34 0.69 1.22 1.54 1.96 2.22 2.72 2.64 2.66];
X5=[0.30 0.38 0.73 1.30 1.58 2.03 2.28 2.71 2.69 2.71];
X6=[0.33 0.44 0.76 1.28 1.60 2.08 2.31 2.78 2.70 2.81];
t=[100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000]
Y=[X1+X2+X3+X4+X5+X6]/6
plot(t,Y)
title('均值函数曲线 ')
xlabel('尺寸段 ')
ylabel('偏差值')
3.编程求出各测量点上的标准偏差
4.编程求出各测量点间的相关系数并据此分析该随机过程的统计特征。
2.实验结果（数据或图表）
3.结果分析
四、心得体会
思考：什么是平稳随机信号和非平稳随机信号？分别
举例说明。
平稳随机信号：平稳信号分严平稳和宽平稳，严平稳的条件在信号处理中太严格，不实用，一般所说的平稳是指宽平稳，满足三个条件：1.
均值为与时间无关的常数，2. 均方有界，3. 自相关函数与信号时间的起始点无关，只和时间差有关。
宽平稳信号的方差和均方也是与时间无关的。
非平稳随机信号：非平稳信号是指分布参数或者分布律随时间发生变化的信号。
平稳和非平稳都是针对随机信号说的，一般的分析方法有时域分析、频域分析、时频联合分析。
非平稳随机信号的统计特征是时间的函数。
与平稳随机信号的统计描述相似，传统上使用概率与数字特征来描述，工程上多用相关函数与时变功率谱来描述，近年来还发展了用时变参数信号模拟描述的方法。
此外，还需根据问题的具体特征规定一些描述方法。
目前，非平稳随机信号还很难有统一而完整的描述方法。