EMC 不確定度的計算

阿新 • • 發佈：2019-01-12

一、概述 1.測量不確定不定義的含義

測量不確定度是與測量結果關聯的一個引數，用於表徵合理賦予被測量的值的分散性。它可以用於“不確定度”方式，也可以是一個標準偏差（或其給定的倍數）或給定置信度區間的半寬度。

注1：GJB151B-2013 4.4中有如下說明： 1）本標準中，對測試結果的評定以直接測試資料為準，不需要考慮測試的不確定度。

2）對於EMI測試，測試結果小於或等於限值時為符合標準要求，否則為超標。

注2：測量不確定度與誤差的區別：測量不確定度表明賦予被測量之值的分散性，是通過對測量過程的分析和評定得出的一個區間。測量誤差則是表明測量結果偏離真值的差值。 2.測試不確定度的意義和作用

3.測量不確定的計算步驟： a)確定被測量和測量方法； b）建立測量模型； c）分析並列出測量不確定度來源； d）標準不確定度分量評定（A類和B類）； e)標準不確定的評定合成；U=ku c f)給出測量不確定度報告。

EMC 不確定度的計算

一、概述 1.測量不確定不定義的含義測量不確定度是與測量結果關聯的一個引數，用於表徵合理賦予被測量的值的分散性。它可以用於“不確定度”方式，也可以是一個標準偏差（或其給定的倍數）或給定置信度區間的半寬度。注1：GJB151B-2013 4.4中有如下說明：

用SIMULINK做靈敏度（SA）_不確定度（UA）分析

靈敏度分析是一個內容非常廣泛領域,本博文的目標是希望把靈敏的分析問題引入到整個系統的設計過程中。在設計中，一般對系統整體的指標是有個要求，這個指標是個統計值，那麼如何把這個統計值的置信區間在設計時分配到系統的各影響因素、系統引數的控制上去呢？經過一段時間折騰，對

資訊熵---資訊不確定度

2 直觀解釋資訊熵用來衡量資訊量的大小若不確定性越大，則資訊量越大，熵越大若不確定性越小，則資訊量越小，熵越小比如A班對B班，勝率一個為x，另一個為1-x 則資訊熵為 -(xlogx + (1-x)log(1-x)) 求導後容易證明x=1/2時取得最大，最大值為

類似度計算方法

之間 ade length pri append 一個 lines 好的 javascrip 歐幾裏德距離 > 計算兩組數據之間的距離，偏好越類似的人其距離就越短。。。為了處理方便。須要一個函數來對偏好越相近的情況給出越大的值（0~1

不確定尺寸居中的辦法

transform 寬高需要 style div orm bsp pre eight 不確定尺寸居中 .demo { position: absolute; top: 50%; left: 50%; transform: transla

譚浩強 c程序設計 8.17用遞歸法將一個整數n轉換成字符串。例如，輸入486，應輸出字符串"486"。n的位數不確定，可以是任意位數的整數。

tco xsl bof hcl mku owb kit gym code 8.17用遞歸法將一個整數n轉換成字符串。例如，輸入486，應輸出字符串"486"。n的位數不確定，可以是任意位數的整數。 #include <stdio.h>char str1[20]

時間復雜度計算的主方法

編輯圖片 data tor str 正常 code 不用 ... enc 　　主方法要比那什麽代入法好很多啊，代入法就是先憑經驗猜一個較好的界，然後再代入證明，運氣好猜對了，證明卻不對，運氣不好都猜不對。　　先介紹下主定理，主定理有條件限制，先看看主定理給出遞歸式：

如何用模板渲染後臺返回不確定的data

銀行 amt con string bsp 需要工商銀行對象農業工作中遇到一個需求，要求把後臺返回的所有數據依次渲染出來，數據的key、value都是不確定的。剛開始覺得不行，後來想了下還是可以實現的，那就是通過二維數組。假設後臺傳來的是json數據： var

ì的他們可是很清楚他感到不確定的放進北蒼靈院

mco a13 eba dede c016 aec bbb dbcc html5 http://baobao.baidu.com/article/cfacce243281d745a9e9ac49c3db37b1.htmlq5kq1=2017-10-04 http://bao

python使用open直接打開一個不確定存在的文件

pythonPython可以使用open命令來打開文件file = open("test.txt") # 打開文件 temp = file.read() # 讀取文件所有內容 print(temp)這裏省略了open的另外2個參數，使用默認的只讀方式打開。但是如果文件不存在則程序會報錯。如果要防止這種情況

這道題至今沒有調對，他告訴我，不確定邊界條件，不要瞎寫

string vector mes max 邊界條件 mar int name for #include <iostream> #include <cmath> #include <string> #include <vector

Java不確定參數的個數函數方法，實現求最小值

string 方法 argv 其中 span pub package values @param package 參數個數不確定方法; /** * @ClassName Test * @Description TODO * @Author cherry * @D

用戶相似度計算

計算使用 val PE 相似度 ID turn 稀疏 code 協同過濾中用戶距離計算 # 構建共同的評分向量 def build_xy(user_id1, user_id2): bool_array = df.loc[user_id1].notnull() &

Java基礎-時間復雜度計算方式

Spark MLlib 之大規模數據集的相似度計算原理探索

tis afr 廣播圖片 times 導致 coord 向量校驗無論是ICF基於物品的協同過濾、UCF基於用戶的協同過濾、基於內容的推薦，最基本的環節都是計算相似度。如果樣本特征維度很高或者<user, item, score>的維度很大，都會導致無法直

時間復雜度和空間復雜度計算

printf inter fine 次方輸入 pre purple sizeof 如果時間復雜度：首先要說的是，時間復雜度的計算並不是計算程序具體運行的時間，而是算法執行語句的次數。當我們面前有多個算法時，我們可以通過計算時間復雜度，判斷出哪一個算法在具體執行時

短文本相似度計算

實用好的 svm center 大量 network alt 詞匯很難短文本的相似度計算方法可以分為兩大類：基於深度學習的方法和基於非深度學習的方法。科研方面基本都是從深度學習方面入手，但個人覺得想把單語言的短文本相似度計算給做出花來比較難，相對而言基

前塵----時間復雜度和空間復雜度計算

只需要存在基礎 n-1 因此大致 for循環長時間計算機算法：算法是解決特定問題求解步驟的描述，在計算機中表現為指令的有限序列，並且每條指令表示一個或者多個操作。算法的五個特性：　輸入輸出：算法具有零個或多個輸入，算法至少有一個或者多個輸出。輸出的形式可以

1. 文本相似度計算-文本向量化

就是 mage method 根據計算 down youdao 比較所有 1.前言在自然語言處理過程中，經常會涉及到如何度量兩個文本之間的相似性，我們都知道文本是一種高維的語義空間，如何對其進行抽象分解，從而能夠站在數學角度去量化其相似性。有了文本之間相似性的度量方

影象相似度計算-kmeans聚類

關於影象相似度,主要包括顏色,亮度,紋理等的相似度,比較直觀的相似度匹配是直方圖匹配.直方圖匹配演算法簡單,但受亮度,噪聲等影響較大.另一種方法是提取影象特徵,基於特徵進行相似度計算,常見的有提取影象的sift特徵,再計算兩幅影象的sift特徵相似度.對於不同的影象型別,也可以採用不同的

EMC 不確定度的計算

相關推薦