Risposte multiple paniere di misure per il controllo di qualità

Misure per il controllo di qualità

Lezione 002

Domande multiple

01. La manutenzione di un macchinario è opportuna:

• Quando il tasso di guasto è costante
• Quando il tasso di guasto è crescente
• Quando il tasso di guasto è decrescente
• Quando il tasso di guasto subisce una variazione improvvisa

02. Il tasso di guasto è, tipicamente:

• Costante durante il rodaggio e costante nella vita utile di un prodotto
• Decrescente durante il rodaggio e crescente nella vita utile di un prodotto
• Crescente durante il rodaggio e costante nella vita utile di un prodotto
• Decrescente durante il rodaggio e costante nella vita utile di un prodotto

03. Se il tasso di guasto è costante:

• L'affidabilità decresce esponenzialmente
• L'affidabilità decresce linearmente
• L'affidabilità è costante
• L'affidabilità cresce linearmente

04. All'aumentare dell'affidabilità di un prodotto:

• Crescono i costi di manutenzione e calano quelli di produzione
• Crescono i costi di produzione e quelli di manutenzione
• Crescono i costi di produzione e calano quelli di manutenzione
• Calano i costi di produzione e quelli di manutenzione

05. L'affidabilità di un prodotto è:

• La probabilità che esso funzioni per un certo tempo in determinate condizioni
• La percentuale di prodotti che superano il controllo di qualità in fine linea di produzione
• La percentuale di prodotti che non subiscono guasti durante la loro vita utile
• La probabilità che esso funzioni sempre in determinate condizioni

06. Il tasso di guasto è:

• La percentuale di prodotti che si guastano nel rodaggio e nella vita utile
• Una misura della velocità di guasto
• La percentuale di prodotti che si guastano nel rodaggio
• La percentuale di prodotti che si guastano nella vita utile

07. La manutenzione preventiva:

• Produce il più alto tempo di non-disponibilità
• È basata su osservazioni statistiche dei guasti e viene effettuata a intervalli regolari ovvero dopo un tempo pari al tempo caratteristico di rottura (MTBF)
• Viene fatta su macchine economiche e semplici che operano in parallelo
• Viene fatta solo quando è necessario monitorando una caratteristica della macchina (ad esempio il livello di vibrazione)

08. Un prodotto è affidabile se:

• Soddisfa esigenze espresse o implicite di chi lo usa
• Può essere facilmente riparato
• Funziona per un certo tempo in determinate condizioni d'impiego
• Soddisfa esigenze espresse di chi lo usa

Lezione 003

01. La diagnostica, ovvero la procedura per la determinazione dello stato di salute di un oggetto o di un suo componente, comprende:

• Tre stadi: misura, riconoscimento del difetto, decisione
• Tre stadi: misura, sogliatura, identificazione
• Quattro stadi: misura, analisi dei dati, classificazione, sogliatura
• Tre stadi: misura, classificazione, decisione

Lezione 004

01. Un impulso è:

• Un segnale deterministico periodico
• Un segnale deterministico transitorio
• Un segnale casuale transitorio
• Un segnale casuale non stazionario

02. Il rumore bianco è un tipico segnale:

• Stazionario
• Deterministico
• Transitorio
• Periodico

03. I segnali deterministici:

• Si possono descrivere tramite una equazione o formula matematica
• Possono essere stazionari o non stazionari
• Sono descritti da parametri statistici
• Hanno un inizio e una fine

04. Il suono emesso da un diapason messo in vibrazione per accordare uno strumento musicale:

• Un segnale deterministico periodico
• Un segnale casuale transitorio
• Un segnale deterministico transitorio
• Un segnale casuale non stazionario

05. I segnali stazionari:

• Hanno un inizio e una fine
• Hanno i parametri caratteristici costanti nel tempo
• Si possono descrivere tramite una equazione o formula matematica
• Varia costantemente nel tempo

Lezione 005

01. Se si campiona un segnale di frequenza 710 Hz con frequenza di campionamento di 100 Hz si leggerà:

• Un segnale alla frequenza di 10 Hz
• Un segnale alla frequenza di 100 Hz
• Un segnale alla frequenza di 90 Hz
• Un segnale alla frequenza di 710 Hz

Lezione 006

01. La discretizzazione del segnale lungo l'asse dei livelli è detta quantizzazione ed è data:

• Dal prodotto del fondoscale del sistema di acquisizione con il numero di bit del convertitore analogico-digitale
• Dal rapporto tra il fondoscale del sistema di acquisizione e il numero di bit del convertitore analogico-digitale
• Dal rapporto tra il fondoscale del sistema di acquisizione e 2 elevato al numero di bit del convertitore analogico-digitale
• Dal prodotto del fondoscale del sistema di acquisizione con 2 elevato al numero di bit del convertitore analogico-digitale

Lezione 008

01. Il fattore di cresta di un segnale impulsivo è:

• Uguale a 1
• Minore di 1
• Uguale a 0
• Maggiore di 10

02. Il valore RMS di un segnale sinusoidale di ampiezza A e frequenza f vale:

• Dipende dal tempo di acquisizione
• 0.71 A f
• 0.64 A
• 0.71 A

Lezione 009

01. Il momento centrale di ordine 2 di una distribuzione è:

• La deviazione standard della distribuzione
• Il valore RMS della distribuzione
• La media della distribuzione
• La varianza della distribuzione

02. La skewness o fattore di simmetria di una distribuzione è:

• Il momento centrale di ordine 4 della distribuzione
• Il momento centrale di ordine 3 della distribuzione
• Il momento centrale normalizzato di ordine 3 della distribuzione
• Il momento centrale normalizzato di ordine 2 della distribuzione

03. Il Kurtosis o fattore di appiattimento di una distribuzione è:

• Il momento centrale normalizzato di ordine 4 della distribuzione
• Il momento centrale di ordine 4 della distribuzione
• Il momento centrale normalizzato di ordine 2 della distribuzione
• Il momento centrale normalizzato di ordine 3 della distribuzione

Lezione 012

01. Un impulso di breve durata:

• Ha un contenuto in frequenza costituito da tutte le frequenze multiple della fondamentale
• Ha un alto contenuto in frequenza
• Ha un basso contenuto in frequenza
• Ha un contenuto in frequenza costituito da una sola frequenza data dall'inverso della sua durata

02. Un'onda quadra può essere rappresentata come:

• Somma di sinusoidi alle frequenze multiple della frequenza fondamentale
• Somma di sinusoidi alle frequenze multiple pari della frequenza fondamentale
• Somma di sinusoidi alle frequenze multiple dispari della frequenza fondamentale
• Somma di sinusoidi alle prime 100 frequenze multiple della frequenza fondamentale

Lezione 013

01. La trasformata di Fourier double-sided di una funzione seno di ampiezza 1 V e frequenza 10 Hz:

• Ha parte reale nulla e parte immaginaria che assume valore 1 alla frequenza f
• Ha parte reale nulla e parte immaginaria che assume valore -1/2 alla frequenza -f e 1/2 alla frequenza f
• Ha parte immaginaria nulla e parte reale che assume valore 1/2 alle frequenze -f e f
• Ha parte immaginaria nulla e parte reale che assume valore 1 alla frequenza f

02. La trasformata di Fourier di una funzione dispari è:

• Una funzione pari e immaginaria
• Una funzione pari e reale
• Una funzione dispari e immaginaria
• Una funzione dispari e reale

03. La trasformata di Fourier double-sided di una funzione coseno di ampiezza 1 V e frequenza 10 Hz:

• Ha parte reale nulla e parte immaginaria che assume valore 1 alla frequenza f
• Ha parte reale nulla e parte immaginaria che assume valore 1/2 alle frequenze -f e f
• Ha parte immaginaria nulla e parte reale che assume valore 1/2 alle frequenze -f e f
• Ha parte immaginaria nulla e parte reale che assume valore 1 alla frequenza f

Lezione 014

01. La risoluzione in frequenza è data:

• Dal prodotto tra frequenza di campionamento e numero di campioni acquisiti
• Dal prodotto tra il tempo di campionamento e il numero di campioni acquisiti
• Dal rapporto tra frequenza di campionamento e numero di campioni acquisiti
• Dal rapporto tra numero di campioni acquisiti e frequenza di campionamento

02. La Fast Fourier Transform, per velocizzare il calcolo della trasformata di Fourier, utilizza:

• Un numero di campioni minore di 1000
• Un numero di campioni limitato
• Un numero di campioni pari alla potenza di 2
• Un numero di campioni qualsiasi

03. Per ottenere la FFT single sided dopo aver applicato l'algoritmo di FFT occorre:

• Moltiplicare per 2 tutti i campioni eccetto quello a frequenza 0 Hz, mantenere solo la metà dei campioni acquisiti e infine dividere per il numero di campioni
• Moltiplicare per 2 tutti i campioni eccetto quello a frequenza 0 Hz
• Mantenere solo la metà dei campioni acquisiti
• Mantenere solo la metà dei campioni acquisiti e moltiplicare per 2 tutti i campioni eccetto quello a frequenza 0 Hz

Lezione 015

01. L'errore di Leakage si ripercuote sullo spettro in quanto:

• L'energia del segnale non viene più associata ad una precisa componente armonica ma viene ripartita su più righe spettrali intorno a quella componente
• Compiono frequenze armoniche superiori della componente armonica del segnale
• L'energia del segnale viene distribuita in un ampio range di frequenze
• Compiono righe spettrali diverse dalla fondamentale

02. Per limitare l'influenza dell'errore di leakage si può:

• Utilizzare alte frequenze di campionamento
• Utilizzare filtri passa-basso
• Moltiplicare il segnale per finestre diverse da quella rettangolare
• Moltiplicare il segnale per una finestra rettangolare

03. La finestra di Hanning:

• Ha un andamento di tipo cosinusoidale
• Ha un andamento smussato agli estremi
• Ha un andamento di tipo cosinusoidale con massimo al centro e valore nullo agli estremi
• Ha un andamento di tipo sinusoidale

Lezione 016

01. Se un segnale ha un alto contenuto in frequenza:

• La sua funzione di autocorrelazione è molto stretta
• La sua funzione di autocorrelazione è molto larga
• La sua funzione di autocorrelazione è piatta
• La sua funzione di autocorrelazione assume valori elevati

Lezione 017

01. La Densità Spettrale di Potenza incrociata o Cross-Power Spectra Density (CPSD) è:

• Il rapporto delle FFT di due segnali
• La trasformata di Fourier della funzione di auto-correlazione di due segnali
• Il prodotto delle FFT di due segnali
• La trasformata di Fourier della funzione di cross-correlazione di due segnali

02. Individuare l'affermazione esatta:

• L'autospettro è una funzione reale mentre il crossspettro è una funzione immaginaria
• L'autospettro è una funzione complessa mentre il crossspettro è una funzione reale
• L'autospettro è una funzione immaginaria mentre il crossspettro è una funzione complessa
• L'autospettro è una funzione reale mentre il crossspettro è una funzione complessa

03. Un rapporto segnale rumore (SNR) pari a 3 dB indica che:

• Il segnale è 1.41 volte maggiore del rumore
• Il segnale è 3 volte maggiore del rumore
• Il segnale è 6 volte maggiore del rumore
• Il segnale è 100 volte maggiore del rumore

04. Il rapporto segnale rumore o Signal-to-Noise Ratio (SNR) è:

• Il logaritmo in base 10, moltiplicato per 20, del rapporto tra il valore RMS del segnale e il valore RMS del rumore ed espresso in deciBello dB
• Il rapporto tra il valore RMS del rumore e il valore RMS del segnale ed espresso in deciBello dB
• Il rapporto tra il valore RMS del segnale e il valore RMS del rumore ed espresso in deciBello dB
• Il logaritmo naturale, moltiplicato per 20, del rapporto tra il valore RMS del segnale e il valore RMS del rumore ed espresso in deciBello dB

05. Per effettuare linear averaging (medie nel dominio del tempo) occorre:

• Campionare i segnali da mediare con alte frequenze di campionamento
• Filtrare i segnali da mediare con filtri passa-basso
• Sincronizzare i segnali da mediare (utilizzando un trigger comune)
• Utilizzare un tempo di acquisizione comune ai segnali da mediare

06. In un processo di media in frequenza (power averaging) con sovrapposizione (overlap) del 50%, se si vogliono effettuare 10 medie:

• Occorre acquisire 10 spezzoni di segnali consecutivi
• Occorre acquisire il segnale per un tempo di acquisizione pari a 10 volte la durata di ogni spezzone di segnale che si andrà a mediare
• Occorre acquisire il segnale per un tempo di acquisizione pari a 5 volte la durata di ogni spezzone di segnale che si andrà a mediare
• Occorre acquisire il segnale per un tempo di acquisizione pari a 5.5 volte la durata di ogni spezzone di segnale che si andrà a mediare

Lezione 019

01. Nella trasformata congiunta tempo-frequenza (Short Time Fourier Transform):

• La risoluzione nel tempo è uguale a quella in frequenza
• Tanto maggiore è la risoluzione nel tempo tanto maggiore è la risoluzione in frequenza
• Tanto maggiore è la risoluzione nel tempo tanto minore è la risoluzione in frequenza
• La risoluzione nel tempo è doppia della risoluzione in frequenza

02. Dato un segnale non stazionario costituito da una sinusoide a 30 Hz tra 0 e 1 secondo e da una sinusoide a 70 Hz tra 1 e 2 secondi:

• Il suo spettrogramma presenta una linea orizzontale alla frequenza di 70 Hz tra 0 e 1 secondo e una linea orizzontale a 30 Hz tra 1 e 2 secondi
• Il suo spettrogramma presenta una linea orizzontale alla frequenza di 30 Hz e una linea orizzontale a 70 Hz
• Il suo spettrogramma presenta una linea orizzontale alla frequenza di 30 Hz tra 0 e 1 secondo e una linea orizzontale a 70 Hz tra 1 e 2 secondi
• Nessuna delle altre

03. Lo spettrogramma è:

• Un grafico in cui si ha il tempo sulle ascisse e la frequenza sulle ordinate, mentre la scala di colori rappresenta la parte reale della trasformata del segnale
• Un grafico in cui si ha il tempo sulle ascisse e la frequenza sulle ordinate, mentre la scala di colori rappresenta l'ampiezza della trasformata del segnale
• Un grafico in cui si ha il tempo sulle ascisse e l'ampiezza della trasformata del segnale sulle ordinate
• Un grafico in cui si ha la frequenza sulle ascisse e l'ampiezza della trasformata del segnale sulle ordinate

Lezione 021

01. Una famiglia di wavelets si ottiene dilatando o comprimendo e traslando la mother wavelet tramite:

• Il parametro di traslazione nel tempo (b) e il parametro di dilatazione e compressione in frequenza (a)
• Il parametro di traslazione in frequenza (b) e il parametro di dilatazione e compressione nel tempo (a)
• Il parametro di traslazione in frequenza (b) e il parametro di dilatazione e compressione in frequenza (a)
• Il parametro di traslazione nel tempo (b) e il parametro di dilatazione e compressione nel tempo (a)

02. In una wavelet se si diminuisce la scala:

• Si ottiene una wavelet con contenuto in frequenza più alto
• Si ottiene una wavelet con un'ampiezza compressa
• Si ottiene una wavelet con contenuto in frequenza più basso
• Si ottiene una wavelet centrata in un istante di tempo minore

03. Le wavelets sono:

• Delle particolari finestre che si moltiplicano al segnale per ridurre l'effetto di leakage
• Delle particolari finestre-filtri con ampiezza variabile: ampiezza piccola laddove si vuole avere risoluzione in frequenza buona (in bassa frequenza) e ampiezza elevata laddove si vuole avere risoluzione in frequenza peggiore (in alta frequenza)
• Delle particolari finestre-filtri con dimensione variabile: brevi intervalli laddove si vuole avere risoluzione in frequenza buona (in bassa frequenza) e intervalli lunghi laddove si vuole avere risoluzione in frequenza peggiore (in alta frequenza)
• Delle particolari finestre-filtri con dimensione variabile: lunghi intervalli laddove si vuole avere risoluzione in frequenza buona (in bassa frequenza) e intervalli corti laddove si vuole avere risoluzione in frequenza peggiore (in alta frequenza)

Lezione 023

01. Dal cepstrum complesso, effettuando il processo inverso:

• È possibile ricostruire il segnale originale solo se si utilizza la fase della FFT del segnale
• Non è possibile ricostruire il segnale originale poiché nell'operazione si è persa l'informazione della fase, avendo utilizzato solo l'ampiezza della FFT del segnale originale
• È possibile ricostruire il segnale originale
• È possibile ricostruire il segnale originale solo se si recupera la fase dalla FFT del segnale

02. Dal cepstrum di potenza o reale, effettuando il processo inverso:

• Non è possibile ricostruire il segnale originale poiché nell'operazione si è persa l'informazione della fase, avendo utilizzato solo l'ampiezza della FFT del segnale originale
• È possibile ricostruire il segnale originale solo se si recupera la fase dalla FFT del segnale
• È possibile ricostruire il segnale originale
• È possibile ricostruire il segnale originale solo se si utilizza la fase della FFT del segnale

03. Il cepstrum complesso è:

• La trasformata di Fourier inversa del logaritmo naturale della trasformata di Fourier del segnale originale, in forma complessa
• La trasformata di Fourier inversa del logaritmo naturale dell'ampiezza della trasformata di Fourier del segnale originale
• La trasformata di Fourier inversa della trasformata di Fourier del segnale originale elevata al quadrato
• La trasformata di Fourier inversa del logaritmo in base 10 della trasformata di Fourier del segnale originale, in forma complessa

04. Il cepstrum di potenza è:

• La trasformata di Fourier inversa del logaritmo naturale dell'ampiezza della trasformata di Fourier del segnale originale
• La trasformata di Fourier inversa della trasformata di Fourier del segnale originale elevata al quadrato
• La trasformata di Fourier inversa del logaritmo in base 10 della trasformata di Fourier del segnale originale
• Il logaritmo in base 10 della trasformata di Fourier del segnale originale

Lezione 024

01. Un segnale modulato in ampiezza nel dominio della frequenza:

• Sarà composto da tre componenti, una alla frequenza portante, una alla frequenza portante meno la frequenza modulante e una alla frequenza portante più la frequenza modulante
• Sarà composto da una serie di componenti alla frequenza portante, alla frequenza portante più e meno la frequenza modulante, alla frequenza portante più e meno 2 volte la frequenza modulante, alla frequenza portante più e meno 3 volte la frequenza modulante e così via
• Sarà composto da due componenti una alla frequenza portante meno la frequenza modulante e una alla frequenza portante più la frequenza modulante
• Sarà composto da due componenti una alla frequenza portante e una alla frequenza portante più la frequenza modulante

02. Un segnale modulato in frequenza nel dominio della frequenza:

• Sarà composto da una serie di componenti alla frequenza portante più e meno frequenze multiple della frequenza di modulazione