LabVIEW计算测量路径输出端随机变量的概率分布密度

LabVIEW计算测量路径输出端随机变量的概率分布密度

今天,开发算法和软件来解决计量综合的问题,即为特定问题寻找最佳测量算法。提出了算法支持,以便从计量上综合测量路径并确定所开发测量仪器的测量误差。测量路径由串联的几个块组成,每个块都有自己的转换特性,而转换特性又会因外部影响而改变。上述外部影响会导致测量路径输出端的误差增加。如果知道块转换的特征,以及输入随机变量的概率分布密度,则可以确定测量块输出处的概率分布密度。通过迭代搜索测量单元输出端随机变量的分布密度,可以估计测量路径输出端的测量误差。

考虑一个类似的例子,其中误差的乘法分量可用,即转换特性如下所示X2=(k⋅X1)2.第一个块输出处的概率分布密度如下:ω(X2)=ω(X1)/(2k2X1).图 显示了一个图表,其中显示了X2乘法分量等于零且也等于 0.8 的转换特性(分别为绿色实线和紫色虚线)。横坐标显示随机变量 X1,它服从正态分布规律,期望 M(Xl)=2和方差D(X1)=0.01.概率分布密度ω(X2)和ω(X1)分别显示为黑线和红线。蓝色虚线表示测量块 1 输出端的概率分布密度,具有可用的乘法分量。

该图显示随机变量 X2使用乘法误差分量 k,与无影响的情况相比看起来更平坦。概率分布密度的形状ω(X2)也变了。

LabVIEW用于计量综合的算法支持和软件将简化测量仪器的仿真任务,其中应考虑到测量块的转换特性,无论是否受到外部影响。该任务的软件实施将使模拟单个模块和整个测量路径成为可能;这将大大加快测量仪器的计量合成过程。

这是LabVIEW的一个应用,更多的开发案例,欢迎登录北京瀚文网星官网,了解更多信息。有需要LabVIEW项目合作开发,请与我们联系。

相关推荐
算AI42 分钟前
人工智能+牙科:临床应用中的几个问题
人工智能·算法
凯子坚持 c2 小时前
基于飞桨框架3.0本地DeepSeek-R1蒸馏版部署实战
人工智能·paddlepaddle
你觉得2052 小时前
哈尔滨工业大学DeepSeek公开课:探索大模型原理、技术与应用从GPT到DeepSeek|附视频与讲义下载方法
大数据·人工智能·python·gpt·学习·机器学习·aigc
8K超高清2 小时前
中国8K摄像机:科技赋能文化传承新图景
大数据·人工智能·科技·物联网·智能硬件
hyshhhh3 小时前
【算法岗面试题】深度学习中如何防止过拟合?
网络·人工智能·深度学习·神经网络·算法·计算机视觉
薛定谔的猫-菜鸟程序员3 小时前
零基础玩转深度神经网络大模型:从Hello World到AI炼金术-详解版(含:Conda 全面使用指南)
人工智能·神经网络·dnn
币之互联万物3 小时前
2025 AI智能数字农业研讨会在苏州启幕,科技助农与数据兴业成焦点
人工智能·科技
云卓SKYDROID3 小时前
科技赋能消防:无人机“挂弹灭火“构筑森林防火墙!
人工智能·科技·无人机·科普·云卓科技
gaoshengdainzi3 小时前
镜片防雾性能测试仪在自动驾驶与无人机领域的创新应用
人工智能·自动驾驶·无人机·镜片防雾性能测试仪
Listennnn3 小时前
优雅的理解神经网络中的“分段线性单元”,解剖前向和反向传播
人工智能·深度学习·神经网络