Алгоритм применим для большинства методов обработки измери-
тельной информации, в частности, построения точечных или интервальных
оценок измеряемой величины, определения параметров аппроксимирую-
щих зависимостей, оценки вероятностных характеристик и т.д. Эффектив-
ность алгоритма в значительной степени зависит от удачного выбора ко-
эффициентов а,.
Адаптивные алгоритмы могут применяться для выявления измене-
ний свойств погрешностей измерения или контролируемого объекта и со-
ответствующей корректировки алгоритмов обработки.
Допустим, что в процессе измерений изменяются свойства средств
измерений или условия проведения измерений, что приводит к изменению
свойств погрешностей измерения, например, скачкообразно. Для выявле-
ния этих изменений оценивается дисперсия погрешности измерения для п
последних текущих значений & 
› &]. и сравнивается с оценкой дис-
унян1 **°
персии по первым ] — п значениям. Сопоставляя доверительные интерва-
лы этих оценок, можно проверить предположение о равноточности первых
] — п измерений и л последних измерений. Если они окажутся равноточ-
ными, то измеряемую величину можно продолжать оценивать в соответст-
вии с зависимостью (21). Если же результаты окажутся неравноточными,
то следует перейти к алгоритму:
жЕ, 
фе
У 
у
у=1 612 
\/:]02—11+1 бЁ
т 
‚ — —. 
: 
: 
, 
(33)
]о—п+]—]о+п
ст 
о?
где с; — дисперсия первых ), — п результатов;
с› — дисперсия последних / — /, + п результатов;
], — номер измерения, при котором была зафиксирована неравноточ-
НОСТЬ.
114