
- •Вероятностное описание погрешностей измерения
- •1. Случайные события и их вероятности
- •2. Случайные величины и их распределения
- •3. Числовые характеристики случайных величин
- •4. Распределения, часто встречающиеся в задачах метрологии
- •5. Системы случайных величин и их характеристики
- •Введение
- •Научно-техническое
- •Законодательное
- •1.2 Средства измерения и их основные характеристики
- •Средства измерения
- •Измерительные приборы
- •Характеристики средств измерения
- •1.3. Государственная система обеспечения единства измерений
- •Эталоны
- •Электрические измерения
- •2. Погрешности измерений
- •2.1 Классификация
- •Погрешности измерения
- •Методы борьбы с систематическими погрешностями
- •2.3. Нормирование погрешностей средств измерений
- •3. Обработка результатов измерений
- •3.3. Обработка результатов косвенных измерений
- •3.6. Погрешности косвенных измерений
- •Вероятностное описание погрешностей измерения
- •1. Случайные события и их вероятности
- •2. Случайные величины и их распределения
- •3. Числовые характеристики случайных величин
- •4. Распределения, часто встречающиеся в задачах метрологии
- •5. Системы случайных величин и их характеристики
- •1. Необходимые сведения из математической статистики.
- •1.1. Выборка. Статистика.
- •1.2. Оценивание параметров
- •1.3. Несмещенные и состоятельные оценки.
- •1.4. Точность оценивания параметров
- •1. Введение
- •2. Обработка результатов прямых измерений
- •2.1. Точечное оценивание
- •2.2. Оценивание с помощью доверительных интервалов
- •2.3. Примеры решения задач Опыты Милликена [1, стр.102].
- •Проверка статистических гипотез
- •1. Проверка гипотезы о равенстве математического ожидания заданному значению
- •2. Проверка гипотезы о равенстве дисперсии заданному значению
- •3. Проверка гипотезы о равенстве двух дисперсий
- •4. Резко выделяющиеся наблюдения
- •5. Примеры решения задач
- •5.1. Проверка гипотез
- •5.2. Опыты Кэвендиша [1, стр.105]
- •Обработка результатов прямых неравноточных измерений
- •1. Точечное оценивание
- •2. Оценивание с помощью доверительных интервалов
- •3. Пример неравноточных измерений
- •Обработка результатов совместных измерений
- •1. Случай линейной системы уравнений
- •2. Случай нелинейной системы уравнений
- •3. Важные частные случаи
- •3.1. Случай равноточных измерений
- •3.2. Линейная регрессия
- •3.3. Полиномиальная регрессия
- •4. Примеры совместных измерений
- •4.1. Исследование зависимости сопротивления проводника от температуры
- •4.2. Исследование зависимости поверхностного натяжения от потенциала электрода
- •Раздел 4
- •4.1 Основные определения
- •4.1.1 Параметры оптимизации.
- •4.1.2. Факторы.
- •4.1.3 Выбор модели
- •4.2 Пассивные эксперименты.
- •4.3. Активный эксперимент.
- •4.3 Полный факторный эффект.
- •4.3.1 Принцип решения перед планированием.
- •4.3.2 Полный факторный эксперимент типа
- •4.3.3. Понятия о дробной реплике
- •4.2.4 Свойства полного факторного эксперимента.
- •4.3 Крутое восхождение по поверхности отклика.
- •5.2 Активные преобразователи.
- •5.2.1 Пассивные преобразователи.
- •5.2.2 Активные масштабные преобразователи
- •5.3 Измерительные механизмы приборов и их применение.
- •5.3.1Магнитоэлектрические механизмы
- •5.3.2 Электродинамические механизмы
- •5.3.3 Ферродинамические механизмы
- •Компенсаторы
- •4.4.5 Автоматические компенсаторы.
- •4.4.6 Графические самопишущие электроизмерительные приборы (сэп).
- •4.4.6 Светолучевые осциллографы.
- •5.6 Электронные измерительные приборы.
- •Ацпаналогово-цифровой преобразователь.
- •Погрешность квантования
- •6.3. Дискретизация по времени и восстановление непрерывных функций.
- •6.3.1. Теорема Котельникова.
- •6.3.2. Критерии выбора отсчетов и способы восстановления непрерывных функций.
- •6.3.3. Восстановление непрерывных функций интерполяционными полиномами.
- •7.4. Технические характеристики цип.
- •6.5.1. Цифровые фазометры.
- •6.6. Цифровые измерительные приборы для измерения постоянных напряжений и токов.
- •6.6.1. Цифровые вольтметры временного преобразования.
- •6.9. Цип с микропроцессорами.
- •6. Оценивание распределений.
- •6.1. Параметрическое и непараметрическое оценивание.
- •6.2. Гистограмма.
- •6.3. Оценка функции распределения.
- •6.5.2. Цифровые частотомеры (цч)
- •5.6.2 Цифровые вольтметры частотного преобразования
- •5.7 Цифровые измерительные приборы для измерения переменных напряжений и токов.
- •5.8 Цип для измерения параметров электрических цепей
- •5.6.2. Цифровые вольтметры частотного преобразования.
- •Фи – формирователь импульсов стабильной вольтсекундной
6. Оценивание распределений.
6.1. Параметрическое и непараметрическое оценивание.
6.2. Гистограмма.
Чтобы получить более полное представление о распределении экспериментальных точек, обычно разбивают занятую ими область на интервалы (прямоугольники или параллелепипеды) и вычисляют чстоты попадания в эти интервалы (п., п-ды). Разделив эти частоты на длины интервалов (площади прямоугольников, объемы параллелепипедов) получают относительные плотности экспериментальных точек в соответствующих частях области, занятой экспериментальными точками. Полученное таким образом распределение экспериментальных точек можно изобразить графически, построив на каждом интервале прямоугольник, высота которого равна значению относительной плотности экспериментальных точек в этом интервале. Полученная в результате ступенчатая кривая называется гистограммой.
Надо
выбирать так
,
чтобы в каждый интервал попадало не
менее 10 эксперимен-тальных точек.
Если одновременно с построением гистограммы определяют выборочные средние, дисперсии и ковариации, то для упрощения вычислений обычно считают все экспериментальные точки в данном интервале совпадающие с его центром. Полученная таким образом новая выборка называется групповой выборкой.
Пусть
неизвестная плотность случайной величины
.
Предположим, что область возможных
значений
разбита на
интервалов
.
Пусть
случайные числа попаданий величины
в интервалы
:
Тогда частоты попаданий в интервалы будут:
(6.1)
И
если
,
а значит и
велики, то можно
принять за оценки вероятностей
и
(6.2)
6.3. Оценка функции распределения.
Пусть
случайное число экспериментальных
точек случайной величины
при
опытах, удовлетворяющих неравенству
.
Тогда оценка функции распределения
величины
будет
(6.3)
6.5. ЦИП для измерений временных параметров
В измерительной технике при дистанционных измерениях широко используют синусоидальные или импульсные сигналы, модулированные по временным признакам (частоте, фазе, длительности). Высокая помехоустойчивость, простота преобразования в дифференциальную форму, возможность подключения большого числа преобразователей к каналу.
6.5.1 Цифровые измерители временных интервалов
Предназначены для измерения периода гармонических или импульсных сигналов, длительности импульса.
В
основу измерения временных интервалов
положен принцип подсчета числа периодов
импульсного сигнала
с образцовой частотой
,
заполняющих интервал (период)
.
К ЦСОИ УФ Сч
ГИ
УФ – усилитель-формирователь;
К - ключ;
Сч – счетчик;
ГИ – генератор импульсов;
ЦСОИ – цифровое средство отображения информации.
Исследуемый
периодический сигнал
поступает на вход
,
выходной сигнал
которого представляет собой прямоугольные
импульсы длительностью
,
равной периоду измеряемого сигнала.
Этот импульс открывает
,
и импульс с периодом
от
поступают на
за время
:
(5.11)
Период
образцовой частоты
- образцовая величина. Код выхода
индицируется
.
Основная
погрешность – квантования
.
(5.12)
Можно
за счет синхронизации
.
Обычно применяют усредненное по
переходам для повышения точности.