Задачи и методы обработки экспериментальных данных

Как уже отмечалось, основная цель обработки экспериментальных данных состоит в получении определённых сведений об исследуемом объекте (процессе, явлении). Особенности процесса обработки определяются характером решаемых задач и объёмом информации, получаемой в ходе эксперимента. По указанным признакам обработка может быть первичной и вторичной.

Задачами первичной обработки являются выделение полезного сигнала на фоне помех (шумов), сжатие данных и приведение их к системе измерений, пригодной для дальнейшей обработки или отображения. Наиболее характерной операцией выделения полезного сигнала является устранение грубых ошибок.

Задачи вторичной обработки могут быть распределены в две группы. Первая группа задач сводится к построению математических моделей реальных процессов и явлений, вторая группа – к анализу таких моделей. Математическая модель – это абстрактное информационное отражение реального процесса или явления на языке математики.

В кибернетике (как технической, так и экономической) и теории управления процедура построения математических моделей объектов управления по результатам наблюдения их входных и выходных процессов называется идентификацией. Параллельно с теорией идентификации в кибернетике развивается теория распознавания образов, которая также связана с проблематикой построения математических моделей по результатам обработки экспериментальных данных. Распознавание образов представляет собой задачу обработки данных, в процессе которой делается вывод о принадлежности распознаваемого образа к определённому классу. Этот класс и определяет вид искомой модели.

Наиболее типовыми задачами построения математических моделей на основе статистических методов являются задачи оценивания параметров (например, параметров законов распределения случайных объектов), оценивания неизвестных функциональных зависимостей (например, законов распределения), проверки гипотез, построения уравнений регрессии и распознавания образов.

В задачах анализа моделей производится оценка влияния множества факторов на конечный результат и выбор наиболее важных факторов, а также исследуется структура экспериментальных данных и построенных на их основе математических моделей.

Один из возможных вариантов перечня задач, решаемых при первичной и вторичной обработке показан на рис.1.2.

Рис.1.2. Классификация задач обработки экспериментальных данных