Измерения.

 

Наблюдения – регистрация различных фактов искусственного или естественного происхождения. Наблюдения подразделяются на качественные и количественные. Последние подразделяются на измерения и подсчёт.Измерения – средство регистрации физических величин и величин непрерывного типа. Обычно считают, что измерения в отличии от подсчёта состоит в сравнении измеряемой величины с эталоном. Измерения делятся на прямые и косвенные. При прямых измерениях непосредственно измеряется интересующая нас величина. При косвенных – измеряется некоторая функция интересующих величин:

Прямое измерение – частный случай косвенного:

Современные измерительные приборы, как правило – многоступенчатые иерархические структуры:

 

 

Пример: регистрация параметров механического процесса: - микропроцессор – первичная обработка на микро- (мили) – Э.В.М. – задача оценивания состояния.

 

Любому измерению обязательно присущи ошибки (погрешности).

Виды ошибок:

- личные;

- инструментальные;

- внешние;

- методические;

- ошибки модели;

- ошибки классификации.

Внешние ошибки – обусловлены влиянием на прибор внешней среды: толчки, вибрации и т.д.

Методические ошибки – ошибки метода: ошибки................, округлений, не учет различных факторов и т.д.

Ошибки модели: например, считаем, что движение равномерное, в то время как на самом деле оно равноускоренное и т.д.

Ошибки классификации: - при отношении измерений параметров постороннего объекта к изучаемому.

 

Все эти виды ошибок можно подразделить на систематические и случайные.

Грубой называется случайная ошибка, когда она превосходит паспортные характеристики прибора – «промах».

 

 

Характер образования суммарной ошибки измерения:

 

 

Провести точную грань между характером ошибок невозможно!

С учётом ошибок измерений связь между результатами измерений и неизвестными параметрами описывается следующей системой уравнений: ,

 

 

- некоторые функции, чаще всего заранее заданные. Вид функции зависит от физики явления и от удобства её применения. Наиболее простые функции – линейные.

Несовпадения истинных функций и принятых при обработке следует считать ошибками модели. Чаще всего предполагается, что известен вид функций распределения ошибок и . В противном случае определение вида функций распределения и их параметров входит в задачу обработки данных.