Фильтрация данных натурного эксперимента

В работе представлена дискретная модель процесса обработки результатов измерения случайного сигнала, которая позволяет учесть влияние на результаты обработки всех видов источников погрешности в комплексе. На основе дискретной модели разработаны методические основы комплексного подхода к оценке погрешностей обработки результатов измерений, который не требует знания закона распределения измеряемой составляющей и сочетает статистические и детерминированные способы уменьшения погрешностей, что дает возможность оценить все их составляющие. Исследование показало, что этот подход позволяет уточнить результаты и увеличить надежность полученных оценок, проверить адекватность моделей, применяемых для описания случайных процессов. Разработанные алгоритмы и программы позволяют пользователю в наглядном виде получать информацию об исследуемых параметрах и оценки их погрешностей, что дает возможность оценки всех составляющих погрешностей, имеющих разный порядок. Это обеспечивает, в отличие от известных средств, принятие обоснованных решений о достоверности полученных результатов обработки данных натурного эксперимента.