Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "błąd RMS" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Ocena dokładności numerycznego modelu terenu zbudowanego z danych bezpośrednich
En evaluation in digital terrain model accuracy using direct survey data
Autorzy:
Suchocki, C.
Damięcka-Suchocka, M.
Błoch, P.
Stec, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341438.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
Tematy:
numeryczny model terenu NMT
GRID
TIN
błąd RMS
parametry statystyczne
digital terrain model (DTM)
grid
RMS error
statistical coefficients
Opis:
Podstawowym i szeroko rozpowszechnionym źródłem informacji o ukształtowaniu terenu jest Numeryczny Model Terenu (NMT). Jest on wykorzystywany w wielu dziedzinach naukowych i gospodarczych. Najczęściej powierzchnię terenu prezentuje się w postaci nieregularnej siatki trójkątów (TIN) lub regularnej siatki kwadratów (GRID). Współcześni użytkownicy NMT zgłaszają zapotrzebowanie na coraz wierniejsze zobrazowanie rzeczywistego ukształtowania terenu. Istotnym zagadnieniem staje się więc porównywanie jakości i dokładności numerycznego modelu TIN z modelem GRID. W pracy dokonano oceny dokładności Numerycznych Modeli Terenu zbudowanych z danych bezpośrednich. Dane te pozyskano z pomiaru techniką GPS RTK terenu o powierzchni około jednego hektara i deniwelacji około 12 m. Do badań wybrano model typu TIN oraz dwa modele typu GRID zbudowane algorytmami interpolacyjnymi: Natural Neighbor i Spline. Ocenę dokładności wszystkich modeli przeprowadzono na podstawie wartości błędu RMS oraz wybranych parametrów statystycznych.
A Digital Terrain Model (DTM) is an important, widely used source of information about the shape of the Earth which is integral to many scientific and economic fields. The surface of an area of land is usually represented in the form of a Triangular Irregular Network (TIN) or a regular grid of squares (GRID). Current users of DTM have been expressing a need for more accurate representations of physical land surfaces. Comparisons of the quality and accuracy of TIN and GRID models has become an important topic of interest. This paper presents an evaluation of the accuracy of Digital Terrain Models based on direct survey data. Data were gathered from GPS RTK measurements of a 1-hectare area with about 12m of elevation. One TIN and two GRID models were built using interpolation algorithms: Natural Neighbor and Spline. The assessment of the accuracy of the models was based on errors in the value of the RMS and selected statistical coefficients.
Źródło:
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum; 2013, 12, 3; 17-26
1644-0668
Pojawia się w:
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Uogólniony model błędu kwantowania w pomiarze wartości skutecznej sygnałów
Generalized model of quantization error in measurement of signal RMS value
Autorzy:
Sienkowski, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152006.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
błąd wynikający z kwantowania w pomiarze wartości skutecznej
bias of the RMS value estimator
Opis:
Z zastosowaniem teorii kwantowania Widrowa opracowano wynikający z kwantowania model błędu w pomiarze wartości skutecznej sygnałów. Na podstawie opracowanego modelu zbadano wpływ kwantowania na dokładność estymacji wartości skutecznej. W artykule przedstawiono wyniki analiz wpływu kwantowania na dokładność estymacji wartości skutecznej sygnału sinusoidalnego, sygnałów losowych o rozkładach gaussowskim, równomiernym i trójkątnym oraz wybrane kombinacje tych sygnałów.
The model of the bias of the root mean square (RMS) value estimator was worked out with applying the Widrow theory of quantization. The influence of quantizing on the accuracy of the RMS value estimator was studied on the basis of this model. The main subjects of the research were: sinusoidal signal, Gaussian signal, uniformly distributed signal, triangular probability density function (PDF) signal and selected combinations of the studied signals. In the first paragraph Eq. (6) and (7) describing the RMS value estimator bias are presented. The bias of the RMS value estimator is given by Eq. (6). The normalized bias is given by Eq. (7). In the next paragraph the Eq. of the PDFs and the characteristic functions for deterministic and random signals are given. In the second para-graph the process of bias estimation in the RMS value measurements caused by quantization is described. The normalized biases of the RMS value estimator of selected random signals are given by Eq. (10), (14), (18) and shown in Fig. 1. The normalized biases of the RMS value estimators of sinusoidal signal with random signals are given by (21) and shown in Fig. 2.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 6, 6; 340-342
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies