Informacja

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

Wyszukujesz frazę "wskaźnik błędów" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Research on time-varying characteristics of testability index based on renewal process
Badanie zmiennych w czasie własności wskaźnika testowalności na podstawie procesu odnowy
Autorzy:
Zhao, Z.
Qiu, J.
Liu, G.
Zhang, Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301370.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
testability index
fault detection rate
renewal process
test uncertainty
statistical characteristics
wskaźnik testowalności
wskaźnik wykrywalności błędów
proces odnowy
niepewność testu
własność statystyczna
Opis:
Testability indices are used in the phases of testability design and testability demonstration. This paper focuses on fault detection rate (FDR), which is the most widely used testability index. Leading hypothesis suggests that the value of FDR of a system is usually a certain value. However, few attempts have been made to research the statistical characteristics of FDR. Considering the fault occurrence process and test uncertainty, FDR is time varying and a special statistical process. Under the assumption of perfect repairs, we build a fault occurrence model based on the renewal process theory. Supposing that test uncertainty is mainly induced by test fault, the renewal process is employed to depict the occurrence process of test faults. Simultaneously, we depict the process of test state change and then construct the fault detection logic based on the digraph model. Combining the fault occurrence model and the fault detection logic, we focus on the expectation of FDR, which is one of the key statistical characteristics. By comparison, we introduce the calculation method of expectation of FDR in two cases, including without considering test uncertainty and considering test uncertainty. To validate the conclusions presented in this paper, we carry on a simulation case using an integrated controller. Based on the theoretic and simulating methods, the expectation of FDR tends to be a constant with the increase of time under the assumptions made in this paper. The statistical characteristic of FDR presented in this paper would be the basic theoretical guide to testability engineering.
Wskaźniki testowalności wykorzystuje się w fazach projektowania oraz potwierdzania testowalności. Przedstawiony artykuł poświęcony jest wskaźnikowi wykrywalności błędów (fault detection rate, FDR), który jest najczęściej stosowanym wskaźnikiem testowalności. Wiodąca hipoteza sugeruje, że wartość FDR dla danego systemu jest zwykle wartością pewną. Istnieje jednak niewiele badań na temat statystycznych własności FDR. Biorąc pod uwagę proces występowania błędów oraz niepewność pomiarów, współczynnik FDR można opisać jako zmienny w czasie specjalny proces statystyczny. Przy założeniu naprawy doskonałej, zbudowaliśmy model występowania błędów w oparciu o teorię procesu odnowy. Przyjmując, że niepewność testową wywołują głównie błędy testowe, wykorzystaliśmy proces odnowy do zobrazowania procesu występowania błędów testowych. Jednocześnie przedstawiliśmy proces zmiany stanu testu, a następnie zbudowaliśmy logikę wykrywania błędów w oparciu o model grafu skierowanego. Łącząc model występowania błędów z logiką wykrywania błędów, opracowaliśmy metodę obliczania wartości oczekiwanej FDR, która jest jedną z najważniejszych własności statystycznych tego wskaźnika. Dla porównania, metodę obliczania wartości oczekiwanej FDR zastosowaliśmy w dwóch przypadkach, z uwzględnieniem i bez uwzględnienia niepewności testowej. Aby zweryfikować wnioski przedstawione w niniejszej pracy, przeprowadziliśmy symulację z wykorzystaniem zintegrowanego kontrolera. Obliczenia teoretyczne i symulacja pokazują, że wartość oczekiwana FDR wraz z upływem czasu staje się wartością stałą w warunkach założonych w niniejszej pracy. Przedstawiona w artykule charakterystyka statystyczna FDR stanowi jedną z podstaw teoretycznych inżynierii testowej.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 3; 457-468
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Detekcja błędów segmentacji sygnału fotopletyzmograficznego
The detection of segmentation errors in a photoplethysmographic signal
Autorzy:
Bołtrukiewicz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/157309.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
błąd segmentacji
wskaźnik błędów
sygnał fotopletyzmograficzny
zmienność rytmu serca
przedziały tolerancji
czułość
specyficzność
error of segmentation
factor of errors
photoplethysmographic signal
PPG
heart rate variability
HRV
ranges of tolerance
sensitivity
specificity
Opis:
Tematyka pracy związana jest z analizą zmienności rytmu serca, a dotyczy w szczególności detekcji błędów powstających podczas segmentacji procedury wyznaczającej zbiór okresów przebiegu. W artykule omówiono i zilustrowano podstawowe przyczyny błędów segmentacji. Zaproponowano dwa algorytmy detekcyjne wykorzystujące statystyczne przedziały tolerancji, które następnie przetestowano i oceniono przy użyciu posiadanego zbioru 5-minutowych przebiegów sygnału fotopletyzmograficznego.
The paper concerns the detection of segmentation errors in a photoplethysmographic signal (PPG). In the paper, the causes of segmentation errors are considered. The technical causes are presented in Figs. 1 and 2 while the biological causes are shown in Fig. 3. Two algorithms of detection of errors are proposed. Both algorithms use statistical tolerance ranges, which are described by Eq. 1. The principles of operation of these algorithms are given in Eqs. 2 and 3. In the study the efficiency of these algorithms was evaluated using the factor of errors defined by Eq. 4. For both algorithms the sensitivity (SE), specificity (SP) and positive prediction value (PPV) and negative prediction value (NPV) were calculated, too. In the experiments real photoplethysmographic signals were analyzed. Time duration of each signal was equal to 5 min. The coefficients of errors obtained for both algorithms are presented in Fig. 4. The comparison of the sensitivity and the positive prediction value is shown in Fig. 5. The causes of differences between the obtained values of the coefficients are considered. The possibility of improvement of SE and PPV is also analyzed.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 8, 8; 541-543
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