函数简介

删除传感器采集数据的坏值，判断是否存在线性偏差和周期偏差，统计数据的平均值、绝对误差、相对误差
本项目使用Matlab2014实现（需在Matlab2010或更高版本使用）

ISee函数详细介绍

对等精密度测量结果进行处理，输出测量结果的表达式(平均值 ± 绝对误差)
[average,error] = Isee(x0,c,detail)

输入参数

x0:测量的源数据（一维向量:1*n向量）
c:修正值（一个数）（默认值为0）
detail：是否显示详细处理结果（一个数,默认值为0），=0不显示，=1显示，=2只显示最终结果（适合多类别数据分析）

输出参数

average：平均值
error：绝对误差

使用范例

1.直接在命令行中输入 Isee([205.3,204.94,205.63,205.24,206.65,204.97,205.36,205.16,205.01,204.7,205.56,205.35,205.21,205.19,205.21,205.32]);

2.新建变量a，双击编辑变量，输入或复制数据，注意需为 1*n 维向量(即打横排列)。
Isee(a);

3.高级应用
Isee([205.3,204.94,205.63,205.24,206.65,204.97,205.36,205.16,205.01,204.7,205.56,205.35,205.21,205.19,205.21,205.32],0,1); %修正值为0 ， 显示详细结果

最终结果 ： 205.2 ± 0.1
测量数据平均值为 205.21 , 绝对误差为 0.148339 ， 相对误差为 0.0722863 %
源数据共有16个，坏值共有1个，如下所示：
bad = 206.6500

txtsee函数详细介绍

[ ] = txtsee( file )
对既定格式的txt文件进行处理，输出处理后的结果

输入参数file：记事本的路径，如'data.txt'(默认目录为matlab的work路径)或'C:\Users\Administrator\Desktop\data.txt'
输出结果：每项数据的平均值和绝对误差

使用范例

txtsee(‘data.txt’)

计算结果：
北纬： 23.0435 ± 3e-06
东经： 113.386 ± 4e-06
温度： 16.01 ± 0.06
高度： 78.2 ± 0.1
气压： 102267 ± 1
PM2.5： 103 ± 1