使用matlab写一段代码若发现测量列存在粗大误差，将含有粗大误差的测量值剔除，循环上述步骤直至所有测量值不含粗大误差为止

假设你的测量数据存储在一个列向量`data`中，我们可以使用循环来不断检测测量值是否存在粗大误差，如果存在则删除这些异常值，直到所有测量值都是正常的。这里我们可以使用3σ原则来判定是否存在粗大误差。

下面是一个使用Matlab实现的示例代码：

% 生成一组测试数据，其中包含一个异常值100
data = [1, 2, 3, 4, 5, 100];

while true
    % 计算均值和标准差
    mean_val = mean(data);
    std_val = std(data);
    
    % 定义阈值
    threshold = 3;
    
    % 判断是否有粗大误差
    is_outlier = abs(data - mean_val) > threshold * std_val;
    
    % 如果存在粗大误差，则删除这些异常值
    if any(is_outlier)
        data(is_outlier) = [];
    else
        break;
    end
end

% 输出结果
fprintf('剔除粗大误差后的测量数据为：%s\n', mat2str(data));

在这个示例中，我们首先生成了一组测试数据，其中包含一个异常值100。然后我们使用while循环来不断检测测量值是否存在粗大误差，如果存在则删除这些异常值，直到所有测量值都是正常的。在循环中，我们计算数据的均值和标准差，并定义阈值为3，然后判断是否存在粗大误差。如果存在，则使用Matlab的逻辑索引来删除这些异常值，如果不存在，则跳出循环。最终输出剔除粗大误差后的测量数据。