L'incertitude de mesure est largement utilisée pour estimer la précision des résultats et évaluer la conformité des produits et des processus, mais elle est rarement explorée dans les phases de conception des systèmes de mesure. Cette thèse propose de la considérer comme un paramètre informatif pour guider les améliorations dans le développement des électrocardiographes. Une méthodologie probabiliste basée sur la méthode de Monte Carlo est présentée pour calculer l'incertitude et soutenir les décisions de conception, combinée à un filtre adaptatif NLM-SC, dont le paramètre de contrôle est une incertitude cible prédéfinie. Les performances du filtre sont supérieures à celles de la méthode NLM traditionnelle pour le traitement des signaux ECG. La méthodologie a été évaluée par simulation informatique, le système étant divisé en un préamplificateur et un étage final. Les résultats indiquent une plus grande influence du préamplificateur sur l'incertitude totale et désignent le mesurande comme la principale source d'incertitude. L'utilisation de résistances de 0,1 % a permis de réduire l'incertitude de 2,13 % à 0,82 % (couverture de 95 %), ce qui démontre le potentiel de l'approche pour l'amélioration des projets de mesure.
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