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GBZ 6113.403-2020 无线电骚扰和抗扰度测量设备和测量方法规范 第4-3部分：不确定度、统计学和限值建模 批量产品的EMC符合性确定的统计考虑.pdf

、工、S，和L的值用对数单位分贝微伏[dB(μV)」、分贝皮瓦LdB(pW)]或分贝微伏每来LdB(μV/m)) 表示。 如果由于测量设备灵敏度不够而导致样本中的一个或几个样品不能进行测量，那么可用附录B的 方法加以解决

80%/80%准则应用于样本中的每一个受试设备（EUT)在特定的频率或频率范围的特定发射。现 代计算机控制的测量设备通常在完成全频段扫描后再在整个发射频谱的某些频率上测量数量有限的最 高骚扰电平。因为在相同频率上的骚扰电平或最高发射频率上的骚扰电平会因EUT的不同而不同， 所以在样本中最高骚扰电平所对应的测量频率，通常也会随着EUT的不同而变化。由于很难在近乎 相同的频率上获得每一个EUT的骚扰测量电平来计算其平均值和标准偏差，这些测量结果也就不能 应用80%/80%准则。基于此原因，将整个频率范围划分成一定数量的子频段是有用的，其允许在每一 子频段通过取最高的测量电平然后再在整个频率范围内进行发射频谱的统计分析。 为了在80%/80%准则中使用非中心t分布，需要对测量值进行归一化。这些归一化的测量值就 可以在子频段内使用80%/80%准则，而与子频段内的限值是否变化无关。 应将整个频率范围在对数频率轴上分成数个子频段。如果产品委员会规定了变化的限值，那么子 频段的起止点可以对应于限值变化的频率点。 注：子颖段仅适用于基于非中心t分布的试验

5.1.1.2子频段的数量

宜将骚扰测量方法的频率范围划分成多个子频段。每一子频段的宽度作为频率的函数在对数坐标 等宽的。对于不同的骚扰测量方法，建议按以下数量划分子频段： 对于骚扰电压测量，30MHz以下的频率范围至少划分成8段； 对于骚扰功率测量，30MHz～300MHz的频率范围至少划分成4段； 对于骚扰场强测量，30MHz～1000MHz的频率范围划分成大约8段左右。 注1：所确定的子频段数量，应使得骚扰特性与频率之间的关系能被评估。当子额段的数量减小时，如果限值与发 射的平均值和标准偏差之和的比值在子额段内不减小即可认为满足这个条件。 主2：根据不同产品的骚扰特性，产品委员会需确定子频段的数量。 注3：所推荐的子频段数量基于CISPR14i]和CISPR22(的装置/设备的样本研究。 注4：子频段的过渡频率使用下式计算

DB5101T 99-2021 社会救助社会工作服务规范i=1~N 表示第i个子频段的过渡频率的索引； flow 整个频率范围的下限频率； fup 整个频率范围的上限频率； N 子额段的数量。

i=1~N 表示第i个子频段的过渡频率的索引； flow 整个频率范围的下限频率； fup 整个频率范围的上限频率； N 子额段的数量。

f = f i × 10()

注5：对于主要是窄带发射，可通过预先检查选择那些单个的窄带发射，使用非中心t分布而无需再划分子频段。

5.1.1.3测得的骚扰电平的归一化

应将子频段内测量值的平均值和标准偏差与限值进行比较。由于限值在整个子频段内有可能不是 常量，所以需要将测量值进行归一化。 为了归一化，需要确定特定频率处测得的电平工：与限值电平L：之间的差值d：，对于选择的特 定频率f，要求这两者之间的差值最大。只要测量值小于限值，则差值为负

工一 测得的电平，单位为分贝微伏[dB(μV)]、分贝皮瓦[dB(pW)]或分贝微伏每米[dB(μV/m)] 特定频率处的限值，单位为分贝微伏[dB（μV)］、分贝皮瓦［dB（pW)]或分贝微伏 米[dB(μV/m)]。

5.1.1.4基于非中心t分布的子频段试验

对于每一子频段，样本中所有样品的测量结果，应计算差值d，的平均值和标准偏差。差值的平 式（4）计算。

5.2基于二项式分布的试验

试验的样本量不宜小于7。产品的符合性通过以下条件判断：当样本量为n时，骚扰电平超过限值 的产品数量不大于c（见表2）

5.3基于附加裕量的可接受限值的试验

该试验需在特定类型的样品、样本量至少为5时进行，如果在特殊情况下无法获得大小为5的样

，此时样本量应取3。关于这种方法在5.5中有详细描述并参见附录C。如果每一个测得的骚扰 满足式（7）就可判定其符合限值

式中： AL 可接受限值； L 允许限值； max 产品的最大期望标准偏差，它是期望标准偏差的两倍，该值由产品技术委员会按5.3.1的 步骤确定，或者针对不同类型的骚扰测量使用以下的保守值： 骚扰电压：0mx=6dB 骚扰功率：0max=6dB 骚扰场强：0max=XxdB 注1：保守值“6dB"是通过对大量不同类型EUT（每一种类型包括3个或5个样品）的测量来确定的（骚扰电压 130个、骚扰功率40个）。然后，又经过“应用非中心t分布的试验”和“使用附加裕量试验”这两种试验方法的 比较对6dB的值进行了评估。两种试验给出了相同的认可百分比。 注2：骚扰场强的值正在考虑中。

取决于样本量n，具体数值如下（相关信息见C

、L、k和αmx用对数单位分贝微伏[dB(μV)]、分贝微伏每米[dB(μV/m)]或分贝皮瓦[dB(pW)] 表示。 注3：当mx=6dB时，可以计算得到如下附加裕量：

注3：当cmm=6dB时，可以计算得到如下附加裕量：

5.3.1最大期望标准偏差的评估

其标准偏差 Smb由式(9)确定：

标准偏差Sb由式(9)确

(L)m (min Tmin) ?

n一一样本中的样品数量。 对每个样本应确定在各个子频段内的平均标准偏差Sample。期望标准偏差Sexpet是所有样品Sampl 为平均值。 最大期望标准偏差是期望标准偏差的两倍。 注；通过5.1"基于非中心t分布的试验”和5.3"基于附加裕量的可接受限值的试验”这两种方法的比较，选择因子

为2。因为因子为2时，两种试验方 相同的样品拒绝率， 产品技术委员会可以确认其产品的期望标准偏差

5.4在不符合情况下的附加抽样

如果样本试验的结果不符合5.1、5.2或5.3的要求，可以对二次抽样的样本进行试验，并与第一次 抽样的样本试验结果相结合，检查组合后的这个较大样本的符合性。5.3的方法仅适用于7个样品或更 少样品组成的样本。

5.5上述4种不同方法的特点

对于大批量产品的符合性评估，可用的四种试验方法： 使用单个产品； 非中心t分布（见5.1）； 二项式分布（见5.2）； 附加裕量的可接受限值（见5.3）。 上述的每一种方法都以不同的统计方法论为基础，因此制造商或权威机构在具体实施这些方法时， 每一种方法都具有不同的特点（优点或缺点）。 a）使用单个产品 选择单个产品进行试验的方法由制造商采用。这种方法要求对产品进行定期检验。 b）非中心t分布 这种试验方法基于非中心t分布并包含总体服从正态分布的条件。只要满足这个条件，这种 方法就能针对样本的批准给出正确的结果。如果一个或两个测量结果远低于限值，而其余的 测量结果接近于（但低于）限值，则这有可能表明该批量产品得不到批准。 如果不合格是由远低于限值的测量结果带来的大的标准偏差引起的，那么可以选择附加裕量 的可接受限值试验方法对不符合的样本进行试验。如果样本合格，则该批量产品就可获得批 准。在未获得型式批准的情形下，可选择更多相同批次的产品，然后将不合格的样品和新选择 的样品进行重新组合以形成较大的样本。 这种试验方法的优点是样本相对较小。 C 二项式分布 这种方法仅基于二项式分布但不包含总体服从正态分布的条件。这种试验方法针对样本的批 准与不批准均能给出正确的结果。 在未获得型式批准的情形下，可选择更多相同批次的产品，然后将不合格的样品和新选择的样 品进行重新组合以形成较大的样本。 这种试验方法的缺点是样本中样品的数量至少为7。 d） 附加裕量的可接受限值 这种方法基于总体服从正态分布的条件和期望标准偏差的估值。这种试验方法对于样本的批 准能给出正确的结果。 如果不合格是由接近于限值的测量结果引起的，那么可以针对不合格的样本进行基于非中心 t分布抽样的附加试验。如果样本通过试验，这种产品就获得通过。

这种方法仅基于二项式分布但不包含总体服从正态分布的条件。这种试验方法针对样本的批 准与不批准均能给出正确的结果。 在未获得型式批准的情形下，可选择更多相同批次的产品，然后将不合格的样品和新选择的样 品进行重新组合以形成较大的样本。 这种试验方法的缺点是样本中样品的数量至少为7。 d 附加裕量的可接受限值 这种方法基于总体服从正态分布的条件和期望标准偏差的估值。这种试验方法对于样本的批 准能给出正确的结果。 如果不合格是由接近于限值的测量结果引起的，那么可以针对不合格的样本进行基于非中心 t分布抽样的附加试验。如果样本通过试验，这种产品就获得通过。

这种方法仅基于二项式分布但不包含总体服从正态分布的条件。这种试验方法针对样本的 准与不批准均能给出正确的结果。 在未获得型式批准的情形下，可选择更多相同批次的产品，然后将不合格的样品和新选择的 品进行重新组合以形成较大的样本。 这种试验方法的缺点是样本中样品的数量至少为7。

这种方法基于总体服从正态分布的条件和期望标准偏差的估值。这种试验方法对于样本的 准能给出正确的结果。 如果不合格是由接近于限值的测量结果引起的，那么可以针对不合格的样本进行基于非中 t分布抽样的附加试验。如果样本通过试验，这种产品就获得通过。 在未获得型式批准的情形下，可选择更多相同批次的产品，然后将不合格的样品和新选择的 品进行重新组合以形成较大的样本。这种方法仅适用于样品数量小于7的样本。

5.6符合性判据和测量设备和设施的不确定度

6.1抗扰度试验中CISPR80%/80%准则的应用

在评估批量产品和设备的抗扰度时，需要考虑CISPR抽样方案中所用的统计方法。已经有两种标 准化的统计方法：一种使用二项式分布，另一种使用非中心t分布。 二项式分布的方法实质上是采用计数抽样。因此，这种方法宜用于那些抗扰度电平不能确定的抗 扰度试验；其结果只能用来判断产品或设备是否符合抗扰度标准，即试验结果只能表明产品或设备对于 一个特定的抗扰度电平是合格或不合格。 非中心t分布的方法实质上是采用计量抽样。这种方法适合于抗扰度电平或者引起产品或设备性 能降低的试验信号电平能够确定的抗扰度试验。在应用非中心t分布方法之前，上述信号电平应以对 数单位表示。

6.2CISPR80%/80%准则的应用指南

6.1只给出在评估批量产品和设备的抗扰度时如何选择使用的统计试验方法。当相关的产品技术 委员会决定有必要进行统计评估时可按6.1进行。产品技术委员会也可以决定只做型式试验就足 够了。

在EUT进行抗扰度试验时，如果扰信号超过了抗扰度电平，EUT的敏感器件可能会受到骚扰 信号的影响，使EUT遭到破坏。在这种情况下，只能进行基于“合格/不合格”或者“通过/不通过”的抗 扰度试验；即试验结果只有两种可能，即EUT是否符合抗扰度限值的要求。“合格”和“不合格”都由 EUT决定，因此需要使用基于二项式分布的方法。 基于“合格/不合格”的抗扰度试验并不一定会产生对EUT的破坏。如果只用一个固定的电磁骊 扰电平进行试验，那么有可能只需要进行“合格/不合格”的判别。同样地，在这种情况下也要使用基于 二项式分布的抽样方法。 对电信设备进行的雷电瞬态抗扰度试验是基于“合格/不合格”并且有可能会损坏EUT的一个例

将是可变的），那么产品技术委员会可能决定选择计量抽样。此时，需要使用基于非中心t分布的抽样 方法。 由于产品技术委员会可能总是决定采用基于“合格/不合格”的试验，上面的表述使用的是“将会决 定”。另外，如果EUT具有足够的抗扰度，也许不能确定上述电平。但是，这不排除采用计量抽样的可 能性。与上述情况完全类似的是当发射电平低于CISPR测量接收机的噪声电平时的辐射发射试验。 一般来说，抗扰度试验的抗扰度电平的确定并不总是实际可行的。这样做总是会使EUT遭受太

强的骚扰信号，而且很容易导致不可预见的结果。尽管如此，在事前还是不能省略确定抗扰度电平这一 步骤。 对于计量抽样，可以得到度量EUT性能降级的信号。例如，对多个EUT（音频设备）样品以恒定 电平和恒定频率的调幅射频信号进行抗扰度试验时的解调信号。此时，解调信号的电平是EUT性能 降级的度量。另一个例子是数字通信设备进行抗扰度试验时的比特误码率

强的骚扰信号，而且很容易导致不可预见的结果。尽管如此，在事前还是不能省略确定抗扰度电平这一 步骤。 对于计量抽样，可以得到度量EUT性能降级的信号。例如，对多个EUT（音频设备）样品以恒定 电平和恒定频率的调幅射频信号进行抗扰度试验时的解调信号。此时，解调信号的电平是EUT性能 降级的度量。另一个例子是数字通信设备进行抗扰度试验时的比特误码率。

附录A （资料性附录） 确定无线电骚扰限值时的统计考虑

批量产品符合无线电骚扰限值需要基于统计技术的应用，也就是以80%的置信度向消费者保证： 被测的一类产品中有80%的无线电骚扰电平都低于规定的限值。这就是所谓的80%/80%准则，其能 够使消费者避免使用无线电骚扰电平过高的产品，但是这并不代表抽样的一批产品的接收概率。接收 概率对于制造商是非常的重要，因为制造商只知道如果一批产品中有20%的无线电骚扰电平高于相关 限值，那么这批产品的接收概率就是20%。制造商还有必要了解产品的接收概率与样本量以及其中无 线电骚扰电平超过限值的产品的比例有关。以样本量为参数，接收概率与无线电骚扰电平超过限值的 不合格产品的比例之间的关系曲线叫做运算特征曲线。这些曲线可以用非中心t分布（计量抽样）或者 二项式分布（计数抽样）来计算。 由于泊松分布要求样本中无线电骚扰电平超过限值的比例非常小（<1%），且样本非常大（超过 20），因此不能使用泊松分布。除了对批量产品进行抽样外，采用控制图技术也可以保证产品的一致性。 这种方法要对所需信息（例如

A.2基于非中心t分布（计量抽样）的试验

下列条件[见式（A.1)1应满足：

x——样本量为n的样本中样品的无线电骚扰电平的平均值，X已知，见式(A.2)； S，样本量为n的样本中样品的无线电骚扰电平的标准偏差，S，已知，见式（A.3)； k一一待定常数，需满足上述公式； L一一允许的无线电骚扰限值，L是一个上限。 同时，应以80%的置信度保证：在大规模生产的产品中有80%的产品无线电骚扰电平低于限值L

A.2.1常数k的确定

假设被测产品的无线电骚扰电平符合正态分布，其参数如下： μ为所有产品的无线电骚扰电平的平均值，μ未知； 为所有产品的无线电骚扰电平的标准偏差，。未知。 假定：比例为p的产品的无线电骚扰电平超过限值L（不合格产品部分），比例为（1一p）的产品其 无线电骚扰电平低于规定限值L。 定义常数K。,见式(A.4)：

μ为所有产品的无线电骚扰电平的平均值，μ未知； 。为所有产品的无线电骚扰电平的标准偏差，。未知。 假定：比例为p的产品的无线电骚扰电平超过限值L（不合格产品部分），比例为（1一p）的产品其 无线电骚扰电平低于规定限值L。 定义常数K，，见式（A.4)：

心t分布参数是根据以下条件[见式（A.11)和式（A.12)得出的，即在抽样的产品中，无线电骚 超过允许限值的产品的比例不超过力。

中[1]和[2]。其中一些数据在下面给出。 80%，1一力=80%）时，对于不同样本量的k值

A.2.2样本量n的确定

根据定义，这个表达式等于β（p），即产品的接收概率。对于一批不合格率为β的产品来说， β(p）为拒收概率，给制造商带来一定风险。 上述问题可用式(A.14)来描述：

对于A.2.1中所述的一批具有不合格率p的产品，β(p）=α。当=0.2，α=0.2(CISPR规定值） 时，β(0.2）=0.2。从制造商的观点来看，由于β（p）依赖于不合格率，因此需要通过改进产品（降低不 合格率）来提高β（P）。 一般来说，制造商要求产品具有高达95%的接收概率。反映接收概率β（p）与不合格率p的关系 函数叫做运算特征函数，1一β(p）叫运算能力曲线函数。对于固定的n，运算特征函数曲线（O.C.曲 线）的数学表达式见式（A.15）：

B(p)=P[≥=1

4.2中给出了当α=0.2时的一 些曲线。从这些曲线可以看出，为了确定相同的接收概率 不合格率将随着样本量的增大而增大。这种所谓的运算特征曲线的判别能力将随着样本量的 口强，当样本量n等于产品的总数时，运算特征曲线的判别能力是最理想的。

A.3.1常数c的确定

在一批产品的抽样样本中，不合格产品的出现需满足这样的要求：不合格产品的出现是统计独立 的，而且在同一时刻不会有超过1个不合格产品出现。 二项式分布的特征参数是受试的批量产品的不合格率力和样本量n。 样本量为n的样本正好具有c件不合格产品的概率为见式（A.16)1

包含不超过c件不合格产品的概率为[见式（A.1

P(≤c）指的是分布函数。 如果受试的批量产品具有所允许的最大不合格产品数，那么样本量为n的样本包含超过c件不合 格产品的概率等于（1一α），因此得到式（A.18)和式（A.19）：

根据CISPR要求，α=0.2，p=0.2。相应的c和n值在表A.2中给出。表A.3中给出了当α= 0.05，p=0.2时的c和n值。其中c表示允许的不合格产品的数量，n表示样本量。 为了能够以80%的置信度使80%的产品的无线电骚扰电平低于限值，c和n需要取表A.2中列出 的值。

表A.2α=0.2、P=0.2对应的c和n值

A.3.2样本量n的确定

与A.2.2类似，接收概率用式（A.20)计算

表A.3α=0.05、p=0.2对应的c和n值

如果力=0.2，那么β（0.2） 0.2。一批产品不被接受的概率1一β（0.2)为0.8。 运算特征曲线由式（A.21）给出：

运算特征曲线图见图A.3

本附录提供了根据正态分布评估分析无线电骚扰值的数学期望及标准偏差的方法。这些方法是基 于截断分布的已知参数和截断程度。 假设为了确定无线电骚扰电平分布的统计参数，从一个服从正态分布N（μ，）的总体中抽取了n 个个体作为样本。在此样本中，有n。（n。

式(B.1)和式(B.2)中所包含的截断分布函数的抽样参数值X，和S，分别由式（B.3)和 确定：

(B.3 ..(B.4)

产品总体的无线电骚扰电平服从正态分布，其数学期望和标准偏差由不完全样本的统计参数值来 。步骤如下： a） 测量样本量为n的样本中每一个个体的无线电骚扰电平； 确定截断度Φ(。）=n。/n； c 基于已知值Φ（。），根据正态分布函数表确定截断点。 d 从正态分布函数的概率密度表中查得β（。）； e) 根据式（B.3)、式（B.4)，确定样本量为n一n。的新样本无线电骚扰测量值截断后的正态分布 的统计参数值； D 根据式（B.1)、式（B.2)，确定样本量为n的样本的无线电骚扰电平的完整的正态分布的统计参 数值。 注：B.2给出了一个计算例子。 参数×的置信区间（置信度为1一α）由式（B.5）决定

表B.1作为。函数的（）

给出一个计算不完全样本的无线电骚扰电平的平均值X和标准偏差S的例子。在本例的计算中， 样本量为6（n=6），其中有2个个体（n。=2）的无线电骚扰电平低于测量设备的灵敏度极 限(X

则量样本中6个个体的无线电骚扰值，结果见下

d）根据正态分布的概率密度函数

据正态分布的概率密度区

查表得：（。）=0.364。 ）根据式(B.3)、式（B.4)，计算无线电骚扰的截断分布的统计参数值

根据式（B.1）、式（B.2），计算无线电骚扰的完全分布的统计参数值：

5.1本方法的数学理论

附录C （资料性附录） 基于附加裕量的可接受限值的试验

本附录给出了使用附加裕量的可接受限值试验的数学基础。 在大批量的生产中，基于样本的结果，控制图用于识别生产过程中的变化。这些“接受控制图”旨在 确认生产过程中超出标准限值的个体所占的百分比是否超过了可接受的程度。这些控制图之一是使用 每个样本的最大值来作出能否接受的决定（见C.2中[2])。假设总体（即生产过程符合正态分布）标准 偏差。是已知的。这些观点应用到下面的无线电骚扰符合性试验中。由于在这种情形下总体标准偏差 是未知的，所以用标准偏差的最大期望值mx代替总体标准偏差是合理的。mx是保守值，它依赖于 产品和测量项目的类型。以下表明即使使用保守值xSC/T 3044-2014 养殖水产品可追溯编码规程，在实际应用中所计算的附加裕量也是合 理的。 本试验的基本思想是取n个个体的样本以确定它们的骚扰发射值1，工2.，工，。如果所有n个 值都低于附加裕量的可接受限值AL，则试验通过。AL低于骚扰限值L。AL和L之差依赖于样本量 n和标准偏差。，并从80%/80%准则计算得到。 80%/80%准则要求生产的产品中以80%（即α=0.2）的置信度至少有80%的产品低于规定的无 线电骚扰限值L。这意味着生产过程中来自具有80%合格个体的总体的样本还不得不具有80%的拒 绝概率。当然，来自较好总体的样本将具有较低的拒绝概率。供应商总是努力达到这样一个目标：使合 格个体远大于80%以降低拒绝概率。80%/80%准则仅是本试验运算特征的一个指标。 下面的计算假设产品的骚扰电平是有着已知标准偏差。的正态分布，由两部分组成： 1）要求总体平均值μ多大（相对于L）可得到80%的接受率？ 2）可接受限值AL多大（相对于μ）可导致80%的拒绝率？ 消去μ来得到AL需要小于L的值（即μ仅用于计算，别无他用）。 图C.1表明如果平均值μ比骚扰限值L足够低，总体的80%是可接受的质量指标： 如果满足式（C.1）

=uo.8=0.8416=80% 正态分布的分位

则假设以标准偏差。=1进行归一化。 式中，uo.8是标准正态分布概率密度80%分位数的横坐标。如果限值L=0，μ'就变为一0.8416。 图C.1示出了μ'=一0.8416时的概率密度g（α）和累积概率分布G（r），该概率是总体的80%低于 限值的概率。 取具有n个个体的符合该分布的样本。由于n个个体互相独立，所以，所有n个个体取工为积分上 限时的累积概率是[G(α）]"。这是n取最大值时的累积分布函数。图C.2示出了n=5时的累积概 率分布。

此条件下，下式对于总体的概率分布是有效的，贝 [G(AL)T

....................C.4)

...................C.

=uyo.2 (C.6） 和式(C.1)，并且令式(C.1)中的μ'=L一uo.8JC/T 2125-2012 屋面保温隔热用泡沫混凝土，消去μ可得到式(C.7)