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सटीक माप सुनिश्चित करने के लिए डेटा अधिग्रहण प्रणालियों में अंशांकन और त्रुटि सुधार आवश्यक प्रक्रियाएं हैं। लैबव्यू इन कार्यों को प्रभावी ढंग से करने के लिए उपकरण और तकनीक प्रदान करता है, डेटा विश्वसनीयता और सिस्टम प्रदर्शन में सुधार करता है।
लैबव्यू में अंशांकन को समझना
अंशांकन में एक ज्ञात मानक से मेल खाने के लिए माप प्रणाली को समायोजित करना शामिल है। लैबव्यू में, अंशांकन को आम तौर पर एक संदर्भ और सुधार कारकों को लागू करने के साथ सिस्टम के आउटपुट की तुलना की आवश्यकता होती है। यह प्रक्रिया सेंसर बहाव, गैर-रेखीयता और अन्य अशुद्धियों के लिए खाता है।
त्रुटि स्रोत और सुधार तकनीक
विभिन्न कारकों में त्रुटियां शामिल हो सकती हैं, जिनमें सेंसर शोर, पर्यावरण की स्थिति और हार्डवेयर सीमाएं शामिल हैं। इन त्रुटियों को ठीक करने में लैबव्यू के भीतर फ़िल्टरिंग, मुआवजा एल्गोरिदम और नियमित अंशांकन दिनचर्या को लागू करना शामिल है।
लैबव्यू में अंशांकन और त्रुटि सुधार को कार्यान्वित करना
लैबव्यू अंशांकन और त्रुटि सुधार को सुविधाजनक बनाने के लिए अंतर्निहित कार्यों और उपयोगकर्ता-निर्धारित दिनचर्या प्रदान करता है। उपयोगकर्ता अंशांकन दिनचर्या बना सकते हैं जो संदर्भ डेटा को स्टोर करते हैं और डेटा अधिग्रहण के दौरान गतिशील रूप से सुधार कारकों को लागू करते हैं। इसके अतिरिक्त, सिग्नल प्रोसेसिंग उपकरण शोर को फ़िल्टर कर सकते हैं और ज्ञात त्रुटियों की भरपाई कर सकते हैं।
- सुधार कारकों की स्थापना के लिए अंशांकन VI का उपयोग करें
- शोर को कम करने के लिए फिल्टर लागू करें
- ज्ञात त्रुटियों के लिए मुआवजा एल्गोरिदम लागू करें
- नियमित अंशांकन जांच करें