Logo der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt

Messunsicherheit

Arbeitsgruppe 8.42
Nach oben

Übersicht

Der Vergleich von Messergebnissen, zuverlässige Entscheidungsfindungen und Konformitätsbewertungen erfordern, dass Messergebnissen eine Unsicherheit beigeordnet wird. Die Möglichkeit des Vergleichs von Messergebnissen, die an verschiedenen Orten oder zu unterschiedlichen Zeiten erzielt wurden, ist zentral für die internationale Metrologie. Mit dem “Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement” (Opens external link in new windowGUM) steht eine Anleitung zur Unsicherheitsermittlung zur Verfügung, die bereits in vielen Anwendungen der Metrologie erfolgreich eingesetzt wurde.

Illustration der Monte Carlo Methode gemäß Opens external link in new windowSupplement 1 to the GUM.

Im Rahmen ihrer jüngeren Entwicklung unterstützt die Metrologie zunehmend neue Themen, um gesellschaftlichen Herausforderungen in Umwelt und Klima, Lebenswissenschaften und Medizin begegnen zu können. Dabei spielen Bildgebung, Spektroskopie, Erdbeobachtungen und Sensornetzwerke eine zunehmend wichtige Rolle. Die zuverlässige Unsicherheitsermittlung ist in diesen Anwendungsfeldern besonders wichtig, etwa um die Diagnose eines Tumors abzusichern im Rahmen der quantitativen Bildgebung oder bei der Kontrolle von Umweltverschmutzungen. Der GUM wird allerdings den Herausforderungen in diesen Anwendungen nicht vollständig gerecht, und die Entwicklung statistischer Verfahren für eine verbesserte Unsicherheitsermittlung wird dringend benötigt.

Nach oben

Forschung

Der Schwerpunkt in der Arbeitsgruppe 8.42 der PTB liegt auf der Entwicklung Bayes’scher Verfahren zu Unsicherheitsermittlung. Diese Entwicklung wird im Zusammenhang mit unterschiedlichen Forschungsgebieten wie der „large-scale data analysis“ oder des „deep learning“ durchgeführt. Ebenso werden Bayes’sche Inferenzverfahren für eine mögliche Erweiterung der aktuellen GUM-Methodik in der Arbeitsgruppe 8.42 der PTB entwickelt. Beispiele hierfür sind einfache Verfahren, mit denen vorhandenes Vorwissen auf Priorverteilungen abgebildet werden kann, sowie Berechnungsmethoden. „Open source software“ wird bereitgestellt, um die Anwendung der entwickelten Verfahren zu erleichtern.

Nach oben

Software

Nach oben

Publikationen

Publikations Einzelansicht

Artikel

Titel: Uncertainty evaluation for IIR (infinite impulse response) filtering using a state-space approach
Autor(en): A. Link and C. Elster
Journal: Measurement Science and Technology
Jahr: 2009
Band: 20
Ausgabe: 5
Seite(n): 055104
IOP Publishing
DOI: 10.1088/0957-0233/20/5/055104
Schlüsselwörter: dynamic measurement, digital filter, deconvolution, dynamic uncertainty
Marker: 8.42,Dynamik, Unsicherheit

Zurück zur Listen Ansicht

Nach oben