- •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 значенийразбита наинтервалов. Пустьслучайные числа попаданий величиныв интервалы:
Тогда частоты попаданий в интервалы будут:
(6.1)
И если , а значит ивелики, то можнопринять за оценки вероятностейи
(6.2)
6.3. Оценка функции распределения.
Пусть случайное число экспериментальных точек случайной величины приопытах, удовлетворяющих неравенству. Тогда оценка функции распределения величиныбудет
(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.