АННОТАЦИЯ 2
ВВЕДЕНИЕ 8
1 АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР 10
1.1 Методы обработки данных косвенных измерений 13
1.2 Алгоритм будстреп метода 20
1.3 Использование MATLAB при создании программного обеспечения 21
1.4 Исследования в области обработки данных косвенных измерений 23
Выводы по главе 1 26
2 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ БУДСТРЕП МЕТОДА
ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ КОСВЕННЫХ ИЗМЕРЕНИЙ 28
2.1 Постановка задачи разработки программного обеспечения 28
2.2 Описание программы по ГОСТ 19.402-78 29
2.3 Реализация интерфейса в среде MATLAB 34
Выводы по главе 2 37
3 ТЕСТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ БУДСТРЕП
МЕТОДА ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ КОСВЕННЫХ ИЗМЕРЕНИЙ 38
3.1 Методы тестирования программного обеспечения 39
3.2 Метрологическое обеспечение программного обеспечения будстреп
метода 46
Выводы по главе 3 49
4 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО
ОБЕСПЕЧЕНИЯ БУДСТРЕП МЕТОДА 51
4.1 Постановка задачи измерительного эксперимента 51
4.2 Применение будстреп метода к данным измерительного эксперимента 58
Выводы по главе 4 60
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 61
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 62
ПРИЛОЖЕНИЯ
ПРИЛОЖЕНИЕ А: ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ 65
ПРИЛОЖЕНИЕ Б: СПЕЦИФИКАЦИЯ 70
ПРИЛОЖЕНИЕ В: ОПИСАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ 73
ПРИЛОЖЕНИЕ Г: СХЕМА АЛГОРИТМА БУДСТРЕП МЕТОДА 76
ПРИЛОЖЕНИЕ Д: РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ 78
ПРИЛОЖЕНИЕ Е: ТЕКСТ ПРОГРАММЫ 81
В настоящее время часто приходится иметь дело с косвенными измерениями. Косвенное измерение - измерение, при котором искомое значение величины определяют на основании результатов прямых измерений других величин, функционально связанных с искомой величиной [1, с. 8].
Применение косвенных методов измерений часто позволяет удешевить измерительную установку, упростить метод измерений, но в то же время косвенные измерения требуют более тонкого подхода к обработке.
К сегодняшнему моменту существуют различные статистические методы обработки данных, которые можно разделить на две большие группы: параметрические и непараметрические. При использовании параметрических методов предполагается, что элементы выборки принадлежат некоторому параметрическому семейству распределений: нормальному, пуассоновскому и так далее. Предполагая, что нам известна форма распределения, можно делать вывод о неизвестных параметрах.
Однако следует помнить, что существуют случайные величины, не подчиняющиеся формам стандартных распределений. Если совершить ошибку во время предположения тому или иному закону распределения, то, во время обработки данных, возникает смещение.
Для борьбы со смещением следует выбирать модели, для которых результат слабо зависит от распределения - такие модели называются непараметрическими.
Одной из таких моделей служит метод будстреп, предложенный Б. Эфроном.
Помимо методов обработки данных, важную роль в обработке играет программное обеспечение. Использование программного обеспечения имеет ряд преимуществ: скорость обработки данных, повышение качества измерений, автоматизация процесса обработки.
Затрагивая тему автоматизации процесса обработки, да и вообще процесса проведения измерений и работы с измерительным оборудованием, нельзя не упомянуть LAB системы, позволяющие легко создавать программное обеспечение прямо на рабочем месте без специфических знаний логики программирования, используя уже готовые блоки, функции и элементы графического интерфейса пользователя.
Целью данной работы является создание программного обеспечения будстреп метода обработки данных косвенных измерений для повышения качества измерений.
Задачи выпускной квалификационной работы:
1) сформировать задание на разработку программного обеспечения будстреп метода обработки результатов косвенных измерений;
2) разработать логическую структуру и интерфейс пользователя программного обеспечения обработки результатов косвенных измерений;
3) реализовать программное обеспечение в среде MATLAB,
протестировать разработанное программное обеспечение обработки результатов косвенных измерений;
4) провести тестирование программного обеспечения обработки результатов косвенных измерений на экспериментальных данных.
В ходе ВКР выполнены следующие задачи:
1) разработана логическая структура и интерфейс пользователя программного обеспечения будстреп метода обработки данных косвенных измерений;
2) проведено тестирование программного обеспечения обработки данных косвенных измерений и его функциональные проверки, в ходе которых было установлено соответствие функционала программы ее документации, а также присвоен уровень защиты В - метрологически значимая часть программного обеспечения и/или измеренные данные недостаточно защищены с помощью специальных средств защиты от преднамеренных изменений;
3) проведено тестирование программного обеспечение будстреп метода обработки результатов косвенных измерений на экспериментальных данных, в ходе которого были получены следующие значения среднего индуктивности L = 2,1955 мГн и стандартной неопределенности по типу А иА (L) = 0,00075932 мГн;
4) разработана документация на программное обеспечение будстреп метода обработки результатов косвенных измерений.
