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。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-688933.html
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