Preview

Izmeritel`naya Tekhnika

Advanced search
Open Access Open Access  Restricted Access Subscription Access

Методы обработки данных при измерениях и метрологические модели

Abstract

Development of data processing in measurements in the past 50 years is outlined. The distinctive features of this field of measurement theory are presented. Fundamental significance and diversity of metrological models are emphasized. The primary importance of the systematic errors evaluation is underlined. In consideration of fitting functions based on experimental data, the relationships between regression and confluent models are discussed. Certification of data processing algorithms is considered as a rational approach for comparison of the algorithms quality. The significance of models for definition and comparison of accuracy characteristics is demonstrated with the example of Allan variance.

About the Author

Т. Сирая
Концерн «ЦНИИ «Электроприбор»
Russian Federation


References

1. Айвазян С. А. Прикладной анализ данных. М.: Финансы и статистика, 1983.

2. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. М.: Финансы и статистика, 1982.

3. Грановский В. А., Сирая Т. Н. Методы обработки экспериментальных данных при измерениях. Л.: Энергоатомиздат, 1990.

4. Тарбеев Ю. В., Александров В. С., Довбета Л. И., Сирая Т. Н. Современные проблемы теоретической метрологии // Итоги науки и техники. Т. 8. Серия Метрология и измерительная техника. М.: ВИНИТИ, 1991.

5. Лячнев В. В., Довбета Л. И., Сирая Т. Н. Метрологические основы теории измерительных процедур / Под ред. В. В. Лячнева. СПб.: Элмор, 2011.

6. Маликов М. Ф. Основы метрологии. Ч. 1: Учение об измерении. Комитет по делам мер и измерительных приборов. М.: Издательство Комитета по делам мер и измерительных приборов при СМ СССР, 1949.

7. Рабинович С. Г. Погрешности измерений. Л.: Энергия, 1978.

8. Rabinovich S. G. Measurement Errors and Uncertainties: Theory and Practice. N. Y.: Springer-Verlag, 2005.

9. Земельман М. А. Метрологические основы технических измерений. М.: «Издательство стандартов», 1991.

10. Семёнов Л. А., Сирая Т. Н. Методы построения градуировочных характеристик средств измерений. М.: «Издательство стандартов», 1986.

11. Cox M. G. Systematic-error modeling, with application to complex permittivity measurement. // 16th IMEKO TC4 Symp. Florence, 2008.

12. Линник Ю. В. Метод наименьших квадратов и основы теории обработки наблюдений. М.: Физматгиз, 1958.

13. Демиденко Е. З. Линейная и нелинейная регрессии. М.: Финансы и статистика, 1981.

14. Stahel W. Robust alternatives to least squares. // Advanced mathematical tools in metrology III. Series on Advances in Mathematics for Applied Sciences. 1997. V. 45. P. 118-133.

15. Тарбеев Ю. В., Челпанов И. Б., Сирая Т. Н. Аттестация алгоритмов обработки данных при измерениях // Измерения, контроль, автоматизация. 1991. № 3. C. 3-13.

16. Chunovkina A. G., Chursin A. V. Certification of algorithms for determination of signal extreme values during measurements // Advanced mathematical tools in metrology III. Series on Advances in Mathematics for Applied Sciences. 1997. V. 45. P. 165-170.

17. Siraya T. Certification of algorithms for constructing calibration curves of measuring instruments // Advances in Mathematical and Computational Tools in Metrology and Testing X. Series on Advances in Mathematics for Applied Sciences. 2015. V. 86. P. 368-376.

18. Allan D. W., Ashby N., Hodge C. C. The Science of Timekeeping. Application Note 1289. Palo Alto: Hewlett-Packard Company, 1997.

19. Allan D. W. Historicity, strengths, and weaknesses of Allan variances and their general applications // Proc. 22nd S.-Petersburg Int. Conf. on Integrated Navigation Systems. Concern CSRI Elektropribor, St. Petersburg, 2015.

20. Yaglom A. M. Correlation Theory of Stationary and Related Random Functions. N. Y.:Springer-Verlag, 1987.


Review

For citations:


  . Izmeritel`naya Tekhnika. 2018;(1):9-14. (In Russ.)

Views: 116


ISSN 0368-1025 (Print)
ISSN 2949-5237 (Online)