Обработка результатов

Июль 29, 2022

Главная
Разное
Обработка результатов

Содержание

2. Обычно измерения являются однократными. При обычных условиях их точности вполне достаточно Результат однократного измерения представляется в
4. В процессе обработки результатов измерений используются различные виды закона распределения нормальный закон распределения равномерный закон распределения
5. Нормальный закон распределения объясняется центральной предельной теоремой теории вероятностей (теоремой Ляпунова), согласно которой распределение случайных погрешностей
6. Нормальный закон распределения характеризуется свойствами: погрешность может принимать непрерывный ряд значений от - ᴔдо + ᴔ
7. Нормальный закон распределения описывается выражением Где σ -среднеквадратическое отклонение погрешности ∆
8. Из графиков следует, что центр распределения находится в нуле, т.е. в точке нулевой погрешности ∆ .
9. Равномерное распределение описывается уравнением где Хц, a, b - параметры распределения Математическое ожидание распределение Хц=(х1+х2)/2. Среднее
10. Обработка результатов прямых равноточных измерений Прямые измерения — это измерения, посредством которых непосредственно получается значение измеряемой
11. После снятия расчетов вычисляется значение математического ожидания по формуле где xi — значение измеряемой величины; n
12. Измерения с многократными наблюдениями. Обработку результатов в этом случае рекомендуется начать с проверки на отсутствие промахов
13. При обработке уже имеющихся результатов наблюдений произвольно отбрасывать отдельные результаты нельзя, так как это может привести
15. Алгоритм обработки результатов многократных равноточных измерений Если известна систематическая погрешность, то ее необходимо исключить из результатов
19. Скачать презентацию

Слайд 2

Обычно измерения являются однократными. При обычных условиях их точности вполне достаточно
Результат

однократного измерения представляется в следующем виде:
Qi = Yi + Δi,
где Yi - значение i - го показания;Δi - поправка.
Погрешность результата однократного измерения определяется при утверждении метода проведения измерений.

Слайд 3

Слайд 4

В процессе обработки результатов измерений используются различные виды закона распределения
нормальный закон

распределения
равномерный закон распределения
корреляционный закон распределения

Слайд 5

Нормальный закон распределения
объясняется центральной предельной теоремой теории вероятностей (теоремой Ляпунова), согласно

которой распределение случайных погрешностей будет близко к нормальному во всех случаях, когда результаты наблюдений формируются под влиянием большого числа независимых факторов, каждый из которых оказывает незначительное действие по сравнению с суммарным действием остальных.

Слайд 6

Нормальный закон распределения характеризуется свойствами:
погрешность может принимать непрерывный ряд значений

от - ᴔдо + ᴔ ;
равные по абсолютному значению погрешности +∆ и -∆ равновероятны;
малые по абсолютному значению погрешности более вероятны, чем большие.

Слайд 7

Нормальный закон распределения описывается выражением
Где σ -среднеквадратическое отклонение погрешности ∆

Слайд 8

Из графиков следует, что центр распределения находится в нуле, т.е. в

точке нулевой погрешности ∆ . По мере удаления от центра распределения вероятность появления погрешности ± ∆ уменьшается. Чем больше σ, тем выше вероятность появления более точных результатов измерений, о чем говорит более высокий уровень максимума при большем σ .

Слайд 9

Равномерное распределение описывается уравнением
где Хц, a, b - параметры распределения
Математическое ожидание

распределение Хц=(х1+х2)/2.

Среднее квадратическое отклонение в зависимости от распределения определяется по формуле:

Слайд 10

Обработка результатов прямых равноточных измерений
Прямые измерения — это измерения, посредством которых непосредственно

получается значение измеряемой величины. Равноточными или равнорассеянными называют прямые, взаимно независимые измерения определенной величины, причем результаты этих измерений могут быть рассмотрены как случайные и распределенные по одному закону распределения. Обычно при обработке результатов прямых равноточных измерений предполагается, что результаты и погрешности измерений распределены по нормальному закону распределения.

Слайд 11

После снятия расчетов вычисляется значение математического ожидания по формуле
где xi —

значение измеряемой величины; n — количество проведенных измерений. если систематическая погрешность определена, ее значение вычитают из вычисленного значения математического ожидания. Потом вычисляется значение среднеквадратического отклонения значений измеряемой величины от математического ожидания.

Слайд 12

Измерения с многократными наблюдениями.
Обработку результатов в этом случае рекомендуется начать с

проверки на отсутствие промахов (грубых погрешностей). Промах — это результат xп отдельного наблюдения, входящего в ряд из n наблюдений, который для данных условий измерений резко отличается от остальных результатов этого ряда. Если оператор в ходе измерения обнаруживает такой результат и достоверно находит его причину, он вправе его отбросить и провести (при необходимости) дополнительное наблюдение взамен отброшенного.

Слайд 13

При обработке уже имеющихся результатов наблюдений произвольно отбрасывать отдельные результаты нельзя,

так как это может привести к фиктивному повышению точности результата измерения. Поэтому применяют следующую процедуру. Вычисляют среднее арифметическое Х результатов наблюдений хi по формуле

Затем вычисляют оценку Среднее квадратическое отклонение результата наблюдения. Находят отклонение vп предполагаемого промаха xп от :

http://metrologe.ru/otvety-k-ekzamenu-metrologiya/439-obrabotka-rezultatov-serij-izmerenij-algoritm.html

Слайд 14

Слайд 15

Алгоритм обработки результатов многократных равноточных измерений
Если известна систематическая погрешность, то ее

необходимо исключить из результатов измерений. Вычислить математическое ожидание результатов измерений. В качестве математического ожидания обычно берется среднее арифметическое значений. Установить величину случайной погрешности (отклонения от среднего арифметического) результата однократного измерения. Вычислить дисперсию случайной погрешности. Вычислить среднеквадратическое отклонение результата измерения. Проверить предположение, что результаты измерений распределены по нормальному закону. Найти значение доверительного интервала и доверительной погрешности. Определить значение энтропийной погрешности и энтропийного коэффициента.

Слайд 16

Слайд 17

Обработка результатов

Содержание

Обычно измерения являются однократными. При обычных условиях их точности вполне достаточноРезультат

В процессе обработки результатов измерений используются различные виды закона распределениянормальный закон

Нормальный закон распределенияобъясняется центральной предельной теоремой теории вероятностей (теоремой Ляпунова), согласно

Нормальный закон распределения характеризуется свойствами: погрешность может принимать непрерывный ряд значений

Нормальный закон распределения описывается выражениемГде σ -среднеквадратическое отклонение погрешности ∆

Из графиков следует, что центр распределения находится в нуле, т.е. в

Равномерное распределение описывается уравнениемгде Хц, a, b - параметры распределенияМатематическое ожидание

Обработка результатов прямых равноточных измеренийПрямые измерения — это измерения, посредством которых непосредственно

После снятия расчетов вычисляется значение математического ожидания по формуле где xi —

Измерения с многократными наблюдениями. Обработку результатов в этом случае рекомендуется начать с