montecarlo模擬誤差分析課程設(shè)計(存儲版)
【正文】 o39。程序運行結(jié)果：Figure 1Figure 2實驗需要討論的問題：如何根據(jù)三維網(wǎng)格曲線和三維曲線獲得最佳的N，M組合。 %%設(shè)定參數(shù)值%%%%隨機(jī)信號點數(shù)N，均值1，標(biāo)準(zhǔn)差%%N=10^6。,31)。d_delta=(max(delta)min(delta))/(M1)。grid on。%%計算直方圖的面積%%S=sum(d_delta*abs(H))。 area(iii)。 %置信概率q=P*M。r*39。適合解決概率密度函數(shù)非對稱的問題(2) 最短包含區(qū)間與GUM法同時計算不確定度的時候，哪一個略顯保守。程序運行結(jié)果：Figure 1Figure 2Figure 3Figure 4計算結(jié)果：delta_n_u2 =，s = 實驗需要討論的問題：(1) 最短包含區(qū)間MCM法與普通MCM法有何區(qū)別。 for r=1:M/2 if area2(r+q)area2(r)=area2(jj+q)area2(jj)。 delta_n_u1=(delta_n(floor(M/2+iii))delta_n(floor(M/2iii+1)))/6。for ii=1:M/21area(ii+1)=area(ii)+s_(ii)。grid on。figure(3)。delta2=u2*Y2。%%rand(39。clc。s=sqrt((sum(delta_cancha.^2))./(floor(N)1))。if (area(iii)*S)=0。%% 計算直方圖的面積%%%%s_1表示正向直方圖的每一個單元的面積%%s_2表示反向直方圖的每一個單元的面積%%s_表示正反向兩兩對稱每一對單元的面積%%area表示以中心為對稱軸的累加面積i=1:1:floor(M./2)。grid on。)。k39。% % plot(x,1,39。% % hold on% % plot(x,0,39。delta2=u2*Y2。 %%產(chǎn)生兩個在(0,1)上服從均勻分布的,種子為39,每一次都相同的隨機(jī)數(shù)X1和X2%%rand(39。%%bdclose all。for jjj=1:max(size(c))。warning off。當(dāng)N=M時，由于對離散的誤差值統(tǒng)計運算存在舍入誤差導(dǎo)致誤差，此誤差隨著M的增大可消除此項舍入誤差。 s=,delta_n_u= N=500000,M=N。（2）當(dāng)更改N與M不同的倍數(shù)關(guān)系時，可得到不同的計算結(jié)果，如下各圖所示： N=100000,M=N/5。)。s_(i)=s_1(i)+s_2(i)。b:39。grid on。r39。grid on。grid on。 %%d_delta為誤差分布的間距delta_n=[min(delta):d_delta:max(delta)]。X1=rand(1,N)。M=N/10。實驗程序：tic。此次課程設(shè)計中按照實驗要求產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)可以模擬測量誤差，通過對這些隨機(jī)數(shù)的概率密度分布函數(shù)的面積、包絡(luò)線和概率特征點的求取，可以獲得隨機(jī)誤差的標(biāo)準(zhǔn)不確定度——(MCM)，并與理論上估計標(biāo)準(zhǔn)不確定度的Bessel公式、極差法作——(GUM)比較，完成實驗內(nèi)容。 學(xué)習(xí)并掌握基于Monte Carlo Method(MCM)分析的不確定度計算方法。3. Monte Carlo模擬誤差分析的實驗內(nèi)容 MCM法與GUM法進(jìn)行模擬誤差分析和不確定度計算(1). 利用MATLAB軟件生成[0，1]區(qū)間的均勻分布的隨機(jī)數(shù)；(2). 給出誤差分量的隨機(jī)值：利用MATLAB，由均勻分布隨機(jī)數(shù)生成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)，誤差分量隨機(jī)數(shù)可表示為mV；同理得 mV(3). 求和的隨機(jī)數(shù)：誤差和的隨機(jī)數(shù)；(4). 重復(fù)以上步驟，得誤差和的隨機(jī)數(shù)系列： ；(5). 作誤差和的統(tǒng)計直方圖：以誤差數(shù)值為橫坐標(biāo)，以頻率為縱坐標(biāo)作圖。close all。u1=。Y2=sqrt(2*log(X1)).*sin(2*pi*X2)。figure(2),axis([0,N,max(5*Y2),max(5*Y2)])plot(Y2)。)。grid on。% plot(x,MuSigma,39。%%合成誤差幅度直方圖%%figure(5)axis(
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