shodan_x 14 Опубликовано 28 Октября 2021 Жалоба Поделиться Опубликовано 28 Октября 2021 (изменено) Добрый вечер коллеги! Задался чисто теоретическим вопросом, что и в каких случаях следует выбирать при расчётах, в каких случаях законодательная/практическая метрология рекомендует выбирать медиану при усреднении показаний, а в каких среднее арифметическое? Практический пример: измеряю сейчас по ГОСТ 8.237-2003 ТКС меры сопротивления Р4033, пункт 8.6 "Определение температурных коэффициентов сопротивления меры". Результирующие данные немного зашумлены. Желтая линия - температура термодатчика в мере. Зеленая линия - сопротивление меры. Соответственно, для определения значения сопротивления скажем в точке 16°С необходимо шум измерительного прибора отфильтровать. Логично предположить, что среднее тут не очень хорошо подходит, так как могут негативно повлиять остатки "хвостов" связанных с тепловой инерционностью меры. Вычисление значения по медиане, в интервале от 11:00 до 12:30 этот хвост в значительной степени уберет из результата. Среднее же, в этом-же интервале сместит результат в сторону недостоверных показаний. С этим все понятно... Но интересен сам подход к выбору между медианой и среднем, пока я этот вопрос решаю исключительно на уровне мироощущений, а хочется ознакомится и с общепринятыми подходами в метрологии. Холивар летс бегин! Изменено 28 Октября 2021 пользователем shodan_x Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
Специалисты Дмитрий Борисович 1 014 Опубликовано 28 Октября 2021 Специалисты Жалоба Поделиться Опубликовано 28 Октября 2021 12 минут назад, shodan_x сказал: интересен сам подход к выбору между медианой и среднем, пока я этот вопрос решаю исключительно на уровне мироощущений, а хочется ознакомится и с общепринятыми подходами. Вслюбом поисковике наберите - Медианная фильтрация. Получите множество применений. Всезнающая девушка Вика Педия говорит : Медиа́нный фи́льтр — один из видов цифровых фильтров, широко используемый в цифровой обработке сигналов и изображений для уменьшения уровня шума. Медианный фильтрявляется нелинейным КИХ-фильтром Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
shodan_x 14 Опубликовано 28 Октября 2021 Автор Жалоба Поделиться Опубликовано 28 Октября 2021 (изменено) 14 минут назад, Дмитрий Борисович сказал: Всезнающая девушка Вика Педия говорит : Не ту википедию написали, вот правильные: https://ru.wikipedia.org/wiki/Медиана_(статистика) https://ru.wikipedia.org/wiki/Среднее_арифметическое Но мой вопрос это не раскрывает. Изменено 28 Октября 2021 пользователем shodan_x Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
Специалисты Дмитрий Борисович 1 014 Опубликовано 28 Октября 2021 Специалисты Жалоба Поделиться Опубликовано 28 Октября 2021 35 минут назад, shodan_x сказал: Не ту википедию написали Ну Вам виднее.... Вы увидели про изображения? Так это то что стало востребовано в последние годы... кромк Вики там ведь множество других применений. Главная задача - подавление шумов. Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
shodan_x 14 Опубликовано 28 Октября 2021 Автор Жалоба Поделиться Опубликовано 28 Октября 2021 (изменено) У среднего та-же задача в обработке измерений. И то и то статистика, цели у обоих функций аналогичные. По этому возникает вопрос, что и в каких случаях больше подходит. Изменено 28 Октября 2021 пользователем shodan_x Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
libra 523 Опубликовано 29 Октября 2021 Жалоба Поделиться Опубликовано 29 Октября 2021 8 часов назад, shodan_x сказал: У среднего та-же задача в обработке измерений. И то и то статистика, цели у обоих функций аналогичные. По этому возникает вопрос, что и в каких случаях больше подходит. Надо еще доказать, что распределение симметрично https://ru.wikipedia.org/wiki/Медиана_(статистика) Однако о преимуществах оценивания медианы по сравнению с математическим ожиданием можно говорить только в случае, если эти характеристики у распределения совпадают, в частности, для симметричных функций плотности распределения вероятностей. Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
shodan_x 14 Опубликовано 29 Октября 2021 Автор Жалоба Поделиться Опубликовано 29 Октября 2021 (изменено) Симметричное распределение надо доказать как я понимаю только при работе с случайными числами. Ибо симмитричность одина из ключевых характеристик случайных чисел. Шум и в особенности "хвосты" таковыми не являются. Точнее не всегда. Изменено 29 Октября 2021 пользователем shodan_x Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
libra 523 Опубликовано 29 Октября 2021 Жалоба Поделиться Опубликовано 29 Октября 2021 47 минут назад, shodan_x сказал: Симметричное распределение надо доказать как я понимаю только при работе с случайными числами. Ибо симмитричность одина из ключевых характеристик случайных чисел. Шум и в особенности "хвосты" таковыми не являются. Точнее не всегда. Шум всегда имеет природу близкую к случайной, иначе спектр шума не будет иметь практически равномерное распределение по диапазону частот. Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
libra 523 Опубликовано 29 Октября 2021 Жалоба Поделиться Опубликовано 29 Октября 2021 http://www.unitest.com/theory/spectrum-12.html Шум2 как сигналПока что мы рассматривали шум, генерируемый внутри измерительной системы (анализатор или предусилитель/анализатор). Мы описали, как средний отображаемый уровень шума системы ограничивает ее общую чувствительность. Однако, порой тем сигналом, который мы хотим измерить, является случайный шум. Из-за природы шума, супергетеродинный анализатор спектра показывает значение, меньшее, чем истинное значение шума. Давайте посмотрим, почему это так, и что можно сделать, чтобы внести коррекцию.Под случайным шумом мы понимаем сигнал, чья мгновенная амплитуда имеет гауссово распределение по времени, как показано на Рис. 5-6. Например, тепловой шум, или шум Джонсона, обладает таким распределением.3 Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
9 сообщений в этой теме
Рекомендуемые сообщения
Присоединиться к обсуждению
Вы можете ответить сейчас, а зарегистрироваться позже. Если у вас уже есть аккаунт, войдите, чтобы ответить от своего имени.