PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 8

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  przetwornik próbkujący
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Eksperymentalna weryfikacja modelu błędów sieci neuronowej realizującej odtwarzanie w przetworniku próbkującym
Makowski P.
Prace Naukowe Politechniki Śląskiej. Elektryka
|
2008
|
z. 1
55-73
PL
Model błędów sieci neuronowej realizującej odtwarzanie w przetworniku próbkującym może być w dużej części budowany przy użyciu badań symulacyjnych. Symulacja pozwala na znaczne ograniczenie czasu oraz kosztów, jakie muszą być w związku z tym poniesione. Celem weryfikacji praktycznej, której rezultaty prezentowane są w artykule, jest potwierdzenie przydatności uzyskiwanych rezultatów badań symulacyjnych do potrzeb opisu właściwości metrologicznych rzeczywistych sieci neuronowych.
EN
An error model of a neural network performing reconstruction in a sampling transducer may be built, in a large part, by using results obtained in a simulation way. The simulation allows to limit the time and costs which must be calculated in this situation. The aim of practical verification, which results are presented in this article, is confirmation of usefulness of the obtained simulation results for the characterisation of the metrological properties of real neural network.
2
Content available Neuronowa realizacja korekcji błędów dynamicznych w przetworniku próbkującym
Makowski P., Roj J.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2006
|
R. 52, nr 6
33-35
PL
W artykule przedstawiono wyniki badań zastosowania sieci neuronowych do korekcji błędów statycznych i dynamicznych wnoszonych przez analogową część toru przetwarzania przetwornika próbkującego opisaną modelem Wienera. Poddano analizie możliwość zastosowania dwóch niezależnych sieci neuronowych realizujących kolejno korekcję błędów statycznych i dynamicznych oraz możliwość zastosowania tylko jednej sieci do rozwiązania obu zadań jednocześnie.
EN
The paper presents the investigations results of application of neural networks to correction of static and dynamic errors caused by an analog part of the sampling transducer processing chain described by Wiener model. The possibility of using two independent neural networks realising correction of static and dynamic errors in turn as well as the possibility of application of one network only to solving the both tasks simultaneously are analysed.
3
Sieć neuronowa jako elemernt przetwornika próbkującego
Jakubiec J., Makowski P., Roj J.
Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Śląska
|
2005
|
z. 195
76-90
PL
Przetwornik próbkujący jest układem pomiarowym służącym do uzyskiwania wartości chwilowych wielkości zmiennych w czasie. Stanowi on tor pomiarowy, którego końcowym ogniwem jest przetwarzanie cyfrowe, realizujące odtwarzanie wielkości wejściowej przetwornika na podstawie ciągu skwantowanych próbek napięcia wyjściowego części analogowej toru. Błąd wyniku odtwarzania zależy od błędów części analogowej, układu próbkująco/pamiętajacego, przetwornika A/C oraz właściwości algorytmu odtwarzania. Model błędu przetwornika próbkującego, w którym dla celów odtwarzania zastosowano sieć neuronową, może być budowany w dużej części przy użyciu badań symulacyjnych. Celem pracy jest scharakteryzowanie zagadnień związanych z identyfikacją tego rodzaju modelu.
EN
A sampling transducer is such a measuring instrument which delivers instantaneous values of its varying in time input quantity. It can be described as a measuring chain the finał element of which performs digital processing consisting in reconstruction of instantaneous values of an input quantity on the basis of a series of quantized samples of the analog part output quantity. The reconstruction result inaccuracy depends on errors of the analog part, errors of sampling and quantization, as well as on properties of the reconstruction algorithm. An error model of a sampling transducer, in which an artificial neural network is used for reconstruction, may be built, in a large part, by using results obtained in a simulation way. The paper aim is to characterize problems connected with identification of such a model.
4
Wyznaczanie niepewności przetwarzania próbkującego za pomocą redukcyjnej arytmetyki interwałowej
Jakubiec J.
Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Śląska
|
2002
|
z. 181
65-82
PL
Przetwarzanie próbkujące ma na celu dostarczanie ciągów wyników pomiaru wartości chwilowych wielkości zmiennej w czasie. Pojedynczy wynik jest efektem przetwarzania analogowego, analogowo-cyfrowego i na końcu programowego. Błąd wyniku jest wypadkową wielu błędów cząstkowych o różnym charakterze, a zatem wyznaczanie jego niepewności jest zagadnieniem złożonym. W referacie przedstawiono metodę opartą na redukcyjnej arytmetyce interwałowej, pozwalającą na obliczenie niepewności na podstawie znajomości funkcji gęstości prawdopodobieństwa opisujących poszczególne źródła błędu oraz współczynników algorytmu przetwarzania. Związek między niepewnościami ma postać równania macierzowego uwzględniającego zależności zachodzące między różnymi rozkładami błędu w procesie ich splatania. Rozważania teoretyczne zilustrowano przykładem obliczenia niepewności dla przyjętej struktury przetwornika próbkującego.
EN
The aim of sampling processing is to deliver sequences of measurement results representing instantaneous values of an input quantity of a sampling converter. The single result is an effect of analog processing, analog-to-digital conversion and digital processing, so its error is a composition of many different partial errors. Thus, calculation of the result uncertainty is a sophisticated task. The paper presents a method applied to reductive interval arithmetic which allows calculating uncertainty for the known probability density function of the error value sets and the known coefficients of the digital processing algorithm. The relationship between uncertainties is of matrix form the elements of which depend on relations between the error value sets during its convultion. The general considerations have been illustrated by the example presenting uncertainty calculation for the assumed structure of a sampling converter.
5
Stanowisko pomiarowe do identyfikacji źródeł błędów przetwarzania próbkującego
Żurkowski R., Konopka K.
Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Śląska
|
2002
|
z. 181
229-235
PL
Przetwarzanie próbkujące jest jedną z metod pozyskiwania danych pomiarowych w systemach pomiarowo-sterujących. W niniejszym artykule przedstawiono stanowisko pomiarowe do identyfikacji źródeł błędów w torze przetwarzania analogowo-cyfrowego przetwornika próbkującego, czyli wyznaczane są błędy wprowadzane przez wzmacniacz pomiarowy oraz przetwornik analogowo-cyfrowy. Wyniki pomiarów stanowią podstawę obliczania niepewności przy użyciu redukcyjnej arytmetyki interwałowej.
EN
Sampling conversion is one of methods used to obtain measurement data in measurement and control systems. The paper presents the stand for identification of error sources in processing chain of the sampling converter. There are determined errors of instrumentation amplifier and analog-to-digital converter. The measurement results are the base for calculations of uncertainty using reductive interval arithmetic.
6
Ocena niepewności wyniku pomiaru składowych impedancji w układach pomiarowych z przetwarzaniem próbkującym
Augustyn J.
Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Śląska
|
2002
|
z. 181
9-18
PL
W artykule przedstawiono wybrane algorytmy wyznaczania składowych impedancji w układach z przetwornikiem próbkującym. Opisano wyniki analizy propagacji niepewności w algorytmach aproksymacyjnych, odtwarzających pośrednią i bezposrednią metodę pomiaru. Przeprowadzono symulacje wpływu błędu kwantowania przetworników A/C oraz nieokreśloności czasu próbkowania na wartość niepewności przetwarzania.
EN
The paper presents some algorithms of impedance components evaluation in circuits with a sampling transducer. The results of uncertainty propagation by approximating algorithms reconstructing direct and indirect measurement methods are described. Simulations of the influence of quantization error of the AD converter and jitters of sampling time on the uncertainty processing results have been carried out.
7
Niepewność łańcucha algorytmów wyznaczana za pomocą redukcyjnej arytmetyki interwałowej
Żurkowski R.
Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Śląska
|
2002
|
z. 181
219-228
PL
Przetwarzanie próbkujące stanowi jedną z metod pozyskiwania danych pomiarowych dla wielkości zmiennych w czasie. W torze przetwarzania próbkującego, oprócz układów analogowych i przetwornika analogowo-cyfrowego, występuje przetwarzanie programowe. W artykule przedstawiono sposób wyznaczania niepewności za pomocą redukcyjnej arytmetyki interwałowej, w przypadku gdy przetwarzanie programowe realizuje łańcuch algorytmów. Zilustrowano to przykładem dla algorytmu korekcji dynamicznej i wygładzania danych.
EN
Sampling conversion is one of methods allowing obtainment of measurement data for changing in time variables. In a measuring chain with sampling conversion there are analog and analog-to-digital converters and there is also programmed conversion. The paper presents the way of calculating uncertainty by means of reductive interval arithmetic when program conversion is performed by the chain of sampling conversion. It is illustrated with an example for dynamic correction algorithm and data smoothing algorithm.
8
Niepewność korekcji dynamicznej wyznaczania przy użyciu redukcyjnej arytmetyki interwałowej
Konopka K.
Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Śląska
|
2002
|
z. 181
83-94
PL
Algorytmy korekcji błędów dynamicznych wykorzystywane są między innymi w przetwornikach próbkujących, w których występuje przetwarzanie analogowe, analogowo-cyfrowe i programowe. W artykule rozpatrywany jest algorytm budowany na zasadzie odtwarzania. Wyznaczanie niepewności w torze pomiarowym z przetwarzaniem próbkującym jest zadaniem złożonym ze względu na dużą liczbę błędów cząstkowych i fakt różnego ich przenoszenia przez poszczególne elementy toru. W referacie przedstawiono procedurę wyznaczania niepewności w takim torze pomiarowym za pomocą redukcyjnej arytmetyki interwałowej i zilustrowano ją przykładem obliczeń dla prostej struktury przetwornika próbkującego.
EN
Dynamic error correction algorithms are used in sampling converters, where analog, analog-to-digital and digital conversion is present. The algorithm considered in this paper is the reconstruction one. Uncertainty calculation in the measuring chain with the sampling conversion is a complex task because of numerous partial errors and because these errors are converted by particular elements in different way. The paper presents uncertainty calculation procedure, which uses reductive interval arithmetic. This procedure is illustrated by an example of calculations for a simple structure of the sampling converter.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.