在MATLAB编程中，处理粗大误差的方法包括以下几种：
拉依达准则（3σ准则）
适用于正态分布的数据，测量值与平均值之差超过3倍标准差的，视为粗大误差。
示例代码：
```matlab
import numpy as np
data = np.array（[10, 12, 11, 13, 110]）
mean = np.mean（data）
std = np.std（data）
outliers = [x for x in data if abs（x - mean） > 3 * std]
print（outliers）
```
箱线图法
通过绘制数据的箱线图，识别超出上下须的数据点作为粗大误差。
示例代码：
```matlab
import matplotlib.pyplot as plt
data = [10, 12, 11, 13, 110]
plt.boxplot（data）
plt.show（）
```
数据剔除法
将判别出的粗大误差数据直接剔除，适用于数据量较大且粗大误差较少的情况。
示例代码：
```matlab
import numpy as np
data = np.array（[10, 12, 11, 13, 110]）
outliers = [x for x in data if abs（x - np.mean（data）） > 3 * np.std（data）]
for outlier in outliers:
data = np.delete（data, np.where（np.abs（data - np.mean（data）） > 3 * np.std（data）））
print（data）
```
数据修正法
对判别出的粗大误差数据进行修正，如用相邻数据的平均值替换。
示例代码：
```matlab
import numpy as np
data = np.array（[10, 12, 11, 13, 110]）
outliers = [x for x in data if abs（x - np.mean（data）） > 3 * np.std（data）]
for outlier in outliers:
index = np.where（np.abs（data - np.mean（data）） > 3 * np.std（data））
data[index] = （data[index - 1] + data[index + 1]） / 2
print（data）
```
狄克松准则
对测量列中的最小值和最大值同时进行判断，因此一次就可以迅速判别是否含有粗大误差。
示例代码：
```matlab
function [dest, index] = EliminateGrossErrors（src）
dest = src；
index = []；
y = dest - mean（dest）；
s = sqrt（sum（y .^ 2） / （numel（y） - 1））；
id = find（abs（y） > 3 * s）；
while ~isempty（id）
if isempty（index）
index = id；
else
index = [index； id]；
end
y = dest - mean（dest）；
s = sqrt（sum（y .^ 2） / （numel（y） - 1））；
id = find（abs（y） > 3 * s）；
end
end
```
罗曼诺夫斯基准则
通过t分布检验被剔除的测量值是否含有粗大误差。
示例代码：