Zastosowanie metod korelacji do analizy dyskretnych sygnałów pomiarowych o charakterze losowym

• Autorzy: Torbus Sławomir Andrzej , Mroczyńska Karolina , Szlichta Patryk

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2023.04.37

Warianty tytułu

EN

Application of correlation methods for analysis discrete measurement signals of a random nature

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W części teoretycznej pracy omówiono metody korelacyjne (diagram rozrzutu, nożyce korelacji, współczynnik korelacji liniowej Pearsona), które należy stosować podczas określania zależności pomiędzy dyskretnymi sygnałami pomiarowymi o charakterze losowym. W części praktycznej pracy zaprezentowano przykładową analizę korelacyjną (metodami graficznymi i analitycznymi) rzeczywistych wyników pomiarów (temperatury, wilgotności względnej oraz natężenie promieniowa słonecznego). Na podstawie uzyskanych wyników sformułowano wnioski dotyczące zależności pomiędzy rozpatrywanymi sygnałami, reprezentującymi wyżej wymienione wielkości fizyczne.

EN

The theoretical part of the work discusses the correlation methods (scatter diagram, correlation scissors, Pearson's linear correlation coefficient), which should be used when determining the relationship between discrete random measurement signals. The practical part of the work presents an example of a correlation analysis (using graphical and analytical methods) of the actual measurement results (temperature, relative humidity and solar radiation intensity). On the basis of the obtained results, conclusions were formulated regarding the relationship between the analyzed signals, representing the above-mentioned physical quantities.

Słowa kluczowe

PL

analiza korelacyjna; diagram rozrzutu; nożyce korelacji; współczynnik korelacji liniowej Pearsona

EN

correlation analysis; scatter diagram; correlation scissors; Pearson's linear correlation coefficient

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2023
• Tom: R. 99, nr 4
• Strony: 220--223
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Torbus Sławomir Andrzej

• Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy, Instytut Matematyki, al. Powstańców Wielkopolskich 2, 85-090 Bydgoszcz

• https://orcid.org/0000-0002-1594-6953

autor

Mroczyńska Karolina

• Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy, Instytut Matematyki, al. Powstańców Wielkopolskich 2, 85-090 Bydgoszcz

• https://orcid.org/0000-0002-2914-8346

autor

Szlichta Patryk

• Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy, Instytut Matematyki, al. Powstańców Wielkopolskich 2, 85-090 Bydgoszcz

Bibliografia

• [1] Niedźwiedź T., Słownik meteorologiczny, Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej, Warszawa (2003).
• [2] https://www.label.pl/po/rek710r.html
• [3] Cedro A., Walczakiewicz Sz., Podstawy meteorologii i klimatologii Polski, ZAPOL Sobczyk, Szczecin (2017)
• [4] Jaworski J. M., Wyrażanie niepewności pomiaru. Przewodnik, Główny Urząd Miar, Warszawa (1999)
• [5] Bendat J. S., Piersol A. G., Metody analizy i pomiaru sygnałów losowych, PWN, Warszawa (1976)
• [6] Sobczak M., Statystyka, PWN, Warszawa (2022)
• [7] Gerstenkorn T., Śródka T., Kombinatoryka i rachunek prawdopodobieństwa, PWN, Warszawa (1980)
• [8] Cohen J., Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, Routledge, New York (1988)

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).