Статистическая имитационная модель для оценки точности измерения быстроменяющихся параметров
Теоретические основы оценивания показателей точности и описание статистической имитационной модели. Моделирование мощности излучения и процесса подготовки к измерениям. Статистическая обработка результатов моделирования и сущность закона распределения.
| Рубрика | Математика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 10.06.2011 |
| Размер файла | 1,9 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
function S = vtor_obr_5_5
proc_izm_5_4
global Bwg Beg Bwt Bet cwg ceg cwt cet W E Cmin Cmax Nt T W_intr E_intr t AmplitudaFl Awn1;
%____________________________________________
%Определяем рабочий канал:
if max(cwt)<=Cmax
Rw = 't';
bw = Bwt;
cw = cwt;
else
Rw = 'g';
bw = Bwg;
cw = cwg;
end;
if max(cet)<=Cmax
Re = 't';
be = Bet;
ce = cet;
else
Re = 'g';
be = Beg;
ce = ceg;
end;
%____________________________________________
%Вычисляем E0
Nce = length(ce);
fce = (T(Nt) - T(1))/(Nce-1);
tce = T(1):fce:T(Nt);
i = 1;
n0 = 0;
while tce(i) <= T(2)
n0 = n0 + 1;
i = i+1;
end;
F0 = 0;
for i=1:n0
F0 = F0 + be(1) + be(2)*(ce(i) - Cmin)/(Cmax - Cmin);
end
E0 = 1/n0*F0;
%____________________________________________
%Вычисляем E1
i = Nce;
n1 = 0;
while tce(i) >= T(Nt-1)
n1 = n1 + 1;
i = i-1;
end;
F1 = 0;
for i=Nce-n1:Nce
F1 = F1 + be(1) + be(2)*(ce(i) - Cmin)/(Cmax - Cmin);
end
E1 = 1/n1*F1;
%____________________________________________
Ep = E1 - E0;
%____________________________________________
f = 0;
for g = 1 : Nce
f = f + be(1) + be(2)*(ce(g) - Cmin)/(Cmax - Cmin);
end;
f = f*fce;
%____________________________________________
%Вычисляем Iw
Ncw = length(cw);
fcw = (T(Nt) - T(1))/(Ncw-1);
tcw = T(1):fcw:T(Nt);
Iw = 0;
clear i;
for i=1:Ncw
Iw = Iw + bw(1) + bw(2)*(cw(i) - Cmin)/(Cmax - Cmin);
end
Iw = fcw*Iw;
%____________________________________________
%Коррекция градуировочных коэффициентов канала мощности.
bwc = [0 0];
bwc(1) = bw(1)*Ep/Iw;
bwc(2) = bw(2)*Ep/Iw;
%____________________________________________
%Расчет окончательной таблицы физических значений мощности...
Wpc = zeros(size(cw));
Wpc = bwc(1) + bwc(2)*(cw - Cmin)/(Cmax - Cmin);
%Вычисления были произведены в Вт, а сравнивать будем в кВт:
Wpc = 10^-3*Wpc;
fpc = (T(length(T))-T(1))/(length(Wpc)-1);
Wpcmax = max(Wpc);
Epc = fcw*sum(Wpc);
%____________________________________________
%5.5.2. Вычисление погрешностей измерения
%Относительная погрешность измерения энергии dE
%disp('E')
E_intr(length(E_intr));
Epc;
%disp('Wmax')
max(W_intr);
Wpcmax;
dE = (E_intr(length(E_intr))-Epc)/E_intr(length(E_intr));
%Относительная погрешность измерения максимальной мощности dWmax
dWmax = (max(W_intr) - Wpcmax)/max(W_intr);
%disp('Отношение max(W)/Wpcmax');
dw = max(W_intr)/Wpcmax;
%disp('Отношение E/Epc');
de = E_intr(length(E_intr))/Epc;
Wint = interp1(t,W_intr,T(1):fpc:T(length(T)));
dsq = (1/length(Wpc)*sum(abs(Wpc - Wint)))/max(Wint);
S = [max(W_intr) dw dWmax E_intr(length(E_intr)) de dE dsq];
normcheck.m
function r = normcheck(w)
x = min(w):(max(w)-min(w))/10:max(w);
n = hist(w);
N = 0;
i = 1;
X = [x(1) x(2)];
while N<5
N = N + n(i);
X(2) = x(i+1);
i = i+1;
end
j = 1;
for k = i:10
if n(k)<5
N(j) = N(j) + n(k);
X(j+1) = x(k+1);
else
c = N;
N = zeros(j+1,1);
N(1:j) = c;
N(j+1) = n(k);
c = X;
X = zeros(j+2,1);
X(1:j+1) = c;
X(j+2) = x(k+1);
j = j+1;
end;
end;
p = zeros(size(N));
m = mean(w);
d = std(w);
for i = 1:length(p)
p(i) = 0.5*(erf((X(i+1)-m)/(d*sqrt(2)))-erf((X(i)-m)/(d*sqrt(2))));
end;
p = p*length(w);
f = zeros(size(N));
f = (N-p).^2./p;
s = sum(f);
k = length(N) - 3;
alpha = krit(k);%таблица для распределения хи-квадрат
if (s <= alpha) & (s >= alpha*0.8)
r = 0;
else
r = 1;
end
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Освоение основных приемов статистической обработки результатов многократных измерений. Протокол результатов измерений. Проверка гипотезы о виде распределения методом линеаризации. Особенности объединения результатов разных серий измерений в общий массив.
методичка [179,5 K], добавлен 17.05.2012Числовые характеристики непрерывных величин. Точечные оценки параметров распределения. Статистическая проверка гипотез. Сравнение средних известной и неизвестной точности измерений. Критерий Хи-квадрат для проверки гипотезы о виде распределения.
курсовая работа [79,0 K], добавлен 23.01.2012Оценивание параметров закона распределения случайной величины. Точечная и интервальная оценки параметров распределения. Проверка статистической гипотезы о виде закона распределения, нахождение параметров системы. График оценки плотности вероятности.
курсовая работа [570,4 K], добавлен 28.09.2014Анализ и обработка статистического материала выборок Х1, Х2, Х3. Вычисление статистической дисперсии и стандарта случайной величины. Определение линейной корреляционной зависимости нормального распределения двух случайных величин, матрицы вероятностей.
контрольная работа [232,5 K], добавлен 25.10.2009Изучение физического процесса как объекта моделирования. Описание констант и параметров, переменных, используемых в физическом процессе. Схема алгоритма математической модели, обеспечивающая вычисление заданных зависимостей физического процесса.
курсовая работа [434,5 K], добавлен 21.05.2022Суть компьютерного моделирования. Система, модели и имитационное моделирование. Механизмы продвижения времени. Компоненты дискретно-событийной имитационной модели. Усиление и ослабление факторов сопутствующих активности гейзера, динамическая модель.
курсовая работа [776,2 K], добавлен 28.06.2013Методы определения достоверного значения измеряемой физической величины и его доверительных границ, используя результаты многократных наблюдений. Проверка соответствия экспериментального закона распределения нормальному закону. Расчет грубых погрешностей.
контрольная работа [52,5 K], добавлен 14.12.2010Выборки к генеральной совокупности: оценка параметра и построение доверительных интервалов. Интервальный статистический ряд. Оценивание параметров распределения. Статистическая проверка гипотез. Гипотеза о нормальном распределении случайной величины.
контрольная работа [391,1 K], добавлен 23.06.2012Теоретические основы моделирования: понятие модели и моделирования. Моделирование в решении текстовых задач. Задачи на встречное движение двух тел. Задачи на движение двух тел в одном направлении и в противоположных направлениях. Графические изображения.
курсовая работа [98,9 K], добавлен 03.07.2008Алгоритм построения ранговой оценки неизвестных параметров регрессии. Моделирование регрессионных зависимостей с погрешностями, имеющими распределения с "тяжёлыми" хвостами. Вычисление асимптотической относительной эффективности рангового метода.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 05.01.2015
