A incerteza de medição é amplamente utilizada para estimar a precisão de resultados e avaliar a conformidade de produtos e processos, mas raramente é explorada nas fases de projeto de sistemas de medição. Esta tese propõe tratá-la como parâmetro informativo e orientador de melhorias no desenvolvimento de eletrocardiógrafos. Apresenta-se uma metodologia probabilística baseada no método de Monte Carlo para calcular a incerteza e apoiar decisões de projeto, aliada a um filtro adaptativo NLM-SC, cujo parâmetro de controle é uma incerteza alvo predefinida. O desempenho do filtro é superior ao método NLM tradicional no processamento de sinais de ECG. A metodologia foi avaliada por simulação computacional, com o sistema dividido em pré-amplificador e estágio final. Os resultados indicam maior influência do pré-amplificador na incerteza total e apontam o mensurando como principal fonte de incerteza. O uso de resistores de 0,1% reduziu a incerteza de 2,13% para 0,82% (95% de abrangência), evidenciando o potencial da abordagem para aprimorar projetos de medição.
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