Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Niepewność typu A pomiaru o obserwacjach samoskorelowanych

Tytuł:
Niepewność typu A pomiaru o obserwacjach samoskorelowanych
Uncertainty of type A of the measurement with auto-correlated observations
Autorzy:
Warsza, Z. L.
Zięba, A.
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
teoria pomiaru
menzurand
niepewność
autokorelacja
efektywna liczba obserwacji
efektywna liczba stopni swobody
measurement theory
measurand
uncertainty
autocorrelation
effective number of observations
effective degree of freedom
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 2, 2; 157-162
0032-4140
Język:
polski
Prawa:
CC BY: Creative Commons Uznanie autorstwa 3.0 Unported
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Omówiono ograniczenia zalecanej w Przewodniku GUM metody wyznaczania niepewności pomiarów typu A. Opisano rozszerzenie jej na pomiary o równomiernym próbkowaniu menzurandu z uwzględnieniem wpływu funkcji autokorelacji wartości obserwacji. Przedstawiono poprzedzającą niezbędną identyfikację i usunięcie składowych regularnie zmiennych z surowych danych pomiarowych. Podano wzory dla równoważnej, tzw. efektywnej liczby nieskorelowanych obserwacji ηeff, zależnej od funkcji autokorelacji ρk próbki. Umożliwia ona poprawne wyznaczenie niepewności pomiarów według dotychczasowej procedury GUM. Omówiono sposób oszacowania estymaty funkcji autokorelacji τk z danych pomiarowych. Rozważania zilustrowano przykładami liczbowymi.

Expanding of the application range of the present formalism of GUM to the case of regularly sampled mutually correlated observations is proposed. First, the obvious previous identification and cleaning of the raw sample data from regularly variable components is discussed briefly. The formulae for standard deviation and standard deviation of the mean are expressed with the use of the so-called effective number of observation ηeff. This quantity depends of real number of observation n and elements of the autocorrelation function ρk. The another parameter named effective degree of freedom νeff describes the dispersion of both estimators of standard deviation and can be used to calculate the expanded uncertainty. We also show how to adopt this formalism if only an estimate τk of the ACF derived from a sample is available. A novel method is introduced based on truncation of the τk function at the point of its first transit through zero (FTZ). This method can be applied to non-negative ACFs which occurs most often in practice. Considerations are illustrated by the numerical example.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies

Prześlij opinię

Twoje opinie są dla nas bardzo ważne i mogą być niezwykle pomocne w pokazaniu nam, gdzie możemy dokonać ulepszeń. Bylibyśmy bardzo wdzięczni za poświęcenie kilku chwil na wypełnienie krótkiego formularza.

Formularz