PIV软件算法的精度（1）

如何判断，评价一种软件的计算结果是否给出了从PIV(粒子成像测速)图像所能够获得的，最佳的速度矢量场信息？这是一个科学和工业界PIV技术应用者经常会问到,但却难于回答的问题。和其他测量技术不同的是,对于PIV 技术,目前尚无可用来标定,校准,或简单检验其精度的国际标准或参考。

尽管如此,人们还是提出了一些途径和方法来客观地评价PIV 软件的性能，并以举办评测活动的方式来加以检验和验证。这些活动中定期举办，最有影响力的是PIV Challenge。这是一个由知名PIV研究者组成的国际委员会。这个国际间合作机构的宗旨是评估PIV 方法的精度,并致力于建立和发展PIV 标准, PIV 指南和工具。(http://www.pivchallenge.org)。这个组织迄今分别在2001,2003,2005和2014年举办了四次PIV评测活动。前3次评测活动的结果均有正式的总结报告发表在国际知名学术刊物上。2014年的评测活动刚刚举行，尚未有正式结果公布。根据惯例，总结报告将在两年内正式公布，发表。

关于PIV CHALLENGE 03

这次评测活动共有13个研究和商业单位参加。组织者为参加评测的单位提供了通过直接数值模拟(DNS)得到某个设定速度矢量场（见下图）对应的粒子图像。参加评测的单位用各自的PIV软件对这个模拟出来的粒子图像进行分析，并把所得结果和原始速度矢量场比对。据此可得如下三个重要参数。

信噪比：

对所得速度矢量场中每一位置处的速度矢量，计算了 100对图像所得结果的信噪比（见下图）。这个指标显然是越高越好。

均方根偏差： 

对所得速度矢量场中每一位置处的速度矢量，计算了 100对图像所得结果的均方根偏差。下面的柱状图给出了视场中所有速度矢量均方根偏差的平均值。这一平均值可以代表参加评测单位的软件在各个位置处所的结果的均方根偏差水平。这个指标显然是越低越好。