选择测量程序时，应根据具体需求和编程经验来决定。以下是几种常用的测量编程软件和工具：
MATLAB
适用场景：MATLAB是一种用于科学计算和工程应用的高级编程语言和开发环境，适用于各种测量数据的处理、分析和可视化，包括信号处理、图像处理、统计分析等。它拥有直观的数据分析和绘图界面，非常适用于测量数据处理和算法开发。
LabVIEW
适用场景：LabVIEW是一种通用的系统设计软件，用于测量、控制和数据采集等应用。它提供了直观的可视化编程环境，通过图形化的编程语言G语言来实现测量系统的开发。LabVIEW适用于各种测量仪器和设备的连接和数据采集，以及数据分析和控制系统的设计。
Python
适用场景：Python是一种通用的高级编程语言，由于其简洁、易读和易学的特点，成为科学计算和数据分析的常用工具。Python拥有丰富的第三方库，例如NumPy、SciPy和Pandas等，可以实现各种测量数据的处理、分析和可视化。此外，Python也可以与其他软件和硬件进行接口，更方便地进行数据采集和系统控制。
C/C++
适用场景：C/C++语言是一种广泛应用于嵌入式系统和科学计算的编程语言。它具有高效的性能和灵活的控制能力，非常适用于对实时性要求较高的测量系统。C/C++可以直接与硬件进行交互，实现精确的控制和数据采集。
National Instruments软件
适用场景：National Instruments公司提供了一系列专用于测量和自动化的软件工具，如Measurement Studio和TestStand等。这些软件提供了丰富的函数库和开发工具，适用于各种测量领域。
建议
根据需求选择：首先明确测量任务的需求，例如实时性要求、数据处理复杂性、用户界面偏好等，然后选择最适合这些需求的编程语言和工具。
考虑开发效率：如果需要快速开发原型或进行数据处理，Python和LabVIEW可能是较好的选择。如果需要高性能和底层控制，C/C++可能更合适。
学习和熟悉度：选择已经熟悉或有较多资源支持的编程语言，可以更快地开展测量工作。
通过以上分析，可以根据具体需求和实际情况，选择最合适的测量程序。