误差理论与数据处理实验报告要点
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。
误差理论及实验数据处理

可以设法减小或排除掉的,如对试验机和应变仪等定期校准和检验。又如单向拉伸时由于夹
具装置等原因而引起的偏心问题,可以用试样安装双表或者两对面贴电阻应变片来减少这种
误差。系统误差越小,表明测量的准确度越高,也就是接近真值的程度越好。
偶然误差是由一些偶然因素所引起的,它的出现常常包含很多未知因素在内。无论怎样
差出现的可能性小。
3)随着测量次数的增加,偶然误差的平均值趋向于零。
4)偶然误差的平均值不超过某一限度。
根据以上特性,可以假定偶然误差Δ 遵循母体平均值为零
的高斯正态分布,如图Ⅰ-1 所示。
f (Δ) =
1
− Δ2
e 2σ 2
σ 2π
图Ⅰ-1 偶然误差的正态频率曲线
·97·
材料力学实验指导与实验基本训练
Δ ≤ Δ1 + Δ2 [注]:上述法则对于两个相差甚大的数在相减时是正确的。但是对两个相互十分接近的 数,在相减时有效位数大大减少,上述结论就不适用。在建立运算步骤时要尽量避免两个接 近相等的数进行相减。 2)如果经过多次连乘除后要达到 n 个有效位数,则参加运算的数字的有效位数至少要 有 (n + 1) 个或 (n + 2) 个。例如,两个 4 位有效数的数字经过两次相乘或相除后,一般只能 保证 3 位有效数。 3)如果被测的量 N 是许多独立的可以直接测量的量 x1, x2,", xn 的函数,则一个普遍的 误差公式可表示为下列形式,即
控制实验条件的一致,也不可避免偶然误差的产生,如对同一试样的尺寸多次量测其结果的
分散性即起源于偶然误差。偶然误差小,表明测量的精度高,也就是数据再现性好。
实验表明,在反复多次的观测中,偶然误差具有以下特性:
基于MATLAB的误差数据处理实验报告

结果:
X=
l 1 1.0280 x1 1.015 0.9830 ˆ 1 X l 2 0.985 x2 ( A A) A L l 3 1.0130 1.020 x3 L 5. 一元线性回归分析 l 2 . 016 4 l 1.981 6 5 3.032 l 6
误差理论与数据处理 实验报告
班 学 姓
级 号 名
测控 10-1 13 刘英皓 庄 严
指导老师
2012 年 7 月 5 日
测控 10-3
刘英皓
前言
门捷列夫说:“科学是从测量开始的” 钱学森说:“新技术革命的关键技术是信息技术。信息技术由测量技术、计 算机技术、通讯技术三部分组成。测量技术是关键和基础”。 测量技术是新科技革命的关键部分,科学技术的发展与实验测量密切相关。 在进行实验测量时,产生误差是不可避免的。因此,必须借助误差理论,研究、 估计和判断测量的数据和结果是否精确可靠,并采用正确的数据处理方法,以提 高测量结果的精确程度。 误差理论是我们认识客观规律的有力工具,是工程学科 学生应该掌握的基础知识 。 但是与此同时, 误差理论具有较为繁复的数据处理量, 有时候面对这些数据, 我们也无能为力,习惯采用经验估计去解决现实问题。毋庸置疑,这样做,引入 的误差必然相当大。 MATLB 具有强大的数据处理能力,若是借助 MATLB 处理那些难以处理的 数据,既可以节约时间,又可以提高精确度。本实验的主旨,就是通过使用 MATLAB 处理数据,让我们体会计算机辅助处理数据优点,让我们更直接,更 直观观察结果。
1
测控 10-3
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
刘英皓
实验目的:利用
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。
大学物理实验报告数据处理及误差分析

大学物理实验报告数据处理及误差分析部门: xxx时间: xxx整理范文,仅供参考,可下载自行编辑力学习题误差及数据处理一、指出下列原因引起的误差属于哪种类型的误差?1.M尺的刻度有误差。
2.利用螺旋测微计测量时,未做初读数校正。
3.两个实验者对同一安培计所指示的值读数不同。
4.天平测量质量时,多次测量结果略有不同。
5.天平的两臂不完全相等。
6.用伏特表多次测量某一稳定电压时,各次读数略有不同。
7.在单摆法测量重力加速度实验中,摆角过大。
二、区分下列概念1.直接测量与间接测量。
2.系统误差与偶然误差。
3.绝对误差与相对误差。
4.真值与算术平均值。
5.测量列的标准误差与算术平均值的标准误差。
三、理解精密度、准确度和精确度这三个不同的概念;说明它们与系统误差和偶然误差的关系。
四、试说明在多次等精度测量中,把结果表示为 <单位)的物理意义。
五、推导下列函数表达式的误差传递公式和标准误差传递公式。
1.2.3.六、按有效数字要求,指出下列数据中,哪些有错误。
1.用M尺<最小分度为1mm)测量物体长度。
3.2cm50cm78.86cm6.00cm16.175cm2.用温度计<最小分度为0.5℃)测温度。
68.50℃31.4℃100℃14.73℃七、按有效数字运算规则计算下列各式的值。
1.99.3÷2.0003=?2.=?3.4.八、用最小分度为毫M的M尺测得某物体的长度为=12.10cm<单次测量),若估计M尺的极限误差为1mm,试把结果表示成的形式。
b5E2RGbCAP九、有n组测量值,的变化范围为2.13 ~ 3.25,的变化范围为0.1325 ~0.2105,采用毫M方格纸绘图,试问采用多大面积的方格纸合适;原点取在何处,比例取多少?p1EanqFDPw十、并排挂起一弹簧和M尺,测出弹簧下的负载和弹簧下端在M尺上的读数如下表:据处理。
长度测量1、游标卡尺测量长度是如何读数?游标本身有没有估读数?2、千分尺以毫M为单位可估读到哪一位?初读数的正、负如何判断?待测长度如何确定?3、被测量分别为1mm,10mm,10cm时,欲使单次测量的百分误差小于0.5%,各应选取什么长度测量仪器最恰当?为什么?DXDiTa9E3d物理天平侧质量与密度1、在使用天平测量前应进行哪些调节?如何消除天平的不等臂误差?2、测定不规则固体的密度时,若被测物体进入水中时表面吸有气泡,则实验所得的密度是偏大还是偏小?为什么?RTCrpUDGiT用拉伸法测量金属丝的杨氏模量1、本实验的各个长度量为什么要用不同的测量仪器测量 ?2、料相同,但粗细、长度不同的两根金属丝,它们的杨氏模量是否相同?3、本实验为什么要求格外小心、防止有任何碰动现象?5PCzVD7HxA精密称衡—分析天平的使用1、如果被测物体的密度与砝码的密度不同,即使它们的质量相等,但体积不同,因而受到空气浮力也不同,便产生浮力误差。
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: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,1ni i 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。
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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,1ni i 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。
序号 i l /mmi v /mm22/i v mm1 2 3 4 5 6 7 8 24.674 24.675 24.673 24.676 24.671 24.678 24.672 24.674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、实验数据整理: (一)、求算术平均值、残余误差 1、分析:(1)算术平均值:121...nin i l l l l x n n=++==∑ (2)残余误差:i v =i l -x(3)校核算术平均值及其残余误差: 残差和:11n niii i v l nx ===-∑∑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 ⎛⎫- ⎪⎝⎭(4)测量列中单次测量的标准差:2222121...nin i nnδδδδσ=+++==∑(5)测量列算术平均值的标准差x nσσ=211nii vn σ==-∑2、程序:l=[24.674,24.675,24.673,24.676,24.671,24.678,24.672,24.674];%已知测量值x1=mean(l);%用mean 函数求算数平均值 v=l-x1;%求解残余误差 a=sum(v);%求残差和ah=abs(a);%用abs 函数求解残差和绝对值bh=ah-(8/2)*0.0001;%校核算术平均值及其残余误差,残差和绝对值小于n/2*A,bh<0,故以上计算正确xt=sum(v(1:4))-sum(v(5:8));%判断系统误差(算得差值较小,故不存在系统误差)bz=sqrt((sum(v.^2)/7));%单次测量的标准差p=sort(l)%用格罗布斯准则判断粗大误差,先将测量值按大小顺序重新排列g0=2.03;%查表g(8,0.05)的值 g1=(x1-p(1))/bz;g8=(p(8)-x1)/bz;%将g1与g8与g0值比较,g1和g8都小于g0,故判断暂不存在粗大误差sc=bz/(sqrt(8));%算数平均值的标准差t=2.36;%查表t(7,0.05)值jx=t*sc%算术平均值的极限误差l1=x1+jx;%写出最后测量结果l2=x1-jx%写出最后测量结果3、在matlab中的编译及运行结果实验二 误差的合成与分配一、实验目的通过实验掌握误差合成与分配的基本规律和基本方法。
二、实验原理(1)误差合成间接测量是通过直接测量与被测的量之间有一定函数关系的其他量,按照已知的函数关系式计算出被测的量。
因此间接测量的量是直接测量所得到的各个测量值的函数,而间接测量误差则是各个直接测得值误差的函数,这种误差为函数误差。
研究函数误差的内容实质上就是研究误差的传递问题,而对于这种具有确定关系的误差计算,称为误差合成。
随机误差的合成随机误差具有随机性,其取值是不可预知的,并用测量的标准差或极限误差来表征其取值的分散程度。
标准差的合成若有q 个单项随机误差,他们的标准差分别为1σ,2σ,…,q σ,其相应的误差传递系数为1a ,2a ,…,q a 。
根据方和根的运算方法,各个标准差合成后的总标准差为211()2qqiiij i j i j i i ja a a σσρσσ=≤<=+∑∑一般情况下各个误差互不相关,相关系数ij ρ=0,则有21()qi ii a σσ==∑极限误差的合成在测量实践中,各个单项随机误差和测量结果的总误差也常以极限误差的形式来表示,因此极限误差的合成也很常见。
若已知个单项极限误差为1δ,2δ,...,q δ,且置信概率相同,则按方和根合成的总极限误差为211()2qqi iij i j i j i i ja a a δδρδδ=≤<=±+∑∑系统误差的合成系统误差的大小是评定测量准确度高低的标志,系统误差越大,准确度越低;反之,准确度越高。
已定系统误差的合成已定系统误差是指误差大小和方向均已确切掌握了的系统误差。
在测量过程中,若有r 个单项已定系统误差,其误差值分别为1∆,2∆,…,r ∆,相应的误差传递系数为1a ,2a ,…,r a ,则代数和法进行合成,求得总的已定系统误差为:1ri i i a =∆=∆∑未定系统误差的合成 ①标准差的合成:若测量过程中有s 个单项未定系统误差,它们的标准差分别为12,,,...,s u u u 其相应的误差传递系数为12,,,...,s a a a 则合成后未定系统误差的总标准差为211()2ssi iij i j i j i i ju a u a a u u ρ=≤<=+∑∑当ij ρ=0,则有21()qi ii u a u ==∑②极限误差的合成因为各个单项未定系统误差的极限误差为i i i e t u =± i =1,2,…s总的未定系统误差的极限误差为 e tu =则可得211()2ssi iij i j i j i i je ta u a a u u ρ=≤<=±+∑∑当各个单项未定系统误差均服从正态分布,且ij ρ=0,则有21()si ii e a e ==±∑系统误差与随机误差的合成当测量过程中存在各种不同性质的多项系统误差与随机误差,应将其进行综合,以求得最后测量结果的总误差。
按极限误差合成若测量过程中有r 个单项已定系统误差,s 个单项未定系统误差,q 个单项随机误差,他们的误差值或极限误差分别为1∆,2∆,…,r ∆ 1e ,2e ,…,s e1δ,2δ,...,q δ设各个误差传递系数均为1,则测量结果总的极限误差为22111qrsi i i i i i i i e t R t t δ===⎛⎫⎛⎫∆=∆±++ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑∑∑R ——各个误差间协方差之和当各个误差均服从正态分布,且各个误差间互不相关时,上式可简化为()()22111qrsi i i i i i e δ===∆=∆±+∑∑∑系统误差经修正后,测量结果总的极限误差就是总的未定系统误差与总的随机误差的均方根()()2211qsiii i e δ==∆=±+∑∑按标准差合成用标准差来表示系统误差与随机误差的合成公式,只需考虑未定系统误差与随机误差的合成问题。
若测量过程中有s 个单项未定系统误差,q 个单项随机误差,他们的标准差分别为12,,,...,s u u u 12,,,...,q σσσ为计算方便,设各个误差传递系数均为1,则测量结果总的标准差为2211qs i ii i u R σσ===++∑∑式中R 为各个误差间协方差之和,当合格误差间互不相关时,上式可简化为2211qsi ii i u σσ===+∑∑对于n 次重复测量,测量结果平均值的总标准差公式则为22111q si i i i u n σσ===+∑∑(2)误差分配测量过程皆包含多项误差,而测量结果的总误差则由各单项误差的综合影响所确定。
给定测量结果总误差的允差,要求确定各单项误差就是误差分配问题。
1、现设各误差因素皆为随机误差,且互不相关,则有222222121121...y f f f x x x σσσσ⎛⎫⎛⎫⎛⎫∂∂∂=+++ ⎪ ⎪ ⎪∂∂∂⎝⎭⎝⎭⎝⎭=2222221122...n n a a a σσσ+++=22212...n D D D +++i D ——函数的部分误差。
若已给定y σ,需确定i D 或相应i σ,使满足y σ≥22212...n D D D +++式中i D 可以是任意值,为不确定解,需按下列步骤求解。
按等作用原则按可能性调整误差验算调整后的总误差三、实验内容1、弓高弦长法简介测量大直径。
直接测得弓高h 、弦长s ,根据h ,s 间的函数关系利用熟悉的语言编程求解出直径D ,以及直径的系统误差、随机误差和所求直径的最后结果。
24s D h h=+ h =50mm,h ∆=-0.1mm, lim h δ=±0.05s =500mm, s ∆=1mm, lim s δ=±0.1四、实验数据整理1、实验程序h=50;%弓高h=50mms=500;%弦长s=500mms1=1;%弦长的系统误差s1=1mmh1=-0.1;%弓高的系统误差h1=-0.1mmD0=(s.^2)/(4*h)+h;%不考虑测得值的系统误差测得直径D0=1300mm%D=f(s,h)s2=s/(2*h);%s 误差传递系数=5h2=-(((s.^2)/(4*h.^2))-1);%h 误差传递系数h2=-24d=(s2*s1)+(h2*h1)%系统误差d=7.4000Y=D0-d %消除系统误差,测得直径的实际长度Y=1.2926e+03 Y=vpa(Y ,5)%最后结果Y=1292.62、matlab中编译及运行结果实验三 线性参数的最小二乘法处理一、 实验目的最小二乘法原理是一种在多学科领域中获得广泛应用的数据处理方法。