matlab 粗大误差

在Matlab中，可以使用拉依达准则（Leverage Criterion）来检测和处理粗大误差。根据拉依达准则，我们假设一组检测数据只包含随机误差，并通过计算处理得到标准偏差。然后根据一定的概率确定一个区间，超过这个区间的误差被认为不属于随机误差，而是粗大误差，应该予以剔除。实际操作时，可以按以下步骤进行：
1. 读取待处理的数据，可以使用`xlsread`函数读取Excel文件中的数据。
2. 使用`lillietest`函数判断数据是否符合正态分布，如果p值小于0.05，则拒绝正态分布假设。
3. 计算数据的均值和标准偏差，可以使用`mean`和`std`函数。
4. 根据拉依达准则，将超过3倍标准偏差的数据替换为均值或其他值，可以使用循环和条件语句实现。
5. 绘制剔除粗大误差后的数据图，可以使用`plot`函数。
下面是一个示例的Matlab代码，用于检测和处理粗大误差：

a = xlsread('附件一：已结束项目任务数据.xls',1,'B2:B836'); % 读取数据

[h, p = lillietest(a); % 判断数据是否符合正态分布

subplot(2,1,1);
plot(a);
aa = mean(a);
sig = std(a);

m = zeros(1,length(a)); 
i = 1;
for t = 1:length(a)
    m(t) = abs(a(t) - aa);
    if m(t) > 3 * sig
        n(t) = aa; % 替换异常值为均值
        num(i) = a(t); % 记录异常数据
        i = i + 1;
    else
        n(t) = a(t);
    end
end

b = 0:1:length(n)-1;
subplot(2,1,2);
plot(b,n);
title('拉依达法则剔除粗大误差');
xlabel('采样时间');
ylabel('采样点数');

这段代码会读取Excel文件中的数据，然后判断数据是否符合正态分布。然后，根据拉依达准则，将超过3倍标准偏差的数据替换为均值，并绘制剔除粗大误差后的数据图。请注意，这只是一个示例，具体的处理方法和参数设置可能需要根据实际情况进行调整和改进。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [拉依达准则--(3σ准则)Matlab实现](https://blog.csdn.net/qq_44759750/article/details/98626455)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Matlab实现通过拉依达准则与格拉布斯准则对测量误差样本进行检验，剔除粗大误差](https://download.csdn.net/download/weixin_45871994/12416273)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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