Dərs vəsaiti baki 2019 azərbaycan respublikasi təHSİl naziRLİYİ

2. ÖLÇMƏ SİSTEMLƏRİNDƏ İCRA EDİLƏN FUNKSİONAL ÇEVİRMƏLƏR
2.1. İntellektual ölçmə sistemlərində qeyri-xətti funksional asılılıqları aproksimasiya meyarları

İntellektual ölçmə sistemlərində biebaşa ölçmələr zamanı çevirmə funksiyası qeyri-xətti olan vericilərdən istifadə olunrkən, dolayı və birgə ölçmələr zamanı isə bütün hallarda mikrokontrollerdə rəqəmli informasiya üzərində qeyri-xətti funksional çevirmə əməliyyatlarının icra edilməsi lazım gəlir. Bu zaman müxtəlif aproksimasiya üsullarından istifadə edilir [1,35].

Aproksimasiyanın məqsədi verilmiş funksiyaların, nəzərə alınmayacaq dərəcədə kiçik dəqiqlik itkisi ilə, daha sadə, istifadə və hesablamalar üçün əlverişli şəkildə təsvir edilməsidir. Bu məsələnin qoyuluşu aşağıdakı kimidir.
Məlum parçasında hər hansı qeyri-xətti funksiyası üçün forması a₁,a₂,...,a_n əmsallarının qiymətlərindən asılı olan elə funksiyası tapılsın ki, o yaxınlaşma ilə də olsa, funksiyasını ən yaxşı mənada ifadə etsin. Uyğun olaraq, funksiyası aproksimasiyaolunan, isə aproksimasiyaedən funksiya adlanır.
Aproksimasiya məsələsinin həlli, funksiyasının funksiyasına ən yaxşı mənada yaxınlaşması deyərkən, nəyin nəzərdə tutulmasından asılıdır. Bu məqsədlə üç meyardan istifadə edilir [1].
1. Bu funksiyaların fərqi funksiyası aproksimasiya xətası funksiyası adlanır. xətasının mütləq qiyməti arqument -in qiymətindən asılı olduğundan parçasının bir və ya bir neçə nöqtəsində ən böyük qiymət ala bilər. Ən yaxşı mənada aproksimasiyaya nail olmaq üçün parametrlərinin qiymətləri elə seçilir ki, minimum qiymət alsın. Belə qoyuluşda bu məsələ akademik P.L. Çebişev tərəfindən həll edilmişdir. O, isbat etmişdir ki, əgər funksiyasının tərtibi n-ə bərabərdirsə, onda ən yaxşı yaxınlaşma halında parçasının ən azı nöqtəsində şərti ödənilir və bu qiymətlərin işarəsi hər yeni nöqtədə əvvəlkinin əksinə dəyişir. Belə aproksimasiya bərabər yaxınlaşmalı aproksimasiya üsulu adlanır və aproksimasiyaedən funksiyasının parametrləri

şərtindən tapılır. Burada, nəzərə alınmayacaq dərəcədə kiçik olan ədədir.
2. Orta kvadratik xətanın minimallaşdırılması meyarı ilə aproksimasiya zamanı aproksimasiyaedən funksiyanın parametrləri

şərtindən tapılır. Bu zaman və funksiyalarının yayınmalarının kvadratları cəminin minimallaşdırılması ən yaxşı mənada aproksimasiya məsələsinin həlli olur.
3. Mütləq xətanın orta qiymətinin minimallaşdırılması meyarı ilə aproksimasiya zamanı funksiyasının parametrləri

şərtindən tapılır. Bu üsuldan istifadə edilərkən və funksiyalarının yayınmalarının mütləq qiymətləri cəminin minimallaşdırılması ən yaxşı mənada aproksimasiya məsələsinin həlli olur.
Çox halda aproksimasiyaedən funksiya olaraq

çoxhədlisi qəbul edilir. Lakin bu çoxhədlinin realizasiyası nisbətən mürəkkəb olduğundan praktikada aproksimasiyaedən funksiya kimi əsasən,
və
xətti funksiyalarından, bəzi hallarda isə funksiyasından istifadə edilir. Lakin qeyd etmək lazımdır ki, funksiyasının -in verilmiş tam dəyişmə dipazonunda və yaxud funksiyaları ilə aproksimasiyası zamanı xətanın minimal qiyməti aşağıdan məhdudlaşır və tələb edilən kiçik qiyməti həmişə əldə etmək mümkün olmur. Bu səbəbdən, -in dəyişmə diapazonu bir neçə altdiapazona bölünür və hər altdiapazon daxilində funksiyası funksiyası ilə aproksimasiya olunur. Bu zaman parçalarla aproksimasiya üsullarından bəhs etmək lazım gəlir.
Altdiapazonlar daxilində istifadə edilən funksiyasından asılı olaraq, bu üsullar:
olduqda – parçalarla pilləvari aproksimasiya;
olduqda – parçalarla xətti aproksimasiya;
olduqda – parçalarla qeyri-xətti (kvadratik) aprok­simasiya üsulları adlandırılmışdır.
İntellektual ölçmə vasitələrində və yaxud ölçmə sistemlərində mikroprosessorda ədədlər üzərində qeyri-xətti funksiyaların aproksimasiyası əməliyyatını icra edərkən yaxınlaşma meyarı olaraq maksimal yayınmanın mütləq qiymətinin minimallaşdırılmasından istifadə edilməsi məqsədəuyğun hesab edilir.