Главная | Случайная
Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






Методы уменьшения случайных погрешностей




Случайная погрешность измерения - это составляющая погрешности измерения, изменяющаяся случайным образом при повторных измерениях одной и той же величины.

Случайные погрешности нельзя заранее выявить и устранить до и в процессе измерения. Они могут быть уменьшены при многократных наблюдениях одной и той же величины, фильтрацией погрешностей и др.

Усреднение результатов многократных наблюдений при постоянстве значения измеряемой величины является наиболее эффективным методом уменьшения случайной погрешности измерения [2]. При проведении многократных (n) наблюдений одного и того же значения физической величины во многих случаях в качестве результата измерения выбирается среднее значение результатов наблюдений. В этом случае среднее квадратическое отклонение результата измерения уменьшается в Ön раз [5].

Эффективным способом уменьшения действия помех, а следовательно, и случайной погрешности является фильтрация [6]. Целью фильтрации является получение оптимальной оценки измеряемой величины. Погрешность оценки представляет функцию времени. В качестве критерия оптимальной оценки используют некоторый функционал от погрешности оценки на временном интервале наблюдения (например, средний квадрат погрешности). Для реализации оптимальной фильтрации необходима априорная информация о характеристиках измеряемой величины и помехи (случайной погрешности) [2]. Различают линейную и нелинейную фильтрацию. Следует отметить, что в средствах измерения линейная фильтрация реализуется более просто, чем нелинейная и применяется чаще. При правильном выборе фильтра погрешность от действия помех (случайная погрешность) становится минимальной.

Рассмотрим оптимальную линейную фильтрацию. Пусть в средстве измерения действует аддитивная смесь полезного сигнала и помехи со спектральными плотностями SC(w) и SП(w). Сигнал и помеха стационарны и некоррелированы. Полезный сигнал менее широкополосен, чем помеха, и его спектральная плотность падает с ростом частоты w. Фильтр имеет линейную фазочастотную характеристику j(w) = -wtO. В этом случае оптимальный фильтр будет иметь передаточную характеристику [6]

КОПТ (jw) = SC (w)/[(SC(w) + SП (w))] e -j wto. (3.2)

Минимальное значение погрешности фильтрации

¥

mins2[DS ] = (1/p) ò [SC (w)SП (w)/[ (SC(w) + SП (w))]dw. (3.3)

Случайная погрешность не исключается из результата измерения полностью, но может быть существенно уменьшена.




Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2019 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных