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，输出循环次数，粗大误差个数和循环结束后的测量列

可以在上一个示例代码的基础上进行修改。我们可以在循环过程中记录循环次数和粗大误差个数，然后在循环结束后输出循环次数、粗大误差个数和剔除粗大误差后的测量数据。

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];

% 初始化循环次数和粗大误差个数
count = 0;
outlier_count = 0;

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，并增加粗大误差个数
    if any(is_outlier)
        data(is_outlier) = [];
        outlier_count = outlier_count + sum(is_outlier);
        count = count + 1;
    else
        break;
    end
end

% 输出结果
fprintf('循环次数：%d\n', count);
fprintf('粗大误差个数：%d\n', outlier_count);
fprintf('剔除粗大误差后的测量数据为：%s\n', mat2str(data));

在这个示例中，我们使用两个计数器`count`和`outlier_count`分别记录循环次数和粗大误差个数，然后在循环结束后输出循环次数、粗大误差个数和剔除粗大误差后的测量数据。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，并增加计数器的值和粗大误差个数，如果不存在，则跳出循环。