哈工大测试技术基础实验报告
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实验一 波形的合成与分解
一、实验目的
1、了解信号分析手段之一的傅里叶变换的基本思想和物理意义。
2、观察和分析由多个频率、幅值和相位成一定关系的正弦波叠
加的合成波形。
3、观察和分析频率、幅值相同，相位角不同的正弦波叠加的合
成波形。
4、通过本实验熟悉信号合成、分解的操作方法，了解信号频谱
的含义。
二、实验结果
图1.1方波
图1.2锯齿波
图1.3三角波
图1.4正弦整流波
实验二 典型信号的频谱分析
一、实验目的
1、在理论学习的基础上，通过本实验熟悉典型信号的频谱特征，
并能够从信号频谱中读取所需的信息。
2、了解信号频谱的基本原理和方法，掌握用频谱分析提取测量
信号特征的方法。
二、实验原理
信号频谱分析是采用傅里叶变换将时域信号x(t)变换为频
域信号X(f)，从而帮助人们从另一个角度来了解信号的特征。
工程上习惯将计算结果用图形方式表示，以频率f为横坐标，
X(f)的实部a(f)和虚部b(f)为纵坐标画图，称为时频—虚频谱
图；以频率f为横坐标，X(f)的幅值A(f)和相位φ(f)为纵坐标
画图，则称为幅值—相位谱；以f为横坐标，A(f)2为纵坐标画
图，则称为功率谱。
频谱是构成信号的各频率分量的集合，它完整地表示了信号
的频率结构，即信号由哪些谐波组成，各谐波分量的幅值大小及
初始相位，揭示了信号的频率信息。
三、实验结果
实验结果如下图所示：
图2.1 白噪声信号幅值频谱特性
图2.2 正弦波信号幅值频谱特性
图2.3 方波信号幅值频谱特性
图2.4 三角波信号幅值频谱特性
图2.5 正弦波信号+白噪声信号幅值频谱特性
四、思考题
1、与波形分析相比，频谱分析的主要优点是什么？
答：
信号频谱()Xf代表了信号在不同频率分量成分的大小，能
够提供比时域信号波形更直观，丰富的信息。
2、为何白噪声信号对信号的波形干扰很大，但对信号
的频谱影响很小？
答：
白噪声是指在较宽的频率范围内，各等带宽的频带所含的
噪声能量相等的噪声。在时域上，白噪声是完全随机的信号，叠
加到波形上会把信号的波形完全搅乱，所以对信号的波形干扰很
大。但在整个频带上，白噪声均匀分布，所以从频谱上看，只是
把有用信号的频谱抬高了一点而已。
五、工程案例分析
频谱分析可用于识别信号中的周期分量，是信号分析中最常
用的一种手段。例如，在机床齿轮箱故障诊断中，可以通过测量
齿轮箱上的振动信号，进行频谱分析，确定最大频率分量，然后
根据机床转速和传动链，找出故障齿轮。实验结果如下图所示：
图2.6 大型空气压缩机传动装置故障诊断图
分析：该系统通过所得到的频谱图，可以分析齿轮转动各轴的啮
合情况，该频谱图由四种频率的简谐波叠加而成，分别反映了四
对齿轮啮合处的振动情况。由频谱图可知，在第三根轴处波动最
大，所以第三根轴处发生故障。
实验三 一阶系统动态响应特性参数测定实验
一、实验目的
掌握用阶跃信号测量一阶系统动态特性的原理，掌握从系统
响应信号中测量系统时间常数的方法。
二、实验原理
对温度计、低通滤波器、或忽略质量的弹簧阻尼系统，系统
的输入Xi(t)和输出X0(t)可等效为一阶测试系统。当系统输入为
单位阶跃时，相应的微分方程为：
一阶系统的传递函数为：
式中，T为一阶系统的时间常数。
传感器敏感元件的响应输出滞后于物理量的变化，带来误
差。这个误差可以用一阶系统的时间响应常数T来表示，T越小，
系统响应越快。系统的时间响应常数可以通过测量系统在单位阶
跃信号输入下的响应信号来完成。
对一阶系统来说，对系统输入阶跃信号，测得系统的响应信
号。取系统输出值达到最终稳态值的63%所经过的时间作为时间
常数。如下图所示：
一阶系统的时间常数计算
)(),1(100000txxxTdtdx
11)()()(0siTsX
sX
sG
三、实验结果
实验结果如下图所示：
图3.1 T=0.1s,阶跃信号激励
图3.2 T=0.5s,阶跃信号激励
图3.3 T=1s,阶跃信号激励
图3.4 T=0.1s,斜坡信号激励
图3.5 T=0.5s,斜坡信号激励
图3.6 T=1s,斜坡信号激励
图3.7 T=0.1s,脉冲信号激励
图3.8 T=0.5s,脉冲信号激励
图3.9 T=1s,脉冲信号激励
实验四 二阶系统动态响应特性参数测定实验
一、 实验目的
掌握用脉冲信号或阶跃信号测量二阶系统动态特性的原理，
掌握从系统响应信号中测量系统阻尼系数和固有频率的方法。
二、实验原理
对机械式千分表、电感式传感器、压电式传感器等测量系统，系统
的输入Xi(t)和输出X0（t)可等效为二阶测试系统。当系统输入为单
位阶跃时，相应的微分方程为：
二阶系统的传递函数为：
式中：CLRLCn/21;/1。
对二阶系统来说，给系统输入脉冲信号或阶跃信号，
测得系统的响应信号。取系统响应信号一个振荡周期的时间
tb，
可近似计算出系统的固有频率：
bn
tf/1
取系统响应信号相邻两个振荡周期的过调量M和M1，可近似计算
出系统的阻尼系数：
2/1lnMM
如下图所示：
对系统输入输出取傅立叶变换，求出系统的传递函数曲线，
也可从传递函数曲线上读出系统的阻尼和固有频率参数。
三、实验结果
图4.1 阻尼比为0.02，固有频率为50，阶跃
图4.2 阻尼比为0.02，固有频率为200，阶跃
图4.3 阻尼比为0.8，固有频率为50，阶跃
图4.4 阻尼比为0.8，固有频率为200，阶跃
图4.5 阻尼比为0.02，固有频率为50，斜坡
图4.6 阻尼比为0.02，固有频率为200，斜坡
图4.7 阻尼比为0.8，固有频率为50，斜坡
图4.8 阻尼比为0.8，固有频率为200，斜坡
图4.9 阻尼比为0.02，固有频率为50，脉冲
图4.10 阻尼比为0.02，固有频率为200，脉冲
图4.11 阻尼比为0.8，固有频率为50，脉冲
图4.12 阻尼比为0.8，固有频率为200，脉冲
通过以上曲线可知固有频率越大，阻尼比越小，上升时间、
峰值时间越短。固有频率越大，阻尼比越大，过渡过程时间越短。
p
与N只与阻尼比有关。
（注：本资料素材和资料部分来自网络，仅供参考。请预览后
才下载，期待您的好评与关注！）
(完整版)哈工大-数值分析上机实验报告
实验报告一题目：非线性方程求解摘要：非线性方程的解析解通常很难给出，因此线性方程的数值解法就尤为重要。
本实验采用两种常见的求解方法二分法和Newton法及改进的Newton法。
前言：（目的和意义）掌握二分法与Newton法的基本原理和应用。
数学原理：对于一个非线性方程的数值解法很多。
在此介绍两种最常见的方法：二分法和Newton法。
对于二分法，其数学实质就是说对于给定的待求解的方程f(x)，其在[a,b]上连续，f(a)f(b)<0，且f(x)在[a,b]内仅有一个实根x*，取区间中点c，若，则c恰为其根，否则根据f(a)f(c)<0是否成立判断根在区间[a,c]和[c,b]中的哪一个，从而得出新区间，仍称为[a,b]。
重复运行计算，直至满足精度为止。
这就是二分法的计算思想。
Newton法通常预先要给出一个猜测初值x0，然后根据其迭代公式产生逼近解x*的迭代数列{x k}，这就是Newton法的思想。
当x0接近x*时收敛很快，但是当x0选择不好时，可能会发散，因此初值的选取很重要。
另外，若将该迭代公式改进为其中r为要求的方程的根的重数，这就是改进的Newton法，当求解已知重数的方程的根时，在同种条件下其收敛速度要比Newton法快的多。
程序设计：本实验采用Matlab的M文件编写。
其中待求解的方程写成function的方式，如下function y=f(x);y=-x*x-sin(x);写成如上形式即可，下面给出主程序。
二分法源程序：clear%%%给定求解区间b=1.5;a=0;%%%误差R=1;k=0;%迭代次数初值while (R>5e-6) ;c=(a+b)/2;if f12(a)*f12(c)>0;a=c;elseb=c;endR=b-a;%求出误差k=k+1;endx=c%给出解Newton法及改进的Newton法源程序：clear%%%% 输入函数f=input('请输入需要求解函数>>','s')%%%求解f(x)的导数df=diff(f);%%%改进常数或重根数miu=2;%%%初始值x0x0=input('input initial value x0>>');k=0;%迭代次数max=100;%最大迭代次数R=eval(subs(f,'x0','x'));%求解f(x0)，以确定初值x0时否就是解while (abs(R)>1e-8)x1=x0-miu*eval(subs(f,'x0','x'))/eval(subs(df,'x0','x'));R=x1-x0;x0=x1;k=k+1;if (eval(subs(f,'x0','x'))<1e-10);breakendif k>max;%如果迭代次数大于给定值，认为迭代不收敛，重新输入初值ss=input('maybe result is error,choose a new x0,y/n?>>','s');if strcmp(ss,'y')x0=input('input initial value x0>>');k=0;elsebreakendendendk;%给出迭代次数x=x0；%给出解结果分析和讨论：1.用二分法计算方程在[1，2]内的根。
可靠性工程实验报告【哈工大】
一、试验设备和试验原理1)试验设备a.稳压电源型号：SVC(TN)高精度全自动单相交流稳压电源输入电压范围：160V-250V输出电压范围：220V/110V过压保护值：2464V欠压保护值：1844V稳压精度：3%频率：50Hz-60Hzb.调压器型号：TDGC2-0.5型接触调压器额定容量：0.5kVA额定频率：50Hz额定输入电压：220V额定输出电压：0-250V额定输出电流：2Ac.小灯泡型号：虎头牌电珠额定电压：3.8V额定电流：0.3Ad.互感器型号：WBV412S01型电压隔离传感器输入输出：50V/5V精度等级：0-5V、0V-10V输出：0.2级线性范围：0%-120%标称输入频率响应：25Hz-5kHz响应时间：300mse.数据采集卡型号：PCI 8360V输入通道数：单端32路，双端16路输入信号范围：0-10V,-5-+5V,0-20mA输入精度：12Bit最大采样频率：75KHz2)试验原理由于电子元器件水平迅速提高，长期寿命试验方法遇到很大困难。
因此采用加速寿命试验的方法，就是在不改变产品失效机理、不引入新的失效因子的前提下，提高实验应力，加速产品失效进程，再根据加速试验结果，预计正常应力下的产品寿命。
本试验课即是通过提高试验应力，加速产品失效过程，再根据加速试验结果，测定正常应力下的产品寿命和产品可靠度。
试验系统的原理为：首先外接电源与稳压电源相连，由稳压电源输出 220V的电压；调压器与稳压电源相连，为小灯泡和电阻器构成的回路供电；互感器实时测量电阻器两端的电压，并将其转换为低压直流信号；各组互感器的信号首先由集线板集成，以适应的数据采集卡硬件接口；数据采集卡负责将采集到的电压信号传递给计算机处理。
可靠性试验数据的采集：根据建立模型精确性对样本容量的最低要求，又考虑到实验室现有的条件的限制，本实验采取定数截尾试验方案，且产品出现故障时不进行替换。
试验截止时采取的故障数据为18个，其中第一个灯泡用来估计灯泡的最高承受电压，后5个用来估算数据折算模型中的d和c，然后12个给出在同一个非额定电压下的灯泡寿命。
哈工程测试技术实验指导书
测试技术实验指导书动力与能源工程学院2015年6月近年来测试技术领域最重要的变革莫过于虚拟仪器技术了。
美国国家仪器公司NI（National Instruments）提出的虚拟测量仪器（VI）概念，引发了传统仪器领域的一场重大变革，使得计算机和网络技术得以长驱直入仪器领域，和仪器技术结合起来，从而开创了“软件即是仪器”的先河。
虚拟仪器就是利用高性能的模块化硬件，结合高效灵活的软件来完成各种测试、测量和自动化的应用。
自1986年问世以来，世界各国的工程师和科学家们都已将NI LabVIEW图形化开发工具用于产品设计周期的各个环节，提高了产品开发和生产效率。
本实验平台采用NI公司推出的基于虚拟仪器技术的实验平台。
该试验平台包含了软件和硬件两大部分。
软件是LabVIEW，硬件为NI ELVIS实验平台。
该硬件平台为12款常用仪器提供了硬件环境。
本实验系统包括三个主要部分：1 NI ELVIS 实验平台、2 传感器实验套件LECT-1302、3 nextpad软件平台。
目前可开展的实验课程主要有：○1温度测量、○2应变片实验、○3电机转速测定、○4三轴加速度测量，实验项目可根据实际教学需要可以拓展。
实验平台安装使用说明 (1)实验1 温度测量 (9)1.1 实验目的 (9)1.2 实验器材 (9)1.3 实验原理 (9)1.3.1 热电偶 (9)1.3.2 AD590 (11)1.4 实验内容与步骤 (11)1.4.1 用AD590测环境温度 (11)1.4.2 热电偶测温度 (13)1.5 实验数据记录表格 (17)实验2 三轴加速度测量 (18)2.1 实验目的 (18)2.2 实验器材 (18)2.3 实验原理 (18)2.3.1 三轴加速度传感器 (18)2.3.2 振动电机 (21)2.4 实验内容和步骤 (22)2.4.1 三轴加速度传感器 (22)2.4.2 振动电机（可选） (23)2.4.3 主要测量过程参考图 (23)2.5 实验数据记录 (25)2.6 思考题 (25)实验3 应变片电桥电路实验 (26)3.1 实验目的 (26)3.2 实验器材 (26)3.3 实验原理 (26)3.3.1 悬臂梁 (26)3.3.2 箔式应变片 (27)3.3.3 单臂电桥、半桥和全桥 (27)3.4 实验内容和步骤 (27)3.4.1 全桥方式 (27)3.4.2 半桥方式 (28)3.4.3 单臂方式 (29)3.4.4 主要参考图形 (30)3.5 数据记录表格 (32)3.6 思考题 (32)实验4 电机转速测量 (33)4.1 实验目的 (33)4.2 实验器材 (33)4.3 实验原理 (33)4.3.1 直流电机 (33)4.3.2 槽型光耦 (34)4.3.3 霍尔IC (34)4.3.4 光敏电阻 (35)4.4 实验内容及步骤 (36)4.4.1 槽型光耦 (36)4.4.2 霍尔IC (36)4.4.3 光敏电阻 (36)4.4.4 主要测量过程参考图 (37)4.5 实验数据及图像 (39)4.6 思考题 (39)实验平台安装使用说明何谓虚拟仪器技术虚拟仪器技术是利用高性能的模块化硬件，结合高效灵活的软件来完成各种测试、测量和自动化的应用。
哈工大实验报告
哈工大实验报告近年来，哈尔滨工业大学（简称哈工大）作为中国著名的工科院校，一直致力于高水平的教学和科学研究。
作为一名哈工大的学生，我有幸参与了一项有关智能机器人的实验，并撰写本篇实验报告，以分享我的经验和感悟。
实验内容本次实验的目标是设计一个智能机器人，它能够在指定场地内进行自主导航。
我们小组采取了模块化的设计思路，将机器人分为感知模块、决策模块和执行模块。
感知模块通过摄像头和多种传感器，获取环境信息，并将其转化为数据输入。
决策模块采用人工智能算法，对感知模块的数据进行处理分析，并制定相应的行为策略。
执行模块则负责机器人的运动控制和实际行为。
实验过程我们小组的实验过程分为几个步骤。
首先，我们进行了大量文献调研和相关技术的学习。
了解了当今智能机器人领域的前沿技术和发展方向。
接着，我们进行了感知模块的设计与搭建。
通过对感知器件的选型和硬件的调试，成功地将环境信息转化为数据输入。
接下来，我们开始着手研究决策模块。
利用神经网络算法对感知数据进行训练和优化，使机器人能够根据环境变化做出正确决策。
最后，我们进行了执行模块的实现。
通过编程控制机器人的执行行为，使机器人能够准确地导航和移动。
实验结果经过数个月的努力，我们小组取得了令人满意的实验结果。
我们的智能机器人在实验场地内能够自主导航，避开障碍物，并正确地执行任务。
感知模块具有较高的准确性和鲁棒性，能够获取到准确的环境信息。
决策模块经过训练后，能够对各种情况做出相应的反应，且具有较高的智能性。
执行模块的行为控制也相当精确，机器人能够按照预定路径运动，并在需要时改变方向。
实验感悟通过参与这个实验，我深刻地体会到了科学研究的艰辛和乐趣。
在实验过程中，我们不断遇到各种问题和困难，但通过团队的努力和合作，我们一一克服了这些困难，完成了实验目标。
同时，实验中所学到的知识和技能也使我受益匪浅，拓宽了我的专业视野，提升了我的动手实践能力。
此外，我还意识到科研的重要性在于其对社会的贡献。
机械工程测试技术实验报告
机械工程测试技术实验报告1. 引言机械工程测试技术是机械工程领域中非常重要的一个方面，它涉及到各种各样的实验和测试方法，用于评估和验证机械系统的性能和可靠性。
本实验报告将介绍一个关于机械工程测试技术的实验，包括实验目的、实验器材、实验步骤、实验结果和分析等内容。
2. 实验目的本实验的主要目的是通过实验来研究机械系统的振动特性。
通过对机械系统的振动进行测试和分析，可以评估系统的性能和可靠性，并找出潜在的问题和改进的方向。
具体的实验目的包括：•测试机械系统在不同条件下的振动特性；•分析系统振动的频率、幅值等参数；•评估系统的稳定性和可靠性。
3. 实验器材本实验需要使用以下器材和设备：•台式振动测试仪：用于测量机械系统的振动频率、振幅等参数；•电脑：用于记录和分析振动测试数据；•实验样品：机械系统的一个组件或整体。
4. 实验步骤4.1 准备工作在进行实验之前，需要进行一些准备工作，包括：1.确保实验器材的正常工作和准备好必要的测试传感器；2.安装和连接振动测试仪与电脑；3.录制实验过程中的环境参数，如温度、湿度等。
4.2 实验操作1.将实验样品放置在振动测试仪上，并固定好；2.启动振动测试仪，并进行仪器的校准；3.设置测试参数，包括振动频率范围、采样频率等；4.开始振动测试，记录并保存测试数据；5.在不同条件下进行多次振动测试，以获得更多可靠的数据。
4.3 数据处理与分析1.将测试数据导入电脑，并进行初步处理，包括滤波、去噪等；2.对处理后的数据进行频谱分析，计算振动频率、振幅等参数；3.根据分析结果，评估机械系统的振动特性，包括稳定性、可靠性等；4.如果有必要，进行进一步的数据处理和分析，以获得更深入的结论。
5. 实验结果与讨论根据实验操作和数据处理的结果，得到了以下实验结果：1.根据实验数据，得到了机械系统在不同条件下的振动频率和振幅；2.分析了不同振动频率的系统响应，评估了系统的稳定性和可靠性；3.讨论了可能的影响因素，如系统结构、工作负载等；4.提出了可能的改进方案和研究方向。
哈工大数值分析报告上机实验报告
实验报告一题目： Gauss 列主元消去法摘要：求解线性方程组地方法很多,主要分为直接法和间接法.本实验运用直接法地Guass 消去法,并采用选主元地方法对方程组进行求解.前言：（目地和意义）1. 学习Gauss 消去法地原理.2. 了解列主元地意义.3. 确定什么时候系数阵要选主元数学原理：由于一般线性方程在使用Gauss 消去法求解时,从求解地过程中可以看到,若)1(-k kk a =0,则必须进行行交换,才能使消去过程进行下去.有地时候即使≠-)1(k kk a 0,但是其绝对值非常小,由于机器舍入误差地影响,消去过程也会出现不稳定得现象,导致结果不正确.因此有必要进行列主元技术,以最大可能地消除这种现象.这一技术要寻找行r ,使得)1()1(max ||->-=k ik ki k rk a a 并将第r 行和第k 行地元素进行交换,以使得当前地)1(-k kk a 地数值比0要大地多.这种列主元地消去法地主要步骤如下：1. 消元过程对k =1,2,…,n -1,进行如下步骤.1) 选主元,记ik ki rk a a >=max || 若||rk a 很小,这说明方程地系数矩阵严重病态,给出警告,提示结果可能不对.2) 交换增广阵A 地r ,k 两行地元素.kj rj a a ↔ (j=k,…,n +1)3) 计算消元kk kj ik ij ij a a a a a /-= (i=k+1,…,n ; j =k +1,……,n +1)2. 回代过程对k = n , n -1,…,1,进行如下计算)/(11,∑-=+-=nk j kk j kj n k k a x a a x至此,完成了整个方程组地求解.程序设计：本实验采用Matlab地M文件编写.Gauss消去法源程序：cleara=input('输入系数阵：>>\n')b=input('输入列阵b：>>\n')n=length(b);A=[a b]x=zeros(n,1);%%%函数主体for k=1:n-1;%%%是否进行主元选取if abs(A(k,k))<yipusilong;%事先给定地认为有必要选主元地小数yzhuyuan=1;else yzhuyuan=0;endif yzhuyuan;%%%%选主元t=A(k,k);for r=k+1:n;if abs(A(r,k))>abs(t)p=r;else p=k;endend%%%交换元素if p~=k;for q=k:n+1;s=A(k,q);A(k,q)=A(p,q);A(p,q)=s;endendend%%%判断系数矩阵是否奇异或病态非常严重if abs(A(k,k))< yipusilongdisp(‘矩阵奇异,解可能不正确’)end%%%%计算消元,得三角阵for r=k+1:n;m=A(r,k)/A(k,k);for q=k:n+1;A(r,q)=A(r,q)-A(k,q)*m;endendend%%%%求解xx(n)=A(n,n+1)/A(n,n);for k=n-1:-1:1;s=0;for r=k+1:n;s=s+A(k,r)*x(r);endt=(A(k,n+1)-s)x(k)=(A(k,n+1)-s)/A(k,k)end结果分析和讨论：例：求解方程⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡321643.5072.12-623.4712.31-32108-z y x .求解地结果为：x =[]367257386.0,05088607.0-49105822.0-， 例：求解方程⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡73109104-10172-42-4z y x 求得地结果为：x =[]857142857.1,89285714.0-196428571.0， 结论：采用Gauss 消去法时,如果在消元时对角线上地元素始终较大（假如大于10-5）,那么本方法不需要进行列主元计算,计算结果一般就可以达到要求,否则必须进行列主元这一步,以减少机器误差带来地影响,使方法得出地结果正确.实验报告二题目： Rung 现象产生和克服摘要：由于高次多项式插值不收敛,会产生Runge 现象,本实验在给出具体地实例后,采用分段线性插值和三次样条插值地方法有效地克服了这一现象,而且还取地很好地插值效果.前言：（目地和意义）1. 深刻认识多项式插值地缺点.2. 明确插值地不收敛性怎样克服.3. 明确精度与节点和插值方法地关系.数学原理：在给定n+1个节点和相应地函数值以后构造n 次地Lagrange 插值多项式,实验结果表明（见后面地图）这种多项式并不是随着次数地升高对函数地逼近越来越好,这种现象就是Rung 现象.解决Rung 现象地方法通常有分段线性插值、三次样条插值等方法.分段线性插值：设在区间[a, b ]上,给定n+1个插值节点a=x 0<x 1<…<x n =b和相应地函数值y 0,y 1,…,y n ,,求作一个插值函数)(x φ,具有如下性质：1) j j y x =)(φ,j=0,1,…,n .2) )(x φ在每个区间[x i , x j ]上是线性连续函数.则插值函数)(x φ称为区间[a, b ]上对应n 个数据点地分段线性插值函数.三次样条插值：给定区间[a, b ]一个分划⊿：a=x 0<x 1<…<x N =b若函数S(x)满足下列条件：1) S(x)在每个区间[x i , x j ]上是不高于3次地多项式.2) S(x)及其2阶导数在[a, b ]上连续.则称S(x)使关于分划⊿地三次样条函数. 程序设计流程：本实验采用Matlab 地M 文件编写.其中待插值地方程写成function 地方式,如下function y=f(x);y=1/（1+25*x*x ）;写成如上形式即可,下面给出主程序Lagrange 插值源程序：n=input('将区间分为地等份数输入：\n');s=[-1+2/n*[0:n]];%%%给定地定点,Rf为给定地函数x=-1:0.01:1;f=0;for q=1:n+1;l=1;%求插值基函数for k=1:n+1;if k~=q;l=l.*(x-s(k))./(s(q)-s(k));elsel=l;endendf=f+Rf(s(q))*l;%求插值函数endplot(x,f,'r')%作出插值函数曲线grid onhold on分段线性插值源程序clearn=input('将区间分为地等份数输入：\n');s=[-1+2/n*[0:n]];%%%给定地定点,Rf为给定地函数m=0;hh=0.001;for x=-1:hh:1;ff=0;for k=1:n+1;%%%求插值基函数switch kcase 1if x<=s(2);l=(x-s(2))./(s(1)-s(2));elsel=0;endcase n+1if x>s(n);l=(x-s(n))./(s(n+1)-s(n));elsel=0;endotherwiseif x>=s(k-1)&x<=s(k);l=(x-s(k-1))./(s(k)-s(k-1));else if x>=s(k)&x<=s(k+1);l=(x-s(k+1))./(s(k)-s(k+1));elsel=0;endendendff=ff+Rf(s(k))*l;%%求插值函数值endm=m+1;f(m)=ff;end%%%作出曲线x=-1:hh:1;plot(x,f,'r');grid onhold on三次样条插值源程序：（采用第一边界条件）clearn=input('将区间分为地等份数输入：\n');%%%插值区间a=-1;b=1;hh=0.001;%画图地步长s=[a+(b-a)/n*[0:n]];%%%给定地定点,Rf为给定地函数%%%%第一边界条件Rf"(-1),Rf"(1)v=5000*1/(1+25*a*a)^3-50/(1+25*a*a)^4;for k=1:n;%取出节点间距h(k)=s(k+1)-s(k);endfor k=1:n-1;%求出系数向量lamuda,miula(k)=h(k+1)/(h(k+1)+h(k));miu(k)=1-la(k);end%%%%赋值系数矩阵Afor k=1:n-1;for p=1:n-1;switch pcase kA(k,p)=2;case k-1A(k,p)=miu(p+1);case k+1A(k,p)=la(p-1);otherwiseA(k,p)=0;endendend%%%%求出d阵for k=1:n-1;switch kcase 1d(k)=6*f2c([s(k) s(k+1) s(k+2)])-miu(k)*v;case n-1d(k)=6*f2c([s(k) s(k+1) s(k+2)])-la(k)*v;otherwised(k)=6*f2c([s(k) s(k+1) s(k+2)]);endend%%%%求解M阵M=A\d';M=[v;M;v];%%%%m=0;f=0;for x=a:hh:b;if x==a;p=1;elsep=ceil((x-s(1))/((b-a)/n));endff1=0;ff2=0;ff3=0;ff4=0;m=m+1;ff1=1/h(p)*(s(p+1)-x)^3*M(p)/6;ff2=1/h(p)*(x-s(p))^3*M(p+1)/6;ff3=((Rf(s(p+1))-Rf(s(p)))/h(p)-h(p)*(M(p+1)-M(p))/6)*(x-s(p));ff4=Rf(s(p))-M(p)*h(p)*h(p)/6;f(m)=ff1+ff2+ff3+ff4 ;end%%%作出插值图形x=a:hh:b;plot(x,f,'k')hold ongrid on结果分析和讨论： 本实验采用函数22511)(xx f +=进行数值插值,插值区间为[-1,1],给定节点为 x j =-1+jh ,h=0.1,j =0,…,n .下面分别给出Lagrang e 插值,三次样条插值,线性插值地函数曲线和数据表.图中只标出Lagrang e 插值地十次多项式地曲线,其它曲线没有标出,从数据表中可以看出具体地误差.表中,L10(x)为Lagrang e插值地10次多项式,S10(x),S40(x)分别代表n=10,40地三次样条插值函数,X10(x),X40(x)分别代表n=10,40地线性分段插值函数.x f(x)L10(x)S10(x) S40(x) X10(x) X40(x) -1.00000000000000 0.03846153846154 0.03846153846154 0.03846153846154 0.03846153846154 0.03846153846154 0.03846153846154 -0.95000000000000 0.04244031830239 1.92363114971920 0.04240833151040 0.04244031830239 0.04355203619910 0.04244031830239 -0.90000000000000 0.04705882352941 1.57872099034926 0.04709697585458 0.04705882352941 0.04864253393665 0.04705882352941 -0.85000000000000 0.05245901639344 0.71945912837982 0.05255839923979 0.05245901639344 0.05373303167421 0.05245901639344 -0.80000000000000 0.05882352941176 0.05882352941176 0.05882352941176 0.05882352941176 0.05882352941176 0.05882352941176 -0.75000000000000 0.06639004149378 -0.23146174989674 0.06603986172744 0.06639004149378 0.06911764705882 0.06639004149378 -0.70000000000000 0.07547169811321 -0.22619628906250 0.07482116198866 0.07547169811321 0.07941176470588 0.07547169811321 -0.65000000000000 0.08648648648649 -0.07260420322418 0.08589776360849 0.08648648648649 0.08970588235294 0.08648648648649 -0.60000000000000 0.10000000000000 0.10000000000000 0.10000000000000 0.10000000000000 0.10000000000000 0.10000000000000 -0.55000000000000 0.11678832116788 0.21559187891257 0.11783833017713 0.11678832116788 0.12500000000000 0.11678832116788 -0.50000000000000 0.13793103448276 0.25375545726103 0.14004371555730 0.13793103448276 0.15000000000000 0.13793103448276 -0.45000000000000 0.16494845360825 0.23496854305267 0.16722724315883 0.16494845360825 0.17500000000000 0.16494845360825 -0.40000000000000 0.20000000000000 0.20000000000000 0.20000000000000 0.20000000000000 0.20000000000000 0.20000000000000 -0.35000000000000 0.24615384615385 0.19058046675376 0.24054799403464 0.24615384615385 0.27500000000000 0.24615384615385 -0.30000000000000 0.30769230769231 0.23534659131080 0.29735691695860 0.30769230769231 0.35000000000000 0.30769230769231 -0.25000000000000 0.39024390243902 0.34264123439789 0.38048738140327 0.39024390243902 0.42500000000000 0.39024390243902 -0.20000000000000 0.50000000000000 0.50000000000000 0.50000000000000 0.50000000000000 0.50000000000000 0.50000000000000 -0.15000000000000 0.64000000000000 0.67898957729340 0.65746969368431 0.64000000000000 0.62500000000000 0.64000000000000 -0.10000000000000 0.80000000000000 0.84340742982890 0.82052861660828 0.80000000000000 0.75000000000000 0.80000000000000 -0.05000000000000 0.94117647058824 0.95862704866073 0.94832323122810 0.94117647058824 0.87500000000000 0.941176470588240 1.00000000000000 1.00000000000000 1.00000000000000 1.00000000000000 1.000000000000001.000000000000000.05000000000000 0.94117647058824 0.95862704866073 0.94832323122810 0.94117647058824 0.87500000000000 0.941176470588240.10000000000000 0.80000000000000 0.84340742982890 0.82052861660828 0.80000000000000 0.75000000000000 0.800000000000000.15000000000000 0.64000000000000 0.67898957729340 0.65746969368431 0.64000000000000 0.62500000000000 0.640000000000000.20000000000000 0.50000000000000 0.50000000000000 0.50000000000000 0.50000000000000 0.50000000000000 0.500000000000000.25000000000000 0.39024390243902 0.34264123439789 0.38048738140327 0.39024390243902 0.42500000000000 0.390243902439020.30000000000000 0.30769230769231 0.23534659131080 0.29735691695860 0.30769230769231 0.350000000000000.307692307692310.35000000000000 0.24615384615385 0.19058046675376 0.24054799403464 0.24615384615385 0.27500000000000 0.246153846153850.40000000000000 0.20000000000000 0.20000000000000 0.20000000000000 0.20000000000000 0.20000000000000 0.200000000000000.45000000000000 0.16494845360825 0.23496854305267 0.16722724315883 0.16494845360825 0.17500000000000 0.164948453608250.50000000000000 0.13793103448276 0.25375545726103 0.14004371555730 0.13793103448276 0.15000000000000 0.137931034482760.55000000000000 0.11678832116788 0.21559187891257 0.11783833017713 0.11678832116788 0.12500000000000 0.116788321167880.60000000000000 0.10000000000000 0.10000000000000 0.10000000000000 0.10000000000000 0.10000000000000 0.100000000000000.65000000000000 0.08648648648649 -0.07260420322418 0.08589776360849 0.08648648648649 0.08970588235294 0.086486486486490.70000000000000 0.07547169811321 -0.22619628906250 0.07482116198866 0.07547169811321 0.07941176470588 0.075471698113210.75000000000000 0.06639004149378 -0.23146174989674 0.06603986172744 0.06639004149378 0.06911764705882 0.066390041493780.80000000000000 0.05882352941176 0.05882352941176 0.05882352941176 0.05882352941176 0.05882352941176 0.058823529411760.85000000000000 0.05245901639344 0.71945912837982 0.05255839923979 0.05245901639344 0.05373303167421 0.052459016393440.90000000000000 0.04705882352941 1.57872099034926 0.04709697585458 0.04705882352941 0.04864253393665 0.047058823529410.95000000000000 0.04244031830239 1.92363114971920 0.04240833151040 0.04244031830239 0.04355203619910 0.042440318302391.00000000000000 0.03846153846154 0.03846153846154 0.03846153846154 0.03846153846154 0.03846153846154 0.03846153846154从以上结果可以看到,用三次样条插值和线性分段插值,不会出现多项式插值是出现地Runge现象,插值效果明显提高.进一步说,为了提高插值精度,用三次样条插值和线性分段插值是可以增加插值节点地办法来满足要求,而用多项式插值函数时,节点数地增加必然会使多项式地次数增加,这样会引起数值不稳定,所以说这两种插值要比多项式插值好地多.而且在给定节点数地条件下,三次样条插值地精度要优于线性分段插值,曲线地光滑性也要好一些.实验报告三题目： 多项式最小二乘法摘要：对于具体实验时,通常不是先给出函数地解析式,再进行实验,而是通过实验地观察和测量给出离散地一些点,再来求出具体地函数解析式.又因为测量误差地存在,实际真实地解析式曲线并不一定通过测量给出地所有点.最小二乘法是求解这一问题地很好地方法,本实验运用这一方法实现对给定数据地拟合. 前言：（目地和意义）1. 学习使用最小二成法地原理2. 了解法方程地特性 数学原理：对于给定地测量数据(x i ,f i )(i=1,2,…,n ),设函数分布为∑==mj j j x a x y 0)()(ϕ特别地,取)(x j ϕ为多项式j j x x =)(ϕ (j=0, 1,…,m )则根据最小二乘法原理,可以构造泛函∑∑==-=n i mj i j j i m x a f a a a H 110))((),,,(ϕ令0=∂∂ka H(k=0, 1,…,m ) 则可以得到法方程⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(1010101111000100m m m m m m m m f f f a a a ϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕ求该解方程组,则可以得到解m a a a ,,,10 ,因此可得到数据地最小二乘解∑=≈mj j j x a x f 0)()(ϕ程序设计：本实验采用Matlab 地M 文件编写.其中多项式函数j j x =ϕ写成function 地方式,如下function y=fai(x,j)y=1;for i=1:jy=x.*y;end写成如上形式即可,下面给出主程序.多项式最小二乘法源程序clear%%%给定测量数据点(s,f)s=[3 4 5 6 7 8 9];f=[2.01 2.98 3.50 5.02 5.47 6.02 7.05];%%%计算给定地数据点地数目n=length(f);%%%给定需要拟合地数据地最高次多项式地次数m=10;%%%程序主体for k=0:m;g=zeros(1,m+1);for j=0:m;t=0;for i=1:n;%计算内积(fai(si),fai(si))t=t+fai(s(i),j)*fai(s(i),k);endg(j+1)=t;endA(k+1,:)=g;%法方程地系数矩阵t=0;for i=1:n;%计算内积(f(si),fai(si))t=t+f(i)*fai(s(i),k);endb(k+1,1)=t;enda=A\b%求出多项式系数x=[s(1):0.01:s(n)]';y=0;for i=0:m;y=y+a(i+1)*fai(x,i);endplot(x,y)%作出拟合成地多项式地曲线grid onhold onplot(s,f,'rx') %在上图中标记给定地点结果分析和讨论：例用最小二乘法处理下面地实验数据.并作出)f地近似分布图.(x分别采用一次,二次和五次多项式来拟合数据得到相应地拟合多项式为：y1=-0.38643+0.82750x；y2=-1.03024+1.06893x-0.02012x2；y5=-50.75309+51.53527x-19.65947x2+3.66585x3-0.32886x4+0.01137x5；分别作出它们地曲线图,图中点划线为y1曲线,实线为y2曲线,虚线为y5曲线.’x’为给定地数据点.从图中可以看出并不是多项式次数越高越好,次数高了,曲线越能给定点处和实际吻合,但别地地方就很差了.因此,本例选用一次和两次地多项式拟合应该就可以了.实验报告四题目： Romberg 积分法摘要：对于实际地工程积分问题,很难应用Newton-Leibnitz 公式去求解.因此应用数值方法进行求解积分问题已经有着很广泛地应用,本文基于Romberg 积分法来解决一类积分问题.前言：（目地和意义）1. 理解和掌握Romberg 积分法地原理；2. 学会使用Romberg 积分法；3. 明确Romberg 积分法地收敛速度及应用时容易出现地问题. 数学原理：考虑积分⎰=ba dx x f f I )()(,欲求其近似值,通常有复化地梯形公式、Simpsion公式和Cotes 公式.但是给定一个精度,这些公式达到要求地速度很缓慢.如何提高收敛速度,自然是人们极为关心地课题.为此,记T 1,k 为将区间[a,b ]进行2k 等分地复化地梯形公式计算结果,记T 2,k 为将区间[a,b ]进行2k 等分地复化地Simpsion 公式计算结果,记T 3,k 为将区间[a,b ]进行2k 等分地复化地Cotes 公式计算结果.根据Richardson 外推加速方法,可以得到收敛速度较快地Romberg 积分法.其具体地计算公式为： 1. 准备初值,计算)]()([21,1b f a f ba T +-=2. 按梯形公式地递推关系,计算∑-=-+-+-+-+=1201,11,11))5.0(2(221k i k k k k i ab a f a b T T 3. 按Romberg 积分公式计算加速值1441,11,11,--=----+---m mk m m k m m m k m T T T m=2,…,k4. 精度控制.对给定地精度R ,若R T T m m <--1,11,则终止计算,并取1,m T 为所求结果；否则返回2重复计算,直至满足要求地精度为止. 程序设计：本实验采用Matlab 地M 文件编写.其中待积分地函数写成function 地方式,例如如下function yy=f(x,y); yy=x.^3;写成如上形式即可,下面给出主程序Romberg 积分法源程序%%% Romberg 积分法 clear%%%积分区间 b=3; a=1;%%%精度要求 R=1e-5;%%%应用梯形公式准备初值 T(1,1)=(b-a)*(f(b)+f(a))/2; T(1,2)=T(1,1)/2+(b-a)/2*f((b+a)/2); T(2,1)=(4*T(1,2)-T(1,1))/(4-1); j=2; m=2;%%%主程序体%%%while(abs(T(m,1)-T(m-1,1))>R);%%%精度控制 j=j+1; s=0;for p=1:2^(j-2);s=s+f(a+(2*p-1)*h/(2^(j-1))); endT(1,j)=T(1,j-1)/2+h*s/(2^(j-1)); %%%梯形公式应用 for m=2:j; k=(j-m+1);T(m,k)=((4^(m-1))*T(m-1,k+1)-T(m-1,k))/(4^(m-1)-1); end end%%%给出 Romberg 积分法地函数表 I=T(m,1)结果分析和讨论： 1. 求积分dx x10063.精确解I= 24999676.运行程序得Romberg 积分法地函数表为1.0e+007 *4.70101520000000 3.05022950000000 2.63753307500000 2.49996760000000 2.49996760000000 0 2.49996760000000 0 0由函数表知Romberg 积分给出地结果为2.4999676*10^7,与精确没有误差,精度很高.2. 求积分dx xx⎰10sin . 直接按前面方法进行积分,会发现系统报错,出现了0为除数地现象.出现这种情况地原因就是当x=0时,被积函数分母出现0,如果用一个适当地小数ε（最好不要小于程序给定地最小误差值,但不能小于机器地最大精度）来代替可以避免这个问题.本实验取R =ε,可得函数表为：0.92073548319659 0.93979327500190 0.94451351171417 0.94569085359489 0.94598501993743 0.94614587227034 0.94608692395160 0.94608330088846 0.94608307538495 0 0.94608299406368 0.94608305935092 0.94608306035138 0 0 0.94608306038722 0.94608306036726 0 0 0 0.94608306036718 0 0 0 0故该函数地积分为0.94608306036718,取8位有效数字.3. 求积分dx x ⎰12sin本题地解析解很难给出,但运用Romberg 积分可以很容易给出近似解,函数表为：0.42073549240395 0.33406972582924 0.31597536075922 0.31168023948094 0.31062036680949 0.31035626065456 0.30518113697100 0.30994390573588 0.31024853238818 0.31026707591900 0.31026822526959 0 0.31026142365354 0.31026884083167 0.31026831215439 0.31026830189296 0 0 0.31026895856465 0.31026830376269 0.31026830173008 0 0 0 0.31026830119484 0.31026830172211 0 0 0 0 0.31026830172262 0 0 0 0 0故该函数地积分为0.31026830172262,取8位有效数字.结论：Romberg 积分通常要求被积函数在积分区间上没有奇点.如有奇点,且奇点为第一间断点,那么采用例3地方法,还是能够求出来地,否则,必须采用其它地积分方法.当然,Romberg 积分地收敛速度还是比较快地.。
工程测试基础实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着现代工业和科技的快速发展，工程测试作为确保产品或系统性能和质量的重要手段，其重要性日益凸显。
本实验旨在通过基础的工程测试方法，使学生了解和掌握工程测试的基本原理、测试方法和测试工具，提高学生的实际操作能力和工程意识。
二、实验目的1. 理解工程测试的基本概念和意义。
2. 掌握常见的工程测试方法，如力学性能测试、电学性能测试、光学性能测试等。
3. 熟悉测试仪器和设备的使用方法。
4. 培养学生严谨的科学态度和良好的实验操作习惯。
三、实验内容1. 力学性能测试（1）实验原理力学性能测试是研究材料或构件在外力作用下的变形和破坏规律，主要包括拉伸测试、压缩测试、弯曲测试等。
（2）实验仪器拉伸试验机、压缩试验机、弯曲试验机、万能试验机等。
（3）实验步骤① 按照测试要求，将试样安装在试验机上；② 开启试验机，逐渐增加载荷，观察试样的变形和破坏情况；③ 记录试验数据，如载荷、变形、断裂载荷等；④ 分析测试结果，得出材料或构件的力学性能指标。
2. 电学性能测试（1）实验原理电学性能测试是研究材料或器件的电学特性，如电阻率、电容率、电导率等。
（2）实验仪器电阻测试仪、电容器测试仪、电导率测试仪等。
（3）实验步骤① 按照测试要求，将试样连接到测试仪上；② 开启测试仪，进行测量；③ 记录测试数据，如电阻、电容、电导率等；④ 分析测试结果，得出材料或器件的电学性能指标。
3. 光学性能测试（1）实验原理光学性能测试是研究材料或器件的光学特性，如折射率、反射率、透射率等。
（2）实验仪器折射率仪、反射率仪、透射率仪等。
（3）实验步骤① 按照测试要求，将试样放置在测试仪上；② 开启测试仪，进行测量；③ 记录测试数据，如折射率、反射率、透射率等；④ 分析测试结果，得出材料或器件的光学性能指标。
四、实验结果与分析（1）力学性能测试结果通过对不同材料的拉伸、压缩、弯曲试验，得出材料的弹性模量、屈服强度、抗拉强度等力学性能指标。
哈工大电路实验1实验报告
竭诚为您提供优质文档/双击可除哈工大电路实验1实验报告篇一：哈工大数字电路实验报告实验二数字逻辑电路与系统上机实验讲义实验二时序逻辑电路的设计与仿真课程名称：院系：班级：姓名：学号：教师：哈尔滨工业大学20XX年12月实验二时序逻辑电路的设计与仿真3.1实验要求本实验练习在maxplusII环境下时序逻辑电路的设计与仿真，共包括6个子实验，要求如下：3.2同步计数器实验3.2.1实验目的1.练习使用计数器设计简单的时序电路2.熟悉用mAxpLusII仿真时序电路的方法3.2.2实验预习要求1.预习教材《6-3计数器》2.了解本次实验的目的、电路设计要求3.2.3实验原理计数器是最基本、最常用的时序逻辑电路之一，有很多品种。
按计数后的输出数码来分，有二进制及bcD码等区别；按计数操作是否有公共外时钟控制来分，可分为异步及同步两类；此外，还有计数器的初始状态可否预置，计数长度（模）可否改变，以及可否双向等区别。
本实验用集成同步4位二进制加法计数器74Ls161设计n分频电路，使输出信号cpo的频率为输入时钟信号cp频率的1/n，其中n=(学号后两位mod3.2.4实验步骤1.打开mAxpLusII,新建一个原理图文件，命名为exp3_2.gdf。
2.按照实验要求设计电路，将电路原理图填入下表。
3.新建一个波形仿真文件，命名为exp3_2.scf，加入时钟输入信号cp及输出信号cpo，并点击mAxpLusII左侧工具条上的时钟按钮，将cp的波形设置为周期性方波。
4.运行仿真器得到输出信号cpo的波形，将完整的仿真波形图（包括全部输入输出信号）附于下表。
3.3时序电路分析实验3.3.1实验目的练习用mAxpLusII进行时序逻辑电路的分析。
3.3.2实验预习要求1.预习教材《6-3-1异步二进制计数器》2.了解本次实验的目的、电路分析要求3.3.3实验原理分析如下时序电路的功能，并判断给出的波形图是否正确。
哈工大GPS卫星导航实验报告4(选作)
实验四接收机位置解算及结果分析（选作）一、实验原理GPS接收机位置的导航解算即解出本地接收机的纬度、经度、高度的三维位置，这是GPS 接收机的核心部分。
GPS接收机位置求解的过程如下：前序实验已经提到，导航电文与测距码（C/A码）共同调制L1载频后，由卫星发出。
卫星上的时钟控制着测距信号广播的定时。
本地接收机也包含有一个时钟，假定它与卫星上的时钟同步，接收机接收到一颗卫星发送的数据后，将导航电文解码得到导航数据。
定时信息就包含在导航数据中，它使接收机能够计算出信号离开卫星的时刻。
同时接收机记下接收到卫星信号的时刻，便可以算出卫星至接收机的传播时间。
将其乘以光速便可求得卫星至接收机的距离R，这样就把接收机定位于以卫星为球心的球面的某一个地方。
如果同时用第二颗卫星进行同样方法的测距，又可将接收机定位于以第二颗卫星为球心的第二个球面上。
因此接收机就处在两个球的相交平面的圆周上。
当然也可能在两球相切的一点上，但这种情况只发生在接收机与两颗卫星处于一条直线时，并不典型。
于是，我们需要同时对第三颗卫星进行测距，这样就可将接收机定位于第三个球面上和上述圆周上。
第三个球面和圆周交于两个点，通过辅助信息可以舍弃其中一点，比如对于地球表面上的用户而言，较低的一点就是真实位置，这样就得到了接收机的正确位置。
在上述求解过程中，我们假定本地接收机与卫星时钟同步，但在实际测量中这种情况是不可能的。
GPS星座内每一颗卫星上的时钟都与一个叫做世界协调时（UTC，即格林尼至时间）的内在系统时间标度同步。
卫星钟差可根据导航电文中给出的有关钟差参数加以修正，其基准频率的频率稳定度为10-13左右。
而本地接收机时钟的频率稳定度只有10-5左右，而且其钟差一般难以预料。
由于卫星时钟和接收机时钟的频率稳定度没有可比性，这样，就会在卫星至接收机的传播时间上增加一个很大的时间误差，严重影响定位精度。
为解决这一问题，我们通常将接收机的钟差也作为一个未知参数，与本地接收机的ECEF坐标（ECEF坐标系的定义在前序实验中已经给出）一起求解。
哈工大_计算机软件基础实验报告_范例
int main()
{
int i,x;
char choice;
struct node *tree=NULL;
printf ("Please input the numbers that you want to have in your tree :");
scanf ("%d",&max);
for (i=1;i<=max;i++)
t=s;
else
bol=1;
}
if(bol==1)
{
if(p==f->llink)
f->llink=s;
else
f->rlink=s;
}
free(p);
return(t);
}
int main()
{
int n,i,k,m,l,x,y,z;
int flag1=0;
struct node *find(struct node *tree,int x);
if (choice=='Y'||choice=='y')
preorder(tree);
return 0;
}
二、实验过程
先用递归算法建立一颗二叉树，当输入为#时，所对应的节点为空其余全都输入字母，然后再用非递归算法，前序遍历一颗二叉树：即按照访问根节点，遍历左子树，遍历右子树的顺序，遍历这颗二叉树。
r->llink=NULL;
tree=r;
}
else/*树不为空*/
{
r=tree;
while (r!=NULL)
{
q=r;/*q为r,即上个节点地址*/