用matlab画误差椭圆代码人脑结构协方差网络的可靠性和可比性。 支持在Matlab代码中发表在NeuroImage（）上的论文“人脑结构协方差网络的可靠性和可比性”。 再现分析 此代码库的目的是使我们的分析透明且可重复。 但是，提供的代码无意用作其他数据集的软件包。 在main_figures.m您会找到所有函数调用，它们均会重现主要结果的图形。 对于辅料的人物所有的函数调用列在supplementary_figures.m在文件夹的补充。 依赖关系和确认 代码 为了完整起见，包含了Brain Connectivity Tool（）和FreeSurfer（）的代码。 版权归原始出版物所有。 函数error_ellipse.m的代码受本教程的Matlab源代码启发。 数据集 为了重现我们的分析，所有必要的数据都作为MAT文件包含在内。 但是，出于良好的数据治理的考虑，这不包括原始的NIFTI文件和元数据变量（例如年龄或性别）。 有关访问原始数据集和元数据的信息，请参见和。 要重现图3面板bd的大脑表面图，请包含lh.aparc.annot和lh.pial文件。 贡献者 乔纳·卡蒙（Jo

A02 传感器及仪表测量误差分析-I 目录 CONTNETS 测量误差及表达方法 测量误差及其表达方法 01 绝对误差 02 相对误差 03 折合误差 测量误差及表达方法 测量值与被测量真值之差称为测量的绝对误差，或简称测量误差。 δ= x－x0 式中：δ—— 测量误差； x —— 测定值（例如仪表指示值）； x0—— 被测量的真值 (真值一般无法得到，通常用更高等级仪表测量值替代)。 绝对误差特点： (1)绝对误差是有单位的量，其单位与测量值和真实值相同。 (2)绝对误差是有符号的量，其符号表示出测量值与真实值的大小关系。 (3)测量值与被测量真实值之间的偏离程度和方向通过绝对误差来体现。 测量误差及表达方法 仪表的绝对误差与被测量的真实值之比值称为相对误差，其为无量纲数，以百分数表示。 注：误差越小，说明测量越准确。 对于相同的被测量，用绝对误差评定其测量精度的高低。 但对于不同的被测量，则应采用相对误差来评定。 相对误差＝ 一体温计测37℃体温和高温计测560℃蒸汽温度,都有1℃的绝对测量误差，哪个温度计测的更准? 相对误差更能说明示值的准确程度。 绝对误差愈小，说明指示值愈接近