L'incertezza di misura ampiamente utilizzata per stimare l'accuratezza dei risultati e valutare la conformit di prodotti e processi, ma 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 un'incertezza target predefinita. Le prestazioni del filtro sono superiori al metodo NLM tradizionale per l'elaborazione dei segnali ECG. La metodologia 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.
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