Вимірювальна техніка та метрологія
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/2123
Browse
4 results
Search Results
Item Дослідження похибок реконструкції провідності об’єкта у 24-електродній томографічній системі(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2006-01-31) Петровська, Ірина; Дорожовець, Михайло; Національний університет “Львівська політехніка”; Ряшівська політехнікаНаведено результати дослідження схеми 24-електродної томографічної системи, у разі апроксимації об’єкта трикутними скінченними елементами, результати вимірювань якої отримано із застосуванням методу вузлових потенціалів. Зокрема, досліджено похибки реконструкції провідності об’єкта на різних ітераціях.Item Оцінювання впливу інструментальних похибок на точність відтворення просторового розподілу провідності(Видавництво Національного університету "Львівська політехніка", 2002) Дорожовець, Михайло; Національний університет “Львівська політехніка”; Жешувська політехніка, ПольщаПроаналізовано складові інструментальних похибок відтворення образу провідності томографічним методом. Показано, що реконструктивний алгоритм найбішьше підсилює адитивні систематичні та випадкові похибки результатів вимірювань електродних величин, а мультиплікативні похибки не підсилюються алгоритмом. Проанализированы составляющие инструментальной погрешности реконструкции образа проводимости томографическим методом. Показано, что реконструкционный алгоритм в наибольшей степени усиливает аддитивные систематические и случайные погрешности результатов измерения электродных величин, а мультипликативные погрешности не усиливаются алгоритмом. In the article the components of the instrumental errors of the conductivity image reconstruction by the tomographic method are analyzed. It is shown that the additive systematic and random errors of the measuring results are maximally amplified by the reconstruction algorithm, but multiplicative errors are not amplified by the algorithm.Item Аналіз сумісного впливу методичної та інструментальної похибок томографії провідності(Видавництво Національного університету "Львівська політехніка", 2002) Дорожовець, Михайло; Ковальчик, Адам; Національний університет “Львівська політехніка”; Жешувська політехніка, ПольщаДосліджена залежність сумарної похибки відтворення провідності від кількості апроксимаційних елементів та рівня інструментальних похибок вимірювання електродних величин Показано, що для заданого рівня інструментальної похибки існує оптимальна кількість апроксимаційних елементів, для якої досягається мінімум сумарної похибки. Исследована зависимость суммарной погрешности восстановления проводимости от количества аппроксимирующих элементов и уровня инструментальных погрешностей измерения электродных величин Показано, что для заданного уровня инструментальных погрешностей существует оптимальное количество аппроксимирующих элементов, при котором получается минимум суммарной погрешности. In the article the dependence of the resultant error conductivity reconstruction from the quantity of approximating elements and the level of the instrument errors in the measurement of electrode values is investigated. It is shown that for the assigned level of the instrument errors there is an optimum of approximating elements quantity, for which the value of resultant error becomes minimum.Item Застосування методу серій для дослідження взаємної кореляції спостережень(Видавництво Львівської політехніки, 2016) Дорожовець, Михайло; Никипанчук, Олена; Національний університет “Львівська політехніка”Запропоновано метод обчислення автокореляції, а також ефективної кількості спостережень. Для генерування корельованих спостережень використовується метод рухомого середнього. За допомогою методу серій можливе спрощене обчислення ефективної кількості спостережень для визначення стандартної непевності середнього значення корельованих спостережень. Предложен метод вычисления автокорреляции, а также эффективного числа наблюдений. Для генерирования коррелированных наблюдений используется метод подвижного среднего. С помощью метода серий возможно упрощенное вычисление эффективного числа наблюдений для определения стандартной неопределенности среднего значения коррелированных наблюдений. When processing the results of measurements big role important presence of correlation values. To find the standard uncertainty need to know the effective number of uncorrelated observations. No correlation can consider could lead to incorrect evaluation of the standard uncertainty of the mean. Not always known autocorrelation function monitoring, and evaluation of the autocorrelation function on observations characterized by low accuracy, which can lead to incorrect finding effective number. There are indirect methods of evaluating the impact assessment on observations correlation standard deviation. This method is recorded sample of N divided into k sub-samples (groups) up to n samples each (N = n · k). Each subsample are partial mean and variance estimation, and find the settings for the entire sample. Then compare the ratio of the variance between groups and within the group. Using the F distribution at a significance level α determined whether the observations are correlated or not. These methods are quite complex and require significant additional computing. The purpose of research is to study simple method of testing autocorrelation and consideration in calculating the Neff. The proposed method is based on calculating the number of series. Series is a sequence of observed values equal before which or after which the values observed are another category or no supervision at all. Set the number of series or observation results are correlated or not. To determine whether correlated observations required to determine the median of the sample and calculate the number of deviations from the median values. Research performed by theMonte Carlo. For research use two types of observations: first – with uncorrelated observations, the second – generated correlated observations, including the method ofmoving average. To find the index of correlation function used exponential autocorrelation function. An effective dependence theoretical number and effective number determined by the method episodes from different bias moving average on a constant number of observations. Based on these studies show that increasing the number of observations (N> 50) to simplify the calculation of the possible number of effective using the method of series. At least 50 the number of observations can be effective calculating numbers with a small biasmoving average.To investigate the cross-correlation of observations of the method is appropriate series and simplifies the calculation of the standard uncertainty.