Многофункциональный прибор (ГСЧ). Проект "Петербург-Космопоиск"

[UncleMike]

Коэффициент Пирсона использовать можно. Хотя его применение имеет свои ограничения.
STM32 вполне потянет.
Уже реализованный расчет СКО он по сложности такой же. STM32 тянет полноценный ЦОС с разными фильтрациями, спектральным анализом и чем угодно. Используемая плата Discovery это фактически одноплатный компьютер

[ЛУТ]

На вашей плате уже есть стабилизатор на 3 вольта, STM32 питается от 3 вольт и внутренний датчик питания будет всегда показывать одинаковые цифры, если только напряжение питания всего модуля(те что 5V) не упадёт ниже уровня при котором может работать данный стабилизатор. Внутренний датчик температуры очень примитивный (обычный диод на кристалле МК) и его показания зависят от множества факторов - загрузка МК, внешняя температура и тд...

[UncleMike]

ЛУТ
Наверное Вы правы, на плате должен быть свой стабилизатор. Просто идея считывать напряжение питания аккумуляторов и сигнализировать, если происходит быстрый разряд (что в некоторых АЗ случается) и выводить количественную оценку разряда - скорость изменения напряжения. Но при стабилизаторе это не получится. Но это как бонус к ГСЧ предполагается
Что касается датчика температуры - его погрешность не менее 1.5 градуса. Одно хорошо, что это температура кристалла. Но точность некудышная. Возможно внешний датчик придется цеплять. Нужен он только для учета температуры в экспериментах и обеспечения одинаковых условий при работе с двумя устройствами (организационно)

[ЛУТ]

Контроль напряжения батареи важен в любом случае, но тут надо кое что подпаять.

Перевести данные АЦП в вольты (в ардуиновской среде)

Код Выделить Развернуть


int bat=0;
for(int i =0; i<50; i++)
{
   bat+=analogRead(PA1);
}
float V_bat=bat/14724.0;

V_bat выводиться да дисплей.
Накопление 50 замеров АЦП нужны для уменьшения шумов и увеличения точности , что-то вроде оверсемплинга.
Число 14724.0 подбирается(рассчитываться) при калибровке, просто сравнивая замеры батареи тестером с показаниями на дисплее, так как в вашей плате стабилизатор на 3 вольта это число будет другим( у меня 3.3v)

[Grey]

​Критерий корреляции Пирсона – это метод параметрической статистики, позволяющий определить наличие или отсутствие линейной связи между двумя количественными показателями, а также оценить ее тесноту и статистическую значимость. Другими словами, критерий корреляции Пирсона позволяет определить, изменяется ли (возрастает или уменьшается) один показатель в ответ на изменения другого?

что относительно чего в данном случае будете считать?

[ЛУТ]

что относительно чего в данном случае будете считать?

Всё просто , два ГСЧ и соответственно два набора отсчётов АЦП, корреляция между ними будет говорить о изменении фундаментальных законов нашего мира, так как два ГСЧ в нормальных условиях будут всегда выдавать разные(некоррелированные) данные.
Смысл в том что-бы использовать ГСЧ на основе квантовых процессов , стабилитрон КС133 отечет этим требованиям, проблема только в том что-бы найти два стабилитрона с одинаковым спектром шума.

[UncleMike]

ЛУТ, да, спасибо. Это я туплю, ничто не мешает напряжение с батарейки через делитель подать также на порт ввода-вывода и далее в АЦП. А какой номинал кондера?
Что касается накопления - это простое осреднение как простейшая фильтрация

[ЛУТ]

Кондёр нужен для подавления импульсных помех, керамика от 0.1 до 1.0 мкФ.

[UncleMike]

 ЛУТ, спасибо.
Что касается коэффициентов Пирсона, то в первом приближении их использовать можно. Но они адекватны при линейной зависимости выборок (что гарантировать нельзя) и при их нормальном распределении. Если другое распределение и есть выбросы - эта оценка не будет в полной мере адекватной.

[ЛУТ]

Коэффициент корреляции Пирсона применяется как-раз для выявления корреляции двух случайных величин.
https://planetcalc.ru/527/

Я применял расчёт корреляции для выявления полезного сигнала на фоне шумов, у меня два канала и в них одновременно на фоне шумов появляется сигнал, нужен был какой-то сигнал о том что есть полезная информация.
Коэффициент корреляции Пирсона очень точно определял наличие сигнала в двух каналах когда сам полезный сигнал был на уровне шумов. В шумах появлялась некая корреляция - шумы становились чуть более одинаково упорядоченными.
Тоже самое может сработать для выявления АЯ, изменение шумов сложно интерпретировать, потому как случайный процесс они и есть случайный - там может что угодно случиться, вплоть до появления осмысленного изображения или звука, это целое направление в сомнительных исследованиях.Но если в двух случайных процессах появиться не только упорядоченность но и линейная корреляция - это уже более интересный результат.
     

[UncleMike]

ЛУТ, совершенно верно, но применение этого коэффицента имеет указанные ограничения. В случае выбросов, нелинейных зависимостей и распределения, отличного от нормального его применение не будет строго корректным, хотя что-то он покажет.
Потом можно попробовать и другие подходы. В самом полном и комплексном виде - это спектральный анализ корреляционной функции. Какая она в отсутствии воздействий и при них. Но можно и более простые подходы использовать - вычислять коэффициенты

[UncleMike]

Я пока ограничиваюсь работой с одним устройством (одной выборкой). Сравнение с эталоном (с априорными статистическими данными, полученными в результате предварительных экспертментов). Как выборка меняется при воздействии АЯ. Места есть, в июле-августе погоняю устройство "в поле"

[ЛУТ]

Для одной выборки можно ещё автокорреляцию попробовать, там простая свёртка с той-же выборкой сдвинутой назад на некоторое количество(надо подбирать) отсчётов.

[UncleMike]

Совершенно верно. Как функция интервала между отсчетами. В идеале это должна быть дельта функция при интервале 0. Можно смотреть как снятая в зоне действия АЯ отличается от априорной.

[UncleMike]

Из последних новостей

https://www.instagram.com/p/CDcAzzZhmr0/?igshid=17w4dlxf9sujm