Статистическая обработка результатов измерений в SCADA TRACE MODE 7

0:02 Добрый день продемонстрируем обработку результатов прямых измерений без учета инструментальной погрешности, причем обрабатываемые сигналы, будем формировать программа. Воспользовавшись классическим методическим пособием, которые используют уже несколько поколений физиков, практиков. Это обработка результатов измерений, будем понимать под обработкой. Следующие среднее значение по выполненным Н измерением. Средняя квадратичная погрешность измерений, средняя квадратичная погрешность серии измерений по заданному значению надежности. 0 95 Будем определять коэффициент сьюдента по произведенному числу измерений. Ну и воспользуемся тем, что для количества измерений больше 28 коэффициент стюдинга Константа. Равный 2 далее будем находить границы доверительного интервала, оценивать относительную погрешность результата серии измерений, а если величина относительной погрешности результата. Серии Измерений сравнима с величиной систематической погрешности измерений дельта Си. То в качестве границ доверительного интервала надо использовать следующее соотношение. Ну и наконец окончательный результат будем записывать. В данном виде откроем интегрированную среду разработки 3 смолот 7 и загрузим проект Дата Процессинг внимание мы также. Располагаем папкой узла с содержимым, включающим обязательном порядке текстовые файлы дискрипшен 7 ди и дискрипшен, т. экс т. Рассмотрение проекта традиционно начнем с настроек узла.

1:39 В 1 очередь нас интересует период пересчета 10 Миллисекунд. Итак, установленный период пересчета базы каналов нашего узла равен 10 миллиардекунду. Вспоминаем теорему Котельникова, если без математики, то она гласит, что если дискретизируемый по времени аналоговый сигнал имеет в своем. Спектре предельную или граничную частоту то для его полного восстановления, то есть без потерь, следует выбрать частоту дискретизации, превышающую. Минимум в 2 раза предельную теперь сигнале, точнее сигналах. Будем работать с 3 сигналами для оценки получаемых расчетных величин далее. Ввиду их физического отсутствия, организуемых сами, призвав себе в помощь центральную предельную теорему, утверждающую, что сумма достаточно. Большого количества слабозависимых случайных величин, имеющих примерно одинаковые масштабы, имеет распределение весьма близкое к голосу, то есть. Нормальному, заглянув в слой шаблоны программ, отметим наличие шаблона с именем программный имитатор сигналов, написанную на языке ст. на 1. Взгляд ничего интересного нет, и возникает вопрос об упомянутой выше теореме, но обратившись к описанным функциям, все становится на свои места.

2:56 Таким образом, с помощью данной программы мы имеем 3 случайных ненормированных сигнала с нормальным распределением. Да, у всех 3 среднее значение будет тяготеть к значению 20 безразмерному, но амплитуды сигналов будут существенно отличаться. Отчетов сигналов, опрашиваемых с установленным пользователем на графическом интерфейсе периодом, причем в диапазоне от 10 миллиардекунд до секунды и объемом выборки от 50 до 1000 мы применили. Соответствующее количество аргументов 3 каналов класс Сокол Степан вызова челом группой квест. Хранилище сигнала, а хранилище сигнала б и хранилище сигнала с все они имеют одинаковый вид.

3:45 Для работы с аргументами из программ, написанных на языке ст. Будем применять специальные функции гет и сет этрибьют ф. Так, например, программа набора данных Сэмплинг использует следующие функции таким образом. Программа Сэмплинг т. Устанавливают выбранный пользователем период опроса генерируемых сигналов, основная в проекте программа Процессинг. Предназначена для выполнения статистической обработки всех 3 наших выборок по сигналам, а б и ц. Программа дистрибьюшн предназначена для расчета плотности распределения вероятности анализируемых сигналов для последующей визуализации на экране с целью получения качественной. Оценки о принадлежности полученных выборок к нормальному, то есть голосовому распределение графический интерфейс нашего проекта включает несколько экранов, основной экран.

4:48 Параметры выборки плотности, распределения и описание демо проекта Канал класса Кол Дискрипшен, находящийся в группе. И чем они тоже относятся к трофейскому интерфейсу и предназначен для открытия сайта компании Адастр с помощью командного файла? Дискрипшн 7 ди, размещенного в папке узла. Кстати, экран описания демо проекта тоже апеллирует к текстовому файлу, расположенному в папке узла дискрипшен точка ТКСТ. Ну а теперь выполним операцию сохранения проекта для монитора реального времени.

5:20 И запустим наш проект под управлением Профайлера, выполним запуск профайлера, перейдем в полный экранный режим. Закроем ненужные нам окна. А далее выберем параметры выборки. И нажмем кнопку обработать и так периода, просто 10 миллиардекунд, объем выборки по каждому сигнал тыщу штук.

6:07 Итак, выборка получена, обработана результата, мы видим на экране. Что касается распределений плотности вероятности, то они таковы, но практически чистый голос. Далее изменим параметры выборки. И вновь запустим процесс набора данных и обработки. И так выборка получена, данные обработаны результаты на экране распределение. Вот она констатируем сигналы, действительно случайны с нормальным голосом и распределением вероятности, но отличающийся по амплитуде, что таким образом и отражается на. Вычисляемых параметрах среднем значении границах доверительного интервала и, конечно, но относительной погрешности проведенных серий измерений изменим еще раз параметры выборки.

7:03 Наберем данные и обработаем, оценим результат. Результат расчетов видим распределение вот такое замечательно, мы это мы останавливаем. Профайлер ролик, на этом наш завершается вам спасибо за внимание.

Расшифровка сделана автоматически (Yandex SpeechKit) и может содержать ошибки в терминах.