
- •200106 «Информационно-измерительная техника и технологии»
- •Введение
- •1.2. Сигналы
- •1.3. Преобразование измерительных сигналов
- •1.4. Спектр периодических сигналов
- •1.5. Модуляция
- •1.5.1. Амплитудная модуляция
- •1.5.2. Частотная модуляция
- •1.5.3. Фазовая модуляция
- •1.5.4. Двукратные виды модуляции
- •1.6. Квантование
- •1.6.1. Квантование по уровню
- •1.6.2. Квантование по времени
- •1.6.3. Квантование по уровню и времени
- •1.7. Кодирование
- •1.7.1. Цифровые коды
- •1.7.2. Помехи
- •1.8. Модель канала
- •Раздел 2 измерительные каналы и их разделение
- •2.1. Канал связи и его характеристики
- •2.2. Согласование канала с источником информации
- •2.3. Линии связи для передачи измерительной информации
- •2.4. Структуры линий связи
- •2.5. Многоканальные системы для передачи измерительной информации
- •2.6. Погрешность систем с частотным разделением каналов
- •2.7. Погрешности систем с временным разделением каналов
- •Раздел 3 принципы обработки данных
- •3.1. Виды погрешностей
- •3.2. Обработка результатов измерений. Оценки измеряемой величины
- •3.3. Обработка результатов прямых равноточных измерений
- •3.4. Обработка результатов косвенных измерений
- •3.5. Обработка результатов совместных измерений
- •3.6. Обработка результатов неравноточных измерений
- •3.7. Проверка статистических гипотез
- •3.7.1. Проверка соответствия гипотезы и экспериментальных данных
- •3.7.2. Исключение резко отклоняющихся значений
- •3.8. Построение эмпирических распределений
- •3.9. Критерии согласия
- •3.9.1. Критерий согласия Пирсона
- •3.9.2. Критерий согласия Колмогорова
- •Раздел 4 планирование многофакторного эксперимента
- •4.1. Задачи планирования эксперимента
- •4.2. Пассивные эксперименты
- •4.3. Дисперсионный анализ
- •4.4. Регрессионный анализ
- •4.5. Активный эксперимент
- •4.6. Полный факторный эксперимент
- •4.7. Дробный факторный эксперимент
- •4.8. Устранение влияния временного дрейфа
- •4.9. Проведение факторного эксперимента и обработка его результатов
- •4.10. Оптимизация
- •4.11. Рандомизация
- •Раздел 5 введение в алгоритмическую теорию измерений
- •5.1. Вводные замечания
- •5.2. Развитие понятий числа и измерения величин
- •5.3. Теория шкал и алгоритмические измерения
- •5.4. Алгоритмы измерения в номинальной шкале, аддитивной и порядка
- •5.5. Моделирование цифровых алгоритмических измерений
- •5.6. Эквивалентность между фильтрацией и алгоритмическим измерением
- •5.7. Моделирование сигналов. Дискретизация
- •5.7.1. Модели дискретизации аналогового сигнала
- •5.7.2. Дискретизация с усреднением
- •5.7.3. Дискретизация сигналов конечной длительности
- •5.8. Цифровое представление информации
- •5.9. Системы счисления с иррациональными основаниями
- •5.9.1. Золотая пропорция
- •5.9.2. Числа Фибоначчи
- •5.9.4. Код золотой p-пропорции
- •5.10. Общий алгоритм метрологического кодирования
- •5.10.1. Алгоритм Стахова
- •5.10.2.Фибоначчиевы алгоритмы цифрового метрологического кодирования
- •Раздел 6 введение в информационную теорию измерений
- •6.1. Основные положения теории информации
- •6.1.1. Энтропия
- •6.1.2. Единицы измерения энтропии
- •6.1.3. Условная энтропия (энтропия помехи)
- •6.1.4. Суммирование нескольких погрешностей
- •6.1.5. Явление «краевой эффект». Приближенность информационных оценок каналов передачи информации
- •6.1.6. Основные положения теории информации для характеристики процесса измерения
- •6.2. Сущность измерения
- •6.2.1. Понятие натурального ряда однородных величин
- •6.2.2. Понятие шкалы реперов измеряемой величины
- •6.2.3. Измерение как сужение интервала неопределенности
- •6.3. Измерительные преобразования, функциональные шкалы, единицы измеряемой величины
- •6.3.1. Функциональная шкала измеряемой величины
- •6.3.2. Понятие единицы измерения
- •6.3.3. Метод построения измерительных устройств
- •6.4. Измерительные преобразования и преобразователи
- •6.5. Энтропийное значение погрешности
- •6.5.1. Математическое определение энтропийного значения погрешности
- •6.5.2. Эффективное значение погрешности
- •6.6. Сравнение энтропийного и среднеквадратического значений погрешности для плавных симметричных одномодальных законов распределения погрешностей
- •6.7. Энтропийное значение погрешности – основной критерий точности приборов и измерений
- •6.8. Определение энтропийного значения погрешности на практике
- •6.9. Суммирование погрешностей измерительных устройств
- •6.10. Статистическое суммирование погрешностей при наличии корреляции
- •6.11. Энтропийное значение результирующей погрешности
- •6.12. Суммирование погрешностей с равномерными законами распределения вероятностей
- •6.13. Суммирование погрешностей при равномерном и нормальном законах распределения составляющих результирующей погрешности
- •6.14. Суммирование погрешностей при произвольной степени корреляции и произвольных законах распределения вероятностей составляющих результирующей погрешности
- •И объемов (n) выборок
- •Интервала
- •Оглавление
5.2. Развитие понятий числа и измерения величин
Понятия числа и измерения величин принадлежат к основным понятиям науки, которые неразрывно развивались в течение нескольких тысячелетий. В ходе этого развития оформились основные числовые системы математики: положительные целые числа N, целые числа Q, рациональные числа Ra, действительные числа Re, состоящие из рациональных и иррациональных чисел, комплексные числа С. Нетрудно заметить, что в этой расширяющейся цепочке N Q Ra Re C каждая числовая система, стоящая рангом выше, обобщает предшествующую. Комплексные числа стали в каком-то смысле завершением этого развития. Параллельно развивалось и понятие измерения. В упомянутой цепочке числовых систем наблюдается два свойства числовых систем – дискретность и непрерывность. Действительные числа обладают не только свойствами целых чисел, но и некоторыми новыми свойствами. Их можно складывать, умножать, делить, возводить в степень и извлекать корни. Они приобрели новое свойство – между точками на действительной оси нет промежутков, они идут непрерывно. Множество действительных чисел обладает свойством непрерывности, а множество целых чисел – свойством дискретности или прерывности. Целые числа входят в множество действительных чисел, но в нем бесконечно много и других чисел.
Математическим
образом отдельного предмета служит
целое число, а математическим образом
совокупности дискретных предметов –
сумма целых чисел. Основным исходным
математическим образом непрерывности
служит непрерывность геометрической
фигуры, в простейшем случае – прямой
линии. Перед нами две противоположности
– дискретность и непрерывность – и их
отвлеченные математические образы –
целое число и геометрическая протяженность.
Измерение
есть соединение этих противоположностей;
непрерывное
измеряется отдельными единицами. Но
неделимыми единицами обойтись нельзя,
приходится вводить дробные доли исходной
единицы. Современная измерительная
практика использует и другие числовые
системы, являющиеся производными от
основных числовых систем математики –
четыре вида иррациональных чисел (число
,
число ,
число е,
золотое
сечение), несколько видов натуральных
чисел (числа Фибоначчи, р-числа Фибоначчи,
числа Ферма и числа Мерсена) интервальные
числа, представляющие множество замкнутых
интервалов на прямой. В настоящее время
интенсивно развивается вероятностная
теория чисел – применение методов
теории вероятностей к теории чисел.
Случайные числа широко используют при
статистических измерениях и при цифровом
моделировании.
Согласно концепции Нейгебауэра о метрологическом происхождении систем счисления оказалось закономерным появление теоретических исследований в области алгоритмов измерения как способов представления (кодирования) чисел. Результатом этих теоретических исследований в области прикладной арифметики является теория «фибоначчиевых» двоичных систем счисления. Особенно проявила себя эта тенденция в технике аналого-цифрового преобразования. Здесь при метрологическом кодировании сигнала измерение присутствует как аппаратурный прием проектирования устройств преобразования формы информации. Такой прием создания устройств измерительной техники ставит совершенно новые проблемы метрологического обеспечения разработок различных устройств.
В настоящее время стало складываться новое направление микроэлектроники – однокристальные цифровые процессоры обработки аналоговых сигналов или сигнальные микропроцессоры (СМП), работающие в реальном времени. В этих приборах имеют место два вида измерения: физическое и функциональное (алгоритмическое). Физическое измерение выполняют в аналого-цифровых преобразователях (АЦП); функциональное измерение – вычислительным устройством, входящим в состав СМП. Функциональное измерение может быть достоверным, если соблюдены требования надлежащего метрологического обеспечения – стабильная тактовая частота генератора и стабильное опорное напряжение, необходимое число разрядов всех регистров вычислительного устройства, стабильная и надежная элементная база. В последнее время появились разработки СМП с использованием природных констант и, в частности, на основе эффекта Джозефсона.
Развитие техники измерений и проектирования цифровой аппаратуры способствовало расширению понятийного аппарата теории измерений. Математика в настоящее время позволяет рассматривать теорию измерений как алгебру событий и отношений, а измерение считать решением одного класса математических задач. При таком подходе оказывается возможным измерять любые показатели, если только определены множества элементов и шкалы (неметрические и метрические). Однако развитие технологии и схемо- и системотехники позволяет реализовать аппаратно и программно как неметрические, так и метрические шкалы и, таким образом, рассматривать цель измерения не только как средство получения информации об исследуемом объекте, но и как аппаратурный прием проектирования цифровой и аналоговой техники.