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误差基本概念 绝对误差=测量值-真值 相对误差= 绝对误差-|||-测得值 误差来源(原因): 1、测量装置误差:标准器件误差、仪器误差、附件误差 2、测量环境3、测量方法、4、测量人员 误差分类 系统误差:在相同条件下,多次测量同一量值时,该误差的绝对值和符号保持不变,或者在条件改变时,按某一确定规律变化的误差 系统误差分类:a、按误差出现规律:恒定误差、可变误差b.按系统误差掌握程度:已定、未定 随机误差:在相同测量条件下,多次测量同一量值时,该误差的绝对值和符号以不可定方式变化的误差。 粗大误差:明显超出统计规律预期的误差。 反映测量结果与真值接近程度的量,称为精度。 准确度:系统误差的大小程度 精密度:随机误差的大小程度 精确度:精密正确的程度 含有误差的任何近似数,如果其绝对误差界是最末位数的半个单位,那么从这个近似数左方起的第一个非零的数字,称为第一位有效数字。从第一位有效数字起到最末一位数字止的所有数字,不论是零或非零的数字,都叫有效数字。数据修约采用“四舍五入”的方法,具体规定如下:若舍去部分的数值,大于保留部分的末位的半个单位拟舍弃的数字最左一位大小5时(包括等于5而其后还有非“0”的数字)则进1,即保留的末位数再加1。若舍去部分的数值,小于保留部分的末位的半个单位拟舍弃的数字最左一位小于5时舍去。若舍去部分的数值,等于保留部分的末位的半个单位,则末位凑成偶数。偶数时则末位不变,当末位为奇数时则末位加l。数据运算规则: 在近似数加减运算时,各运算数据以小数位数最少的数据位数为准,其余各数据可多取一位小数,但最后结果应与小数位数员少的数据小数位相同。在近似数乘除运算时,各运算数据以有效位数最少的数据位数为准,其余各数据要比有效位数最少的数据位数多取一位数字,而最后结果应与有效位数最少的数据位数相同。在近似数平方或开方运算时,平方相当于乘法运算,开方是平方的逆运算,故可按乘法运算处理。在对数运算时,n位有效数字的数据应该用n位对数表,或用n+1位对数表, 以免损失精度。⑤ 三角函数运算中,所取函数值的位数应随角度误差的减小而增多。数据处理方法及其原理数据处理方法有列表法、作图法、逐差法和最小二乘法等列表法是记录和处理实验数据的基本方法,也是其它实验数据处理方法的基础。将实验数据列成适当的表格,可以清楚地反映出有关物理量之间的一一对应关系,既有助于及时发现和检查实验中存在的问题。作图法 利用实验数据,将实验中物理量之间的函数关系用几何图线表示出来,这种方法称为作图法。作图法是一种被广泛用来处理实验数据的方法,它不仅能简明、直观、形象地显示物理量之间的关系,而且有助于我人研究物理量之间的变化规律,找出定量的函数关系或得到所求的参量。题,判断测量结果的合理性;又有助于分析实验结果,找出有关物理量之间存在的规律性。逐差法是物理实验中处理数据常用的一种方法。凡是自变量作等量变化,而引起应变量也作等量变化时,便可采用逐差法求出应变量的平均变化值。最小二乘法 ,把实验的结果画成图表固然可以表示出物理规律,但是图表的表示往往不如用函数表示来得明确和方便,所以我们希望从实验的数据求经验方程,也称为方程的回归问题,变量之间的相关函数关系称为回归方程。1-2、描述周期信号的频率结构可采用什么数学工具?如何进行描述?周期信号是否可以进行傅里叶变换?为什么?

误差基本概念 绝对误差=测量值-真值 误差来源(原因): 1、测量装置误差:标准器件误差、仪器误差、附件误差 2、测量环境3、测量方法、4、测量人员 误差分类 系统误差:在相同条件下,多次测量同一量值时,该误差的绝对值和符号保持不变,或者在条件改变时,按某一确定规律变化的误差 系统误差分类:a、按误差出现规律:恒定误差、可变误差b.按系统误差掌握程度:已定、未定 随机误差:在相同测量条件下,多次测量同一量值时,该误差的绝对值和符号以不可定方式变化的误差。 粗大误差:明显超出统计规律预期的误差。 反映测量结果与真值接近程度的量,称为精度。 准确度:系统误差的大小程度 精密度:随机误差的大小程度 精确度:精密正确的程度 含有误差的任何近似数,如果其绝对误差界是最末位数的半个单位,那么从这个近似数左方起的第一个非零的数字,称为第一位有效数字。

从第一位有效数字起到最末一位数字止的所有数字,不论是零或非零的数字,都叫有效数字。

数据修约采用“四舍五入”的方法,具体规定如下:

若舍去部分的数值,大于保留部分的末位的半个单位

拟舍弃的数字最左一位大小5时(包括等于5而其后还有非“0”的数字)则进1,即保留的末位数再加1。

若舍去部分的数值,小于保留部分的末位的半个单位

拟舍弃的数字最左一位小于5时舍去。

若舍去部分的数值,等于保留部分的末位的半个单位,则末位凑成偶数。偶数时则末位不变,当末位为奇数时则末位加l。

数据运算规则: 在近似数加减运算时,各运算数据以小数位数最少的数据位数为准,其余各数据可多取一位小数,但最后结果应与小数位数员少的数据小数位相同。

在近似数乘除运算时,各运算数据以有效位数最少的数据位数为准,其余各数据要比有效位数最少的数据位数多取一位数字,而最后结果应与有效位数最少的数据位数相同。

在近似数平方或开方运算时,平方相当于乘法运算,开方是平方的逆运算,故可按乘法运算处理。在对数运算时,n位有效数字的数据应该用n位对数表,或用n+1位对数表, 以免损失精度。⑤ 三角函数运算中,所取函数值的位数应随角度误差的减小而增多。

数据处理方法及其原理

数据处理方法有列表法、作图法、逐差法和最小二乘法等

列表法是记录和处理实验数据的基本方法,也是其它实验数据处理方法的基础。将实验数据列成适当的表格,可以清楚地反映出有关物理量之间的一一对应关系,既有助于及时发现和检查实验中存在的问题。作图法 利用实验数据,将实验中物理量之间的函数关系用几何图线表示出来,这种方法称为作图法。作图法是一种被广泛用来处理实验数据的方法,它不仅能简明、直观、形象地显示物理量之间的关系,而且有助于我人研究物理量之间的变化规律,找出定量的函数关系或得到所求的参量。题,判断测量结果的合理性;又有助于分析实验结果,找出有关物理量之间存在的规律性。逐差法是物理实验中处理数据常用的一种方法。凡是自变量作等量变化,而引起应变量也作等量变化时,便可采用逐差法求出应变量的平均变化值。最小二乘法 ,把实验的结果画成图表固然可以表示出物理规律,但是图表的表示往往不如用函数表示来得明确和方便,所以我们希望从实验的数据求经验方程,也称为方程的回归问题,变量之间的相关函数关系称为回归方程。

1-2、描述周期信号的频率结构可采用什么数学工具?如何进行描述?周期信号是否可以进行傅里叶变换?为什么?

题目解答

答案

答:傅里叶级数展开式。根据具体情况可选择傅里叶级数三角函数展开式和傅里叶级数复指数函数级数展开式两种形式。周期信号不可以直接进行傅里叶变换,因为周期信号不具备收敛可积的条件,其频域描述只能运用傅里叶级数展开式来描述。

1-4、周期信号、非周期信号和随机信号在不同领域的描述中有何不同?用什么方法可以鉴别混杂在一起的这三种信号?用什么方法可以将它们分离开来?

答:不同性质信号的样本记录,具有不同的概率密度函数。因此,可以通过分析概率密度函数来确定被测信号所含的成分。

解析

步骤 1:周期信号的频率结构描述
周期信号的频率结构可以采用傅里叶级数展开式进行描述。傅里叶级数展开式将周期信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦函数的线性组合,从而揭示了信号的频率成分。

步骤 2:傅里叶级数展开式
傅里叶级数展开式有两种形式:三角函数形式和复指数函数形式。三角函数形式的傅里叶级数展开式为:
\[ f(t) = a_0 + \sum_{n=1}^{\infty} \left( a_n \cos(n\omega_0 t) + b_n \sin(n\omega_0 t) \right) \]
其中,\(a_0\)、\(a_n\)和\(b_n\)是傅里叶系数,\(\omega_0\)是信号的基频。复指数函数形式的傅里叶级数展开式为:
\[ f(t) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} c_n e^{jn\omega_0 t} \]
其中,\(c_n\)是复数傅里叶系数。

步骤 3:周期信号与傅里叶变换
周期信号不可以直接进行傅里叶变换,因为周期信号不具备收敛可积的条件。傅里叶变换适用于非周期信号,而周期信号的频域描述只能通过傅里叶级数展开式来实现。

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  • 48皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。()A. 错误B. 正确

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  • 下列哪项属于常见的池化方式。()A. 反向传播B. 最大池化C. 方差池化D. 协方差池化

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  • 对研究对象制定明确的纳入标准和排除标准,是为了保证样本的A. 可靠性B. 可行性C. 代表性D. 合理性E. 科学性

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