Обработка результатов

4.1 Содержание этапа обработки результатов НИ.

Выполнение этапа проведения теоретических или ЭИ обеспечивает регистрацию больших объемов информации, которая может быть представлена в виде:

а) массивов числовых данных, как результатов дискретных измерений;

б) комплексов одномерных или многомерных сигналов.

Обработка числовых данных в зависимости от характера исследований может включать:

1. Выявление грубых измерений. Здесь используются:

а) правило трех сигм Xi>X ± 3 δ (X - среднеарифметическое значение, δ - среднеквадратичное отклонение);

б) величина малой вероятности результата;

в) эмпирические критерии ошибок (Романовского В.И.).

2. Анализ систематических и случайных погрешностей. Систематические ошибки обусловлены определенными постоянными факторами и определяются по таблицам, графикам для каждого прибора. Учет случайных погрешностей проводится с использованием теорий вероятности и теории случайных ошибок.

3. Графическую обработку результатов измерений, которая выполняется после исключения погрешностей числовых данных и позволяет наглядно выявлять функциональные зависимости исследуемых факторов.

4. Вывод эмпирических зависимостей, т.е. зависимостей между взаимодействующими величинами в виде алгебраических или других типов выражении, соответствующих экспериментальным кривым.

Здесь используются методы средних и наименьших квадратов, различные методы аппроксимации и интерполяции на основе полиномов, рядов, сплайн - функций и т.п., корреляционный и регрессионный анализы.

Обработка сигналов выполняется с целью выделения из них интересующей исследователя информации. При этом для одномерных сигналов характерны следующие операции:

1. Визуализация результатов измерений, т.е. графическое представление сигналов с использованием различных систем координат и масштабированием.

2. Измерение параметров сигнала (периоды колебаний, амплитуды и т.п.).

3. Обработка сигнала заключается в исключении содержащихся в нем

случайных помех. Здесь используются методы сглаживания данных фильтрации.

Исследования свойств сигнала во многих случаях проводятся с использованием методов спектрального анализа (СА). При этом определяются частотные составляющие, скрытые периодичности и т.п. Классическим средством СА является программная реализация преобразований Фурье. В обработку сигналов входят также процедуры оценки передаточных функций (например, каналов связи или САУ).

4. Классификация и идентификация сигналов. Эти процедуры дают информацию для различных систем контроля и диагностики. Обработка многомерных сигналов связана с анализом изображений (рентгеновских, ультразвуковых, оптических и т.п.) Многие задачи здесь близки анализу одномерных сигналов. Типичное матобеспечение этого процесса включает решение следующих функций:

1. Ввод, сжатие и запись в виде файлов.

2. Визуализация изображения с возможностью его контрастирования и использования цветовой гаммы.

3. Измерения на изображении (вычисление размеров, площадей, периметров и др. характеристик объектов).

4. Фильтрация изображения выполняется для подавления в нем случайных составляющих.

5. Статический анализ изображения по гистограммам яркости, что позволяет определить степень его искажения.

6. Классификация изображения основывается на измерении характеристик объектов, что позволяет их идентифицировать и распознать.

В заключении можно отметить, что на этапе обработки результатов НИ наибольшее применением находят ПС, обеспечивающие выполнение математических расчетов с использованием теории вероятности, теории ошибок, математической статистики и т.п., а также ПС векторного и растрового анализа изображений.