ISSN 2308-4804
Языки: ru · en

Статья: СТАТИСТИЧЕСКАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПОГРЕШНОСТЕЙ ИЗМЕРЕНИЙ (2024)

Читать онлайн

В жизни часто приходится учитывать точность проведенных измерений. Очевидно, желание иметь измеренное значение как можно с большей точностью. Это касается как статических измерений, так и динамических. Измерения могут проводиться с использованием одного или нескольких измерителей и включают в себя погрешности, которые могут быть как систематическими, так случайными. Обычный подход к получению более точного значения измеряемого параметра это метод осреднения. Это простой и достаточно эффективный способ, особенно если измерения равноточные. Если имеется n измерений, то метод осреднения это сложение n измерений с одинаковыми весовыми коэффициентами K  1/ n . Чем больше n, тем точнее будет оценка. Но при разноточных измерениях результат может быть не оптимальным. Для получения оптимальной оценки (оценки с минимальной дисперсией погрешности) при разноточных измерениях весовые коэффициенты должны учитывать их статистическую точность. Оптимальные весовые коэффициенты должны обеспечить минимум дисперсии погрешности оценки. В этом и состоит метод статистической фильтрации случайных погрешностей. Статистическая фильтрация случайных погрешностей применима и для многомерных задач. Например, ее частным случаем является так называемый «Фильтр Калмана».

Ключевые фразы: измерения, погрешности оценки, статистическая точность, дисперсия погрешности, оптимальные весовые коэффициенты, фильтр Калмана
Автор (ы): Богданов А. Н., Иванюгин В. М.
Журнал: НАУКА И МИР

Идентификаторы и классификаторы

УДК
615.844.5. Электролиз
Для цитирования:
БОГДАНОВ А. Н., ИВАНЮГИН В. М. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПОГРЕШНОСТЕЙ ИЗМЕРЕНИЙ // НАУКА И МИР. 2024. № 7 (131)
Текстовый фрагмент статьи