Студопедия
Обратная связь


Авиадвигателестроения Административное право Административное право Беларусии Алгебра Архитектура Безопасность жизнедеятельности Введение в профессию «психолог» Введение в экономику культуры Высшая математика Геология Геоморфология Гидрология и гидрометрии Гидросистемы и гидромашины История Украины Культурология Культурология Логика Маркетинг Машиностроение Медицинская психология Менеджмент Металлы и сварка Методы и средства измерений электрических величин Мировая экономика Начертательная геометрия Основы экономической теории Охрана труда Пожарная тактика Процессы и структуры мышления Профессиональная психология Психология Психология менеджмента Современные фундаментальные и прикладные исследования в приборостроении Социальная психология Социально-философская проблематика Социология Статистика Теоретические основы информатики Теория автоматического регулирования Теория вероятности Транспортное право Туроператор Уголовное право Уголовный процесс Управление современным производством Физика Физические явления Философия Холодильные установки Экология Экономика История экономики Основы экономики Экономика предприятия Экономическая история Экономическая теория Экономический анализ Развитие экономики ЕС Чрезвычайные ситуации ВКонтакте Одноклассники Мой Мир Фейсбук LiveJournal Instagram 500-летие Реформации

Празднование 500-летие РЕФОРМАЦИИ

Статистические измерительные системы

<== предыдущая статья | следующая статья ==>

 

Статистические измерения, или измерения вероятностных характеристик случайных процессов, - это широкий круг методов и средств, применяемых в различных областях экономики.

Под вероятностными характеристиками случайных процессов понимается математическое ожидание, дисперсия, законы распределения случайных величин (ЗРСВ), корреляционные и спектральные функции.

 

Рис. 13.3. Примеры реализации случайных процессов:

а — стационарный; б — нестационарный с переменным математическим ожида­нием; в — нестационарный с переменной дисперсией; г — нестационарный с переменным математическим ожиданием и дисперсией.

 

Измерение математического ожидания осуществляется устройством, структурная схема которого приведена на рисунке.

Для измерения дисперсии может быть реализована структурная схема системы следующего вида.

Для измерения распределения вероятностей (а) и плотностей распределения вероятностей (б) случайной величины (х) может быть использована многоканальная аналоговая система, представленная на рисунке.

Для определения корреляционной функции, может быть использована, например, следующая структурная схема,

 

а для измерения автокорреляционной функции структурная схема вида:

Спектр мощности сигнала характеризует ее частотное распределение и определяется следующим алгоритмом:

. (13.4)

 

Системы спектрального анализа могут быть как с параллельным, так и с последовательным сбором информации.

На рисунке приведена структурная схема анализатора мощности случайного процесса.

При измерении нестационарного случайного процесса, прежде всего, необходимо определить характер не стационарности, так как от этого зависит методика измерения и определения числовых характеристик данного процесса. Практически наиболее часто встречаются три основных типа нестационарных случайных процесса, приведенные на рисунках.

Так как характеристики нестационарных случайных процессов зависят от времени, то для их определения в отличие от стационарных эргодических случайных процессов необходимо располагать несколькими реализациями данного процесса.

Пусть в результате независимых измерений получено N реализаций случайного процесса. Для любого фиксированного момента времени статистическая характеристика случайного процесса получится усреднением по ансамблю реализаций. Поэтому, как и для полученных ранее соотношений для статистических числовых характеристик случайных величин можно аналогично получить выражения для статистического математического ожидания, среднеквадратического отклонения нестационарного случайного процесса, например:

и т.п. (13.5)

Для определения параметров статистической корреляционной и взаимной корреляционной функций необходимо рассматривать два фиксированных момента времени, используя для вычислений статистических характеристик полученные ранее усредненные значения СКО и математических ожиданий.

<== предыдущая статья | следующая статья ==>





 

Читайте также:

Классификация средств измерений

Измерение фазового дрожания цифрового сигнала

Метрологическое обеспечение ИИС

Измерение показателей качества электрической энергии и АСКУЭ

Устройство и принцип работы электронно-счетного частотомера

Реализация метода уравновешивающего преобразования в измерителях параметров электрической цепи

Компенсаторы

Методы измерения магнитных величин

Методы измерения параметров электрической цепи

Измерительные усилители

Электромеханические приборы с преобразователями

Вопросы оптимизации проведения измерительного эксперимента

Электронные вольтметры

Устройство и принцип работы цифровых измерительных приборов

Вернуться в оглавление: Методы и средства измерений электрических величин

Просмотров: 2920

 
 

54.198.134.32 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам.