將工程及科學實驗所量測的資料做分析，是實驗評估一項的極重要的工作。這樣的分析工作可以從從簡單 的運算例如計算平均值，到繁複的矩陣運算例如計算標準差(deviation)。這些量測可稱為統計量測，因為量 測這些資料即含有統計性質。比方說我們量測每日的相對濕度，它的變化是和氣溫高低、晴天或是下雨、 地形、緯度等息息相關，這些因素都會不時的改變。就像我們可以從統計資料中計算其特性，我們亦可以 利用電腦依照預設的統計特性來產生特定的資料（例如亂數）
一些簡單的分析函式已經在這裡得到了說明，這裡不再重複
這裡舉幾個在陣列上的操作
[code]>> x = [1,2;3,4;5,6];
>> mean(x)%平均值
ans =
3 4>> max(x)%最大值
ans =
5 6>> cumsum(x)%加法
ans =
1 24 6
9 12
>> cumprod(x) %乘法
ans =
1 23 8
15 48[/code]
可以看到這些操作都是列上的運算,下面給出prod的取值，以區別comprod的取值
[code]>> prod(x)
ans =
15 48[/code]
這裡介紹乙個比較重要的概念:標準差。內容見std_.png,std_exp.png是對應的例子
這裡給出例子中標準差的計算:
[code]>> x =[173,165,154,180,175,170,166,162,158,169,160,174,179,177,168,157,160,163]
>>std(x)
ans =
7.9303[/code]
長條分布函式::
有乙個繪圖函式與資料分析有關，稱為長條分布函式 (histogram)，我們可以用它畫出一組資料的範圍及其 如何分布。它是將資料中的極小到極大值標示在橫軸（即是資料的範圍），再將各個資料出現的次數對 應該資料值（橫軸）來畫在縱軸（即是資料分布的比例）。histogram之所以稱為長條分布函式是它以長條 來表示資料的分布，預設值為10個長條。matlab 用來產生長條分布函式指令為 hist
舉個例子,
[code]x=-3:0.1:3;
y=sin(x); % 注意x是徑度
hist(y) % 畫出sin(y)的histogram，橫軸代表y的極值[-1,1]，縱軸代表y的個數
hist(y,25) % 將預設10個長條改為25個，注意縱軸的值改變，
hist(y,x) % 將橫軸上下限改為-3到3，注意縱軸的值也改變，[/code]
執行後的結果參見hist.png
matlab 資料分析
它是觀測值與真值偏差的平方和觀測次數n比值的平方根，在實際測量中，觀測次數n總是有限的，真值只能用最可信賴 最佳 值來代替.方根誤差對一組測量中的特大或特小誤差反映非常敏感，所以，均方根誤差能夠很好地反映出測量的精密度。均方根誤差，當對某一量進行甚多次的測量時，取這一測量列真誤差的均方根差 真誤差平...
Matlab資料分析與計算
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Python對比MATLAB波動資料分析優勢
在此，我們將測試兩個類似的matlab和python指令碼，因為它們執行了一些基本的振動分析。這些指令碼執行以下操作 載入兩列csv 繪製所有資料 計算並繪製移動的1秒rms電平 計算並繪製fft 一般而言，python的優點是免費，開源且用途更廣。他們的numpy和scipy軟體包具有與matla...