Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Измерения с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи

Диссертация: Измерения с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Для получения представления о точности, достигаемой при реализации алгоритмической адаптации, требуется проведение развернутого метрологического анализа результатов измерений. В настоящей работе проводится развернутый метрологический анализ различных вариантов измерительных процедур с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи, как на расчетной основе, так и с применением имитационного… Читать ещё >

Измерения с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Принятые обозначения и сокращения
  • Глава 1. Обзор состояния проблемы. Постановка задачи
    • 1. 1. Адаптивные алгоритмы
    • 1. 2. Сглаживание аддитивных помех
    • 1. 3. Теории математических моделей в современной метрологии
    • 1. 4. Проведение метрологического анализа с использованием имитационного моделирования
    • 1. 5. Постановка задачи
  • Выводы
  • Глава 2. Общие принципы измерений с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи
    • 2. 1. Принципы адаптивных измерений
    • 2. 2. Метод фильтрации (сглаживания) аддитивной помехи
    • 2. 3. Задачи параметрической адаптации
    • 2. 4. Задачи алгоритмической адаптации
    • 2. 5. Варианты адаптивных процедур
    • 2. 6. Решающие правила
    • 2. 7. Состав априорных сведений для применения адаптации
      • 2. 7. 1. Постоянный сигнал
      • 2. 7. 2. Непостоянный сигнал
    • 2. 8. Метрологический анализ измерений с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи с использованием имитационного моделирования
      • 2. 8. 1. Генерация случайных чисел
      • 2. 8. 2. Принципы построения моделей входных воздействий
      • 2. 8. 3. Принципы моделирования алгоритма адаптации и оценки результатов эксперимента
  • Выводы
  • Глава 3. Измерения с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи. Постоянное входное воздействие
    • 3. 1. Организация измерений с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи. Решающее правило
    • 3. 2. Метрологический анализ результатов измерений с алгоритмической адаптацией
    • 3. 3. Проведение экспериментов по исследованию эффективности измерений с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи
    • 3. 4. Результаты имитационного моделирования
    • 3. 5. Сравнение результатов эксперимента с теоретическими расчетами
    • 3. 6. Выводы по результатам моделирования
  • Выводы
  • Глава 4. Измерения с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи. Непостоянное входное воздействие
    • 4. 1. Задачи измерений с адаптивным подавлением аддитивной помехи для непостоянного полезного сигнала
    • 4. 2. Адаптивное сглаживание линейного сигнала
      • 4. 2. 1. Параметрическая адаптация
      • 4. 2. 2. Алгоритмическая адаптация
    • 4. 3. Адаптивное сглаживание нелинейного сигнала
    • 4. 4. Адаптивный выбор алгоритма сглаживания помехи
  • Выводы

Актуальность проблемы.

Развитие информационных технологий в измерительной технике открыло новые возможности для создания средств измерений, построенных с использованием сложных алгоритмов. Сегодня появились возможности практической реализации накопленного годами математического обеспечения. В настоящей диссертационной работе предлагается развитие описанной многими авторами теории адаптивных измерений.

Проблема повышения точности результатов измерений является важнейшим аспектом метрологии. В рамках теории измерений разработано множество различных методов повышения точности. В цифровых средствах измерений решение описанной задачи вышло на новый технический уровень. Адаптация позволяет управлять параметрами и алгоритмами повышения точности, делая их чувствительными к свойствам измеряемого сигнала. В данной диссертационной работе рассматривается адаптация алгоритмов измерений к текущему состоянию входного воздействия в части сглаживания аддитивных помех при различных видах изменения входного сигнала.

Введение

алгоритмической адаптации при измерении позволяет повысить точность измерений, а также достичь других положительных эффектов, среди которых можно назвать сокращение времени измерений.

Для получения представления о точности, достигаемой при реализации алгоритмической адаптации, требуется проведение развернутого метрологического анализа результатов измерений. В настоящей работе проводится развернутый метрологический анализ различных вариантов измерительных процедур с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи, как на расчетной основе, так и с применением имитационного моделирования.

Возможность повышения точности результатов измерений, вследствие применения исследуемых в работе алгоритмов измерительных процедур, обуславливает ее актуальность.

Предметом исследования являются метрологические характеристики результатов измерений с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи для входных сигналов различных видов.

Цель работы — разработка принципов организации измерений с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи и алгоритмов исследования эффективности таких измерений.

В соответствии с поставленной целью в работе формулируются и решаются следующие основные задачи:

1. Исследовать и алгоритмически описать общие принципы сглаживания аддитивных помех;

2. Определить ситуации, в которых введение адаптации целесообразноописать необходимый состав A3- ф 3. Разработать алгоритмическое обеспечение для организации измерений с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи для постоянного сигнала, на основе усреднения;

4. Разработать алгоритмическое обеспечение для организации измерений с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи для непостоянного сигнала, на основе методов восстановления функциональных зависимостей (в частности МНК);

5. Разработать алгоритмическое и программное обеспечение для проведения метрологического анализа измерений с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи;

6. Провести метрологический анализ предложенных процедур измерений.

Методы исследования основаны на использовании теории математической метрологии, имитационного моделирования, теории вероятности и математической статистики.

Научная новизна.

В результате проведенных исследований были достигнуты следующие научные результаты:

1. Предложено математическое обеспечение процедур сглаживания аддитивной помехи для постоянного и непостоянного сигнала: на основе усреднения и метода наименьших квадратов;

2. Сформулирована задача и предложен подход к формированию адаптивных алгоритмов повышения точности для непостоянного сигнала, расширяющие возможности методов сглаживания аддитивных помех за счет приспособления к свойствам полезного сигнала и действующей помехи;

3. Разработаны правила адаптивного выбора алгоритма сглаживания аддитивной помехи, основанные на определении вида изменения полезного сигнала.

4. Разработано алгоритмическое обеспечение для проведения метрологического анализа результатов измерений с алгоритмической адаптацией измерений при возможном воздействии аддитивной помехи с применением имитационного моделирования. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенные алгоритмы.

Практическая ценность.

Результаты проведенных исследований расширяют возможности применения адаптивных измерений с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи. Сформулированное математическое обеспечение предоставляет возможность оценки метрологических характеристик средств измерений, построенных с применением различных адаптивных алгоритмов.

Апробация работы. Основные научные и практические результаты исследований по теме диссертации публиковались в Вестнике Метрологической академии (Северо-Западный филиал), а также докладывались на международных конференциях:

— Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики — г. Новочеркасск, 2004;

— Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах, 2004;

— Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики — г. Новочеркасск, 2005.

— на кафедральных конференциях и семинарах.

Научные положения, выносимые на защиту:

1. Алгоритмическое обеспечение измерений с параметрической адаптацией, реализующее механизм управления объемом выборки для алгоритмов сглаживания аддитивных помех.

2. Алгоритмическое обеспечение измерений с алгоритмической адаптацией, реализующее механизм управления включением процедуры сглаживания в состав измерительного эксперимента.

3. Алгоритмическое обеспечение измерений с адаптивным выбором процедуры сглаживания, реализующее механизм включения одной из возможных процедур сглаживания в зависимости от вида изменения полезного сигнала.

4. Алгоритмическое обеспечение для проведения метрологического анализа измерений с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи на расчетной основе и с использованием имитационного моделирования, позволяющее получить представление о достигаемой точности.

Выводы.

Сглаживание помехи при непостоянном входном воздействии реализуется с использованием более сложных алгоритмов, нежели для постоянного сигнала. Такими алгоритмами могут являться: МНК — для постоянного сигналаАппроксимация полиномом второго порядка и выше.

Введение

параметрической адаптации (расчет объема выборки для проведения восстановления) оптимизирует измерительную процедуру: снижает объем вычислений и, следовательно, сокращает время измерения, а также снижает вносимую вычислительную погрешность.

Кроме параметрической эффективно также применение алгоритмической адаптации. Управление включением/не включением операции восстановления зависимости сигнала снижает вносимую погрешность и сокращает время измерения.

При отсутствии априорных сведений о виде изменения входного сигнала возможно применение алгоритмической адаптации для подбора оптимальной процедуры восстановления зависимости в процессе измерения.

Проведенные с использованием имитационного моделирования эксперименты показали эффективность измерений с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи при непостоянном входном воздействии.

Заключение

.

В ходе работы достигнуты следующие основные результаты:

1. Сформулированы основные принципы измерений с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи для постоянных и непостоянных входных сигналов, заключающиеся в выборе параметров или состава измерительных процедур при изменении свойств входного сигнала или аддитивной помехи;

2. Определен состав априорных знаний, необходимый для организации измерений с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи, включающий себя данные о параметрах сигнала и действующей помехе.

3. Алгоритмы правил параметрической и алгоритмической адаптации для различных ситуаций представлены в виде последовательности выполняемых преобразований;

4. Разработано математическое обеспечение для проведения метрологического анализа результатов измерений с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи.

5. Представлены результаты метрологического анализа измерений с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи на расчетной основе и с применением имитационного моделирования.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Адаптация // Политехнический словарь. М., 1989. — С. 18.
  2. Анохин В. MATLAB для DSP. Идентификация линейных систем // Chip News. -2000. -№> 9
  3. Анохин В. MATLAB для DSP. Ч. 1. Моделирование аналого-цифрового преобразования. Ч. 1 / В. Анохин, А. Ланне // Chip News. 2000. — № 2. — С. 4−7.
  4. Анохин В. MATLAB для DSP. Моделирование аналого-цифрового преобразования. Ч. 2 // Chip News. 2000. — № 3. — С. 26−29.
  5. В. Н. Адаптивное управление в технических системах : учеб. пособие для студентов вузов / В. Н. Антонов, В. А. Терехов, И. Ю. Тюкин. СПб.: Изд-во СПбГУ, 2001.-241 с.
  6. К. В. Информатика : учебник: для студентов вузов / К. В. Балдин, В. Б. Уткин. М.: Проект, 2003. — 301 с.
  7. И. А. Достоверность результатов метрологического анализа : учеб. пособие / И. А. Брусакова, Э. И. Цветков — С.-Петерб. гос. электротехн. ун-т «ЛЭТИ». СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2002. — 119 с.
  8. И. А. Метрологический анализ виртуальных измерительных цепей : учеб. пособие / И. А. Брусакова, Э. И. Цветков — С.-Петерб. гос. электротехн. ун-т «ЛЭТИ». СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2000. — 76 с.
  9. И. А. Формализация априорных знаний предметной области метрологического анализа как процедуры отображения различных этапов измерительной процедуры // Изв. СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Сер. «Научное приборостроение». 2001. — № 1. — С. 28−32.
  10. Р. Н. Справочник по вероятностным распределениям / Р. Н. Вадзинский. СПб.: Наука, 2001. — 295 с.
  11. И. В. Методика измерения характеристики преобразования АЦП Электронный ресурс. // Исследовано в России: электрон, многопредмет. науч. журн. 2000. — [Т. 3]. — С. 263−272. — URL: http://zhurnal.ape.relarn.nl/articles/2000/019.pdf (06.05.2006).
  12. А. Н. Научные вычисления в Microsoft Excel: решение практ. задач / А. Н. Васильев. М. и др.: Диалектика, 2004. — 511 с.
  13. Е. С. Теория вероятностей / Е. С. Вентцель. М.: Наука, 1969. — 576 с.
  14. Гвоздак A. DSP системы для IBM PC // Соврем, технологии автоматизации. -1998.-№ 1-С. 18−25.
  15. JI. М. Цифровая обработка сигналов : справочник /
  16. JL М. Гольденберг, Б. Д. Матюшкин, М. Н. Поляк. М.: Радио и связь, 1985. — 312 с.
  17. А. К. MATLAB 5.3: имитац. моделирование в среде Windows: практ. пособие. / А. К. Гультяев. СПб.: КОРОНА принт, 2001. — 400 с.
  18. К. Введение в искусственные нейронные сети / К. Джейн, Д. Мао, К. М. Моиудин // Открытые системы. 1997. — № 4.
  19. С. Н. Преобразование измерительных сигналов : учеб. пособие / С. Н. Долинов, И. А. Карабанов — Ленингр. электротехн. ин-т им. В. И. Ульянова (Ленина).-Л., 1986.-77 с.
  20. В. П. Справочник по MathCAD PLUS 7.0 PRO / В. П. Дьяконов. М.: СК-пресс: Адлеров, 1998. — 345 с.
  21. В. Ультразвуковые датчики для систем управления // Соврем, технологии автоматизации. 2003. — № 4 — С. 48−62.
  22. С. А. Исследование достоверности результатов метрологического анализа информационно-измерительных систем с использованием имитационного моделирования : автореф. дис.. канд. техн. наук / Иванов Сергей Александрович. -СПб., 2004. 16 с.
  23. Ю.П. Исследование алгоритма адаптивной спектрально-марковской комплексной фильтрации сигналов Электронный ресурс. / Ю. П. Иванов,
  24. А. Л. Даргевич // Исследовано в России: электрон, многопредмет. науч. журн. 2003. -Т. 6.-С. 808−816.-URL: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2003/072.pdf (06.05.06).
  25. Использование виртуальных инструментов Lab VIEW / Ф. П. Жарков, В. В. Каратаев, В. Ф. Никифоров, В. С. Панов — под ред. К. С. Демирчяна и В. Г. Миронова. М.: Солон-Р и др., 1999. — 268 с.
  26. Н. Обзор построения программ математического моделирования и моделирования динамических систем // Exponenta.ru: образоват. матем. сайт. 2004. -URL: http://www.exponenta.ru/educat/news/klinachev/klinachevarticlel.asp (06.05.2006).
  27. С. А. Параметрическая оптимизация решающего правила при адаптивных измерениях // Вестн. / Метрологич. акад., Сев.-Зап. фил. СПб., 2002. -Вып. 9.-С. 67−72.
  28. С. А. Организация экспериментов по исследованию эффективности решающих правил при адаптивных измерениях. // Вестн. / Метрологич. акад., Сев.-Зап. фил. СПб., 2004. — Вып. 14. — С. 62−66.
  29. С. А. Особенности метрологического анализа измерений с параметрической и алгоритмической адаптацией // Вестн. / Метрологич. акад., Сев.-Зап. фил. СПб., 2004. — Вып. 12. — С. 75−78.
  30. С. А. Измерения с адаптивным сглаживанием аддитивной помехи / С. А. Коробейников, Э. И. Цветков // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2005. — № 10. — С. 48−50.
  31. С. А. Метрологический анализ измерений с адаптивным подавлением аддитивной помехи в условиях наличия ошибок при принятии решения // Вестн. / Метрологич. акад., Сев.-Зап. фил. СПб., 2005. — Вып. 15. — С. 59−61.
  32. С. А. Применение метода наименьших квадратов в задачах сглаживания аддитивных помех // Вестн. / Метрологич. акад., Сев.-Зап. фил. СПб., 2005.-Вып. 16.-С. 46−49.
  33. П. Г. Роль систем, основанных на знаниях, в задачах проектирования ИИС // Изв. СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Сер. «Научное приборостроение». 2001. -№ 1. — С. 36−39.
  34. А. А. Проектирование устройств первичной обработки электрокардиосигнала для дистанционного мониторинга / А. А. Костин, Ю. С. Балашов // Chip News. 2004. — № 1. — С. 42−46.
  35. А. В. Метрология и электрические измерения : учеб. для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Колос, 1999. — 215 с.
  36. Г. И. Планирование эксперимента / Г. И. Красовский, Г. Ф. Филаретов. Минск: Изд-во БГУ, 1982. — 302 с.
  37. Ле В. Ч. Алгоритм обеспечения метрологического анализа и результат адаптивного измерения вероятностных характеристик случайных процессов на примере математического ожидания // Вестн. / Метрол. акад., Сев.-Зап. фил. СПб., 2005.-Вып. 15.-С. 62−65.
  38. А. Я. Начала кибернетики / А. Я. Лернер. М.: Наука, 1967. — 400 с.
  39. Лишнер P. Delphi: справочник: пер. с англ. / Рэй Лишнер. СПб.: Символ: Символ-Плюс, 2001. — 640 с.
  40. С. А. Виртуальные измерительные системы для моделирования акустического сигнала в среде Lab VIEW // Вестн. / Метрол. акад., Сев.-Зап. фил. -СПб., 2003. -№ 11. -С. 50−58.
  41. Ф. Ф. Электронные измерительные приборы и методы измерений : пер. с англ. / Ф. Ф. Мейзда. М.: Мир, 1990. — 535 с.
  42. Д. Введение в статистическую теорию связи : пер. с англ. / Д. Миддлтон. -М.: Совет, радио, 1961. Т. 1. — 782 с.
  43. Г. Я. Электронные измерения / Г. Я. Мирский. 4-е изд., перераб. и доп. — М.: Радио и связь, 1986. — 440 с.
  44. П. В. Погрешности средств измерения и их классификация // Российская метрологическая энциклопедия. СПб., 2001. — С. 96−98.
  45. Практикум по вероятностным методам в измерительной технике: учеб. пособие для вузов / В. В. Алексеев, Р. В. Долидзе, Д. Д. Недосекин, Е. А. Чернявский. СПб.: Энергоатомиздат, 1993. — 260 с.
  46. С. М. Дендритные информационно-измерительные средства получения первичной информации // Изв. СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Сер. «Научное приборостроение». -2001.-№ 1.-С. 28−31.
  47. П. А. Определение достоверности результатов расчетного метрологического анализа методом имитационного моделирования // Вестн. / Метрол. акад., Сев.-Зап. фил. СПб., 2003. — Вып. 11. — С. 44−49.
  48. В. Н. Оценка погрешности функционирования измерительной системы на нейронных сетях // Вестн. / Метрол. акад., Сев.-Зап. фил. СПб., 2004. -Вып. 14.-С. 39−46.
  49. А. Б. Алгоритмы адаптивной фильтрации: особенности реализации в MATLAB // Exponenta Pro. -2003. -№ 1. С. 18−28.
  50. В. С. Математические методы обработки результатов измерений : учеб. для вузов. / В. С. Сизиков. СПб.: Политехника, 2001. — 239 с.
  51. Т. Н. Теория и математический аппарат, используемые при обработке результатов измерений // Российская метрологическая энциклопедия. СПб., 2001. — С. 99−104.
  52. В. А. Неопределенность измерений // Российская метрологическая энциклопедия. СПб., 2001. — С. 105−108.
  53. А. И. Цифровые процессоры обработки сигналов фирмы Motorola / Алла Солонина, Дмитрий Улахович, Лев Яковлев. СПб. и др.: BHV, 2000. — 511 с.
  54. Г. Н. Современные компьютерные измерительные информационные технологии и их теоретическая поддержка // Российская метрологическая энциклопедия. СПб., 2001. — С. 131−141.
  55. С. Л. Курс лекций по предмету «Основы проектирования систем с искусственным интеллектом» Электронный ресурс. / сост.
  56. Сергей Леонидович Сотник- CodeNet.Ru. Днепродзержинск, 1997−1999. — URL: http://www.codenet.ru/progr/alg/ai/htm (10.05.2006).
  57. Справочник по теории вероятностей и математической статистике / B.C. Королюк, Н. И. Портенко, А. В. Скороход, А. Ф. Турбин. М.: Наука, 1985 — 640 с.
  58. Э. П. Аналого-цифровые преобразователи. Аналитическое описание, моделирование и сравнительные характеристики // Вестн. / Метрол. акад., Сев.-Зап. фил. СПб., 2001. — Вып. 8. — С. 15−28.
  59. Э. П. К вопросу о применении устройства выборки и хранения при аналого-цифровом преобразовании с учетом помех // Вестн. / Метрол. акад., Сев.-Зап. фил. СПб., 2002. — Вып. 9. — С. 14−23.
  60. JI. С. Адаптивное сглаживание шумов в информационных технологиях обработки физиологических сигналов // Мат. машины и системы. 2002. -№ 3.- С. 96−104.
  61. Физические основы измерений: метод, указ. / Жаргалов Б. С., Гыпылов М. С. -Улан-Удэ: ВСГТУ, 2003. 33 с.
  62. Э.И. Адаптивные измерения // Вопр. физ. метрологии: вестн. Поволж. отд-ния / Метрол акад. Волгоград, 2002. — Вып. 4.
  63. Э. И. Адаптивные статистические измерения // Вестн. / Метрол. акад., Сев.-Зап. фил. СПб., 2004. — Вып. 14. — С. 4−18.
  64. Э. И. Алгоритмические основы измерений / Э. И. Цветков. СПб.: Энергоатомиздат, 1992.-254 с.
  65. Э. И. Измерения с адаптивной фильтрацией аддитивной помехи // Вестн. / Метрол. акад., Сев.-Зап. фил. СПб., 2004. — Вып. 12. — С. 4−16.
  66. Э. И. Измерительное обеспечение научного эксперимента // Изв. СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Серия «Научное приборостроение». 1998. -№ 1. — С. 24−28.
  67. Э. И. Коррекция результатов измерений : опыт классификации и оценивания эффективности // Вестн. / Метрол. акад., Сев.-Зап. фил. СПб., 2001. -Вып. 7.
  68. Э. И. Математическая метрология // Вестн. / Метрол. акад., Сев.-Зап. фил. СПб., 2004. — Вып. 13. — С. 53−65.
  69. Э. И. Математическая метрология // Российская метрологическая энциклопедия. СПб., 2001. — С. 142−146.
  70. Э. И. Метрологический анализ результатов итеративных измерений // Вестн. / Метрол. акад., Сев.-Зап. фил. СПб., 2005. — Вып. 16. — С. 50−56.
  71. Э. И. Основы математической метрологии / Э. И. Цветков. СПб.: Политехника, 2005. — 511 с.
  72. Э.И. Основы математической метрологии : в 5 ч. / Э. И. Цветков.1. СПб., 2002.7 i
  73. Э. И. Основы теории статистических измерений / Э И. Цветков. 2-е изд., перераб. и доп. — J1.: Энергоатомиздат, 1986. — 255 с.
  74. Э. И. Последовательный метрологический анализ статистических измерений // Вестн. / Метрол. акад., Сев.-Зап. фил. СПб., 2002. — Вып. 9. — С. 5−14.
  75. Э. И. Процессорные измерительные средства / Э. И. Цветков. JI.: Энергоатомиздат, 1989.-223 с.
  76. Цифровая обработка сигналов Электронный ресурс.: обучающий комплект / Мехмет Б. Акхан, Жан Монро, Тони Крук — пер. с англ. Солониной А. И. и Улаховича
  77. Д. А.- под ред. А. А. Ланнэ // Центр цифровой обработки сигналов: сайт. / С.-Петерб. гос. ун-та телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича. СПб., 1999. — URL: http://www.dsp.sut.ru/book/index.htm (06.05.2006).
  78. В.А. Метод резолюции в логике предикатов первого порядка : учеб. пособие / В. А. Чебыкин, Н. Е. Новакова. СПб.: ГЭТУ, 1996. — 63 с.
  79. Т. И. Метрологическая надежность средств неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов и изделий : автореф. дис. д-ра техн. наук / Чернышева Татьяна Ивановна- Тамбов, гос. техн. ун-т. Тамбов, 2002. — 23 с.
  80. А. Б. Разработка численных методов и программ, связанных с применением вейвлет анализа для моделирования и обработки экспериментальных данных : дис. канд. физ.-мат. наук / Шитов Андрей Борисович — Иванов, гос. ун-т. -Иваново, 2001.- 125 с.
  81. Электронный учебник по курсу «Математическая статистика» Электронный ресурс. Новосибирск: НГТУ, НМЦ, 2001. — URL: http://jenpc.nstu.nsk.su/uchebnik2/ (06.05.2006)
  82. Электрорадиоизмерения: учебник / В. И. Нефедов, А. С. Сигов, В. К. Битюков и др.- под ред. А. С. Сигова. М.: Форум: Инфра-М, 2004. — 382 с.
  83. Сох М. G. Measurement uncertainty and the propagation of distributions / M. G. Cox, P.M. Harris — National physical laboratory. Teddington, UK, 2001.
  84. Сох М. G. SSfM best practice guide No 11: numerical analysis for algorithms design in metrology / M. G. Cox, P.M. Harris — National physical laboratory. Teddington, UK, 2004.
  85. Ehlers J. F. MESA adaptive moving averages // Technical analysis of Stocks & Commodities. 2001. — Vol. 19, N 9.
  86. Kessel W. ISO/BIPM guide: uncertainty of measurement Electronic resource. / Metrodata GmbH. Grenzach-Wyhlen, Germany. — URL: http://www.metrodata.de/papers/resistor en. pdf (07.05.2006).
  87. Szafran J. Adaptive measurement of power system currents, voltages and impedances in off-nominal frequency conditions" Electronic resource. / J. Szafran, W. Rebizant,
  88. M Michalik // Proceedings of the 16th IEEE instrumentation and measurement technology conference (IMTC'99), Venice, Italy, May 1999. Vol. 2. — P. 801−806. — URL: http://ieeexplore.ieee.Org/iel5/6300/l6853/776 977.pdf?arnumber=776 977 (10.05.2006).
  89. Tsvetkov E. I. Simulation and modeling in measurement // Measurement. 1983. -Vol. 1, N3.-July/sept.-P. 129−132.
  90. Wichman B. SSfM Best practice guide. N 1. Validation of the software in measurement systems / B. Wichman, G. Parkin, R. Backer — National physical laboratory. -Teddington, UK, 2004.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!