INCERTEZZA DI MISURA: UN APPROCCIO PROBABILISTICO ALLA VALUTAZIONE DEI PROGETTI ELETTROCARDIOGRAFI

L'incertezza di misura è ampiamente utilizzata per stimare l'accuratezza dei risultati e valutare la conformità di prodotti e processi, ma è raramente esplorata nelle fasi di progettazione dei sistemi di misura. Questa tesi propone di trattarla come parametro informativo per guidare i miglioramenti nello sviluppo degli elettrocardiografi. Viene presentata una metodologia probabilistica basata sul metodo Monte Carlo per calcolare l'incertezza e supportare le decisioni di progettazione, combinata con un filtro adattivo NLM-SC, il cui parametro di controllo è un'incertezza target predefinita. Le prestazioni del filtro sono superiori al metodo NLM tradizionale per l'elaborazione dei segnali ECG. La metodologia è stata valutata mediante simulazione al computer, con il sistema suddiviso in un preamplificatore e uno stadio finale. I risultati indicano una maggiore influenza del preamplificatore sull'incertezza totale e indicano il misurando come principale fonte di incertezza. L'uso di resistenze dello 0,1% ha ridotto l'incertezza dal 2,13% allo 0,82% (copertura del 95%), dimostrando il potenziale dell'approccio per migliorare i progetti di misura.