电子测量技术课程设计.docVIP

海 南 大 学 电子测量设计 ——误差分析与数据处理 姓名： 皇华 学号： 20102831320017 班级： 10网络工程一班 指导教师： 陈羡美 日期： 2012年11月16日 目录 1、绪论··················································1 2、课程设计方案·········································· 2 课程设计内容··········································2 课程设计事项··········································2 课程设计仪器 ·········································2 3、课程设计数据处理·······································3 4、小结··················································6 绪论 在生产实践与科学实验中,经常会遇到将测量数据进行处理的情形。数据处理过程通常包括:数据转换(恢复成原来的物理量形式),消除误差(剔除奇异项、平滑、滤波等),变换加工(求均值或付立叶变换)等三个方面,这里主要讨论对测量数据进行误差分析及如何剔除与取代数据采集系统中的干扰值。 众所周知,在数据测量系统中由于系统受到干扰而使正确数据产生偏离的现象经过可见,这也就是测量产生误差的主要原因。 测量误差按其误差的性质一般可分为下述三类: 系统误差 系统本身所固有的,应在测量过程中,通过引进校正值和采用正确、合理的测量方法,把它尽可能地减少或消除。 随机误差 主要是各种随机量对测量值的综合影响所造成的。它在多次测量的总体上服从统计规律,因此可以通过统计学的数学方法来估计其影响。 粗大误差(即干扰值) 这是由于实验者不正确地操作和实验条件的突变引起的。含有粗大误差的测量结果称为坏值,应该剔除。 由粗大误差干扰而产生的数据偏离将会给后续分析带来很多麻烦甚至使数据处理无法进行下去。 因此,应设法将这些干扰数据检测出来,必要时还要用合理值去恰当地取代它们,而使数据处理得以正常进行。 2课程设计方案 1：课程设计目的 掌握测量数据处理的方法 掌握误差合成的方法 了解回归分析法的实际应用 2：课程设计内容 1）利用数字万用表测量R、C 元件值，将测量得到的数据(10个数据)进行处理，分析测量误差，并求出被测量值。 2）利用上例被测元件组成一个相移电路 如图所示求f=10kHz（频率误差1%）时的相移φ的总误差。 3）测量大功率二极管的伏安特性，将测量得到的数据用回归线分析法求出伏安特性曲线的近似关系式。 ①可用如图10-2所示的测量电路。 ②已知二极管在小电压区（V≦200mV）的伏安特性曲线为指数型，即I=ae bv,其中a、b、为待定参数。 图10-1 RC相移电路 图10-2伏安特性测量电路 3：注意事项 1）用数字万用表测量R、C的值时，要求R、C间隔进行，各测量十个值，以保证数据带有随机性。 2）因电位器总值较小（几百欧姆），故直流稳压电源的输出电压不得超过3V 4：实验仪器 数字万用表 2块 直流稳压电源一台 3：课程设计数据处理 所测量十组R、C元件值如下表，实验数据处理如下： 1、列表 元件元件 次数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 电阻 99.8 99.7 99.8 99.7 99.8 99.9 99.8 99.7 99.8 99.8 电容 5.3 5.3 5.2 5.2 5.3 5.3 5.3 5.2 5.3 5.3 2、求平均值 ==99.78 ==5.27 求残差 元件元件 残差 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.02 -0.08 0.02 -0.08 0.02 0.12 0.02 -0.08 0.02 0.02 0.03 0.03 -0.07 -0.07 0.03 0.03 0.03 -0.07 0.03 0.03 计算标准残差的估计值