হস্তক্ষেপ পরিমাপের নির্ভুলতা উন্নত করতে পারে, এটা কি সত্য?

উপরের চিত্রের দুটি ক্ষেত্রে প্রত্যক্ষ বিদ্যুৎ প্রবাহের ১০টি পরিমাপ করো এবং তারপর ১০টি পরিমাপের গড় নির্ণয় করো।

বাম দিকের প্রথম স্কেলটি ১০ বার পরিমাপ করা হয়েছে এবং প্রতিবারই রিডিং একই থাকে। AD কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটির প্রভাবের কারণে, প্রতিটি রিডিং ৭V হয়। ১০টি পরিমাপের গড় করার পরেও ফলাফল ৭V থাকে। AD কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটি ০.৭V এবং পরিমাপ ত্রুটি ০.৭V।

ডানদিকের দ্বিতীয় স্কেলটি নাটকীয়ভাবে পরিবর্তিত হয়েছে:

ইন্টারফেরেন্স ভোল্টেজ এবং প্রশস্ততার ধনাত্মক এবং ঋণাত্মক পার্থক্যের কারণে, বিভিন্ন পরিমাপ বিন্দুতে AD কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটি ভিন্ন হয়। AD কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটির পরিবর্তনের ফলে, AD পরিমাপের ফলাফল 6V এবং 7V এর মধ্যে পরিবর্তিত হয়। পরিমাপের মধ্যে সাতটি ছিল 7V, মাত্র তিনটি ছিল 6V, এবং 10টি পরিমাপের গড় ছিল 6.3V! ত্রুটিটি 0V!

আসলে, কোনও ত্রুটিই অসম্ভব নয়, কারণ বস্তুনিষ্ঠ জগতে, কোনও কঠোর 6.3V নেই! তবে, প্রকৃতপক্ষে কিছু আছে:

কোনও হস্তক্ষেপ না থাকলে, যেহেতু প্রতিটি পরিমাপের ফলাফল একই, গড় 10টি পরিমাপের পরেও ত্রুটি অপরিবর্তিত থাকে!

যখন ১০টি পরিমাপের গড় পরিমাপের পর যথাযথ পরিমাণে হস্তক্ষেপ থাকে, তখন AD কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটি মাত্রার ক্রম দ্বারা হ্রাস পায়! রেজোলিউশন মাত্রার ক্রম দ্বারা উন্নত হয়! পরিমাপের নির্ভুলতাও মাত্রার ক্রম দ্বারা উন্নত হয়!

মূল প্রশ্নগুলি হল:

যখন পরিমাপ করা ভোল্টেজ অন্যান্য মানগুলির সাথে মিলে যায় তখন কি একই অবস্থা হয়?

পাঠকরা দ্বিতীয় বিভাগে হস্তক্ষেপের চুক্তি অনুসরণ করতে পারেন, সংখ্যাসূচক মানের একটি সিরিজ দিয়ে হস্তক্ষেপ প্রকাশ করতে পারেন, পরিমাপ করা ভোল্টেজের উপর হস্তক্ষেপকে সুপারইম্পোজ করতে পারেন এবং তারপর AD কনভার্টারের বহন নীতি অনুসারে প্রতিটি বিন্দুর পরিমাপের ফলাফল গণনা করতে পারেন এবং তারপর যাচাইয়ের জন্য গড় মান গণনা করতে পারেন, যতক্ষণ না হস্তক্ষেপ প্রশস্ততা AD কোয়ান্টাইজেশনের পরে পাঠ পরিবর্তন করতে পারে এবং নমুনা ফ্রিকোয়েন্সি যথেষ্ট বেশি হয় (হস্তক্ষেপ প্রশস্ততা পরিবর্তনের একটি রূপান্তর প্রক্রিয়া থাকে, ধনাত্মক এবং ঋণাত্মক দুটি মানের পরিবর্তে), এবং নির্ভুলতা উন্নত করতে হবে!

এটি প্রমাণ করা যেতে পারে যে যতক্ষণ পর্যন্ত পরিমাপ করা ভোল্টেজটি ঠিক একটি পূর্ণসংখ্যা না হয় (এটি বস্তুনিষ্ঠ জগতে বিদ্যমান থাকে না), ততক্ষণ পর্যন্ত AD কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটি থাকবে, AD কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটি যত বড়ই হোক না কেন, যতক্ষণ পর্যন্ত হস্তক্ষেপের প্রশস্ততা AD কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটির চেয়ে বেশি বা AD এর ন্যূনতম রেজোলিউশনের চেয়ে বেশি হয়, ততক্ষণ পরিমাপের ফলাফল দুটি সংলগ্ন মানের মধ্যে পরিবর্তিত হবে। যেহেতু হস্তক্ষেপটি ধনাত্মক এবং ঋণাত্মক প্রতিসম, তাই হ্রাস এবং বৃদ্ধির মাত্রা এবং সম্ভাবনা সমান। অতএব, যখন প্রকৃত মান কোন মানের কাছাকাছি থাকে, তখন কোন মানের প্রদর্শিত হওয়ার সম্ভাবনা বেশি থাকে এবং গড় করার পরে এটি কোন মানের কাছাকাছি থাকে।

অর্থাৎ: একাধিক পরিমাপের গড় মান (হস্তক্ষেপের গড় মান শূন্য) হস্তক্ষেপ ছাড়াই পরিমাপের ফলাফলের কাছাকাছি হতে হবে, অর্থাৎ, শূন্যের গড় মান সহ AC হস্তক্ষেপ সংকেত ব্যবহার করে এবং একাধিক পরিমাপের গড় ব্যবহার করে সমতুল্য AD পরিমাপ ত্রুটি কমানো যেতে পারে, AD পরিমাপ রেজোলিউশন উন্নত করা যেতে পারে এবং পরিমাপের নির্ভুলতা উন্নত করা যেতে পারে!