Приложение А (обязательное). Способы повышения точности оценки фликера

Приложение А
(обязательное)

Способы повышения точности оценки фликера

Существуют различные способы повышения точности оценки фликера применительно к широкому диапазону условий. Некоторые из этих способов указаны ниже. При условии обеспечения установленной в настоящем стандарте точности измерений (5%) для требуемого диапазона значений относительных изменений входного напряжения может быть применен любой из этих способов или их комбинация.

Во многих случаях частные значения уровней фликера , необходимые для вычисления , не будут соответствовать определенному классу и должны быть получены путем интерполяции (или экстраполяции) применительно к имеющимися значениям.

А.1 Линейная интерполяция

При линейной интерполяции полную шкалу классификатора разделяют на N равных частей так, что интервал значений, соответствующий отдельному классу, составляет . Обозначают через n номер класса, которому соответствует уровень фликера . Уровень фликера, соответствующий классу n, расположен между значением (n - 1) , превышаемым в течение процентов времени интервала наблюдений, и значением n , превышаемым в течение процентов времени. При линейной интерполяции уровень фликера , соответствующий проценту времени , равен

.

(А.1)

А.2 Нелинейная интерполяция

Если линейная интерполяция не обеспечивает необходимой точности, используют нелинейную интерполяцию. При этом рекомендуется применять квадратичную формулу для уровней фликера, соответствующих трем смежным классам на интегральной функции вероятности. Значение определяют из выражения

,

(A.2)

где

;

;

;

- процент вероятности, соответствующий классу n (см. А.1).

А.3 Псевдонулевая точка пересечения

Может случится, что одно или несколько значений уровней фликера , представляющих интерес, находятся в интервале, принадлежащем первому классу.

Опыт показывает, что интерполяция между нулевым значением и верхней границей первого класса приводит к ошибочным результатам, при этом подразумевается, что нулевой уровень будет превышен с вероятностью 100%. На практике кривая типовой интегральной функции вероятности может пересекать ось вероятностей в точке значительно ниже отметки 100% и затем проходить вертикально вверх по оси. Способ уменьшения ошибок в этой области заключается в экстраполяции кривой интегральной функции вероятности до пересечения с осью Y для получения псевдонулевой точки пересечения , определяют из следующего выражения:

.

(А.3)

А.4 Нелинейная классификация

Статистический анализ может быть более эффективным и точным, если классы имеют изменяемую ширину интервалов.

Может быть, например, использована логарифмическая классификация, которая обычно позволяет применить линейную интерполяцию и избежать определения псевдонулевых точек пересечения. При этом обработка полного диапазона входных напряжений может осуществляться без переключения пределов измерений.