请将下面这段话翻译为中文:The sensitivity contributions can be simply obtained by setting the appropriate unavailability values equal to one in the expression q^q2q3. For example, the contribution to Sj is obtained by setting q^ = 1, i.e. = q2q3. The contribution to S^2 is obtained by setting qj = 1 and q2 = 1, i.e. S^2 = q3. The contribution to Sj23 is obtained by setting qj = 1, q2 = 1, q3 = 1, i.e. Sj23 = 1.
时间: 2023-03-20 15:02:28 浏览: 118
敏感性贡献可以通过在表达式qq2q3中将适当的不可用值设置为1来简单地获得。例如,通过设置q = 1,即=q2q3,可以得到Sj的贡献。通过设置qj = 1和q2 = 1,即S2 = q3,可以得到S2的贡献。通过设置qj = 1,q2 = 1,q3 = 1,即Sj23 = 1,可以得到Sj23的贡献。
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Differential configuration can help to improve both the sensitivity and linearity of a sensor
这个说法是正确的。在传感器的测量电路中,差分配置(Differential Configuration)可以通过同时测量两个信号的差值来抵消传感器本身的非线性、温度漂移等因素的影响,从而提高传感器的灵敏度和线性度。
传感器的灵敏度和线性度是评价其性能的重要指标之一。传感器本身存在的非线性和温度漂移等因素可能会影响测量精度和稳定性。而差分配置可以通过同时测量两个信号的差值来抵消这些因素的影响,提高测量精度和稳定性。
具体来说,当传感器输出信号受到非线性和温度漂移等因素的影响时,差分配置可以将这些影响对两个信号的影响抵消掉,从而使得差分信号的变化更加明显,增加了测量电路的灵敏度和线性度。
因此,差分配置是提高传感器灵敏度和线性度的有效手段之一,在实际应用中得到广泛的应用。
sobol+matlab+代码-the_sobol_sensitivity_analysis:使用蒙塔卡罗采样的sobol灵敏
Sobol敏感性分析是一种用于确定输入变量对输出结果的影响程度的方法。它可以帮助我们理解不同变量对输出的贡献,进而优化模型或系统。
"Sobol Matlab 代码 - the_sobol_sensitivity_analysis" 是一个使用蒙特卡洛采样方法进行Sobol敏感性分析的工具。该代码在Matlab平台上实现了这个功能。
具体而言,该代码在进行Sobol敏感性分析时,通过生成多个随机数样本,使用蒙特卡洛方法模拟多个采样点,以确定输入变量对输出结果的影响程度。
首先,代码会要求输入变量的范围和抽样点的数量。然后,根据所提供的输入范围,使用随机数生成器在每个输入变量的范围内生成相应数量的随机数样本。
接下来,对于每个随机数样本,将其作为输入变量,通过运行所要分析的模型或系统,得到相应的输出结果。
最后,通过对生成的输出结果进行统计分析,如方差分析,来计算每个输入变量对输出结果的敏感度指标,例如主效应和总效应。
这个Sobol敏感性分析的代码可以帮助用户更深入了解输入变量的影响,并提供了量化的敏感度指标,以帮助优化模型或系统设计。
总的来说,"Sobol Matlab 代码 - the_sobol_sensitivity_analysis" 是一个使用蒙特卡洛采样方法实现Sobol敏感性分析的Matlab代码,可以帮助用户深入了解输入变量对输出结果的影响,并提供量化的敏感度指标。