基于Labview的实验数据处理的研究

范文编号:TX182  附开题报告,和源程序,范文字数:9730,页数:26

摘    要

     数据处理是各种工程测试和实验过程中的重要环节,数据处理的理论及方法是否正确将直接影响测试工作的效率和结论的准确性，而且功能齐全，操作简便，性能可靠的处理系统越来越受到使用者的青睐。本文是针对实验数据处理的理论和方法问题进行探讨,运用Labview进行数据处理程序界面的设计，并利用开发平台自带数据处理分析库内的功能模块实现相应的数据处理功能, 借助图形化的虚拟仪器开发平台Labview 开发出集算术平均值、方差、标准差、误差判断等功能为一体的可视化数据处理系统。该系统主要运用数理统计原理、误差分析、曲线拟合等方法将存储在Excel等文件中的实验数据在Labview平台上实现了虚拟环境下的集成化与可视化处理。本课题的价值在于将多种处理方法结合在一个系统中，实现了功能的组合、使用的方便，非常适合实验室教学和简单数据处理.

关 键 词: 数据处理; Labview;数理统计;误差分析

     Research of Experiment Data Processing Based on Labview

Abstract
Data processing is an important segment in various kinds of engineering test and experiment process, the principles and ways of data processing can directly affect the efficiency of the test work and accuracy of the conclusions, and the processing systems which have powerful function,easy operation and reliable performance are becoming more and more popular among the users. This article discussed about the data processing principles and methods, designed the intersection of data processing programs with Labview, and analyzed the function mode of the base with the data of the development platform and developed a visual data processing system with the function of arithmatic, variance, standard deviation and error judgement with the help of graphic virtual instrument development platform Labview. This systerm mainly made use of the methods of data statistic theroy, error analysis and curve fitting to realize theintergrated and visual procession of experiment data stored in documents like Excel in the virtual environment of Labview platform. The value of this issue is that it integrated many processing methods into one system, realized function combination and convinient use, and the system is very suitable for lab teaching and simple data processing.

Key words: data processing ; Labview ; mathematical statistics ; error analysis

目    录

第一章 前  言 1
1.1 实验数据处理的意义 1
1.2 等精度测量结果的数据处理 1
1.3 非等精度测量数据与等精度测量数据的转换 2
第二章 数据处理基本理论 3
2.1 数理统计基本概念 3
2.1.1 算术平均值 3
2.1.2 方差与标准差 3
2.2 曲线拟合 4
2.3 误差的修正 4
2.3.1 粗大误差的判别 4
2.3.2 随机误差的修正 6
2.3.2.1 随机误差的正态分布规律 6
2.3.2.2 测量结果最佳值——算术平均值 7
2.3.2.3 标准误差、置信区间、置信概率 8
2.3.2.4 随机误差的估算——标准偏差 9
2.3.3 系统误差的判断 9
第三章 图形化编程简介 10
第四章 具体编程的实现 11
4.1 读电子表格程序实现 11
4.2 求平均值、方差、标准差及最值程序实现 11
4.3 粗大误差的判别程序实现 12
4.4 随机误差的判别程序实现 14
4.5 判断有无累进系差和周期性系差 15
4.6 曲线拟合的实现 17
4.7 主程序设计 18
结束语 20
主要参考文献 21
致  谢 22

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