ڈیٹا جمع کرنے کے لیے مختلف درخواستوں میں کثرت سے استعمال کیا جاتا ہے۔اس ڈیٹا کی درستی اور عدم اعتماد کی جانچ پڑتال کرنا بہت ضروری ہے۔ایک اہم پہلو ڈیٹا صداقت کو بہتر بنانے کے لیے سگنل شور اور عمل آوری کو یقینی بنانے کے لیے ضروری ہے۔
اشاروں کی آواز کو سمجھنا
اشاروں کی آواز میں آواز ایسے حساس اعداد و شمار کی طرف اشارہ کرتی ہے جو حقیقی پیمائشی عمل کی نمائندگی نہیں کرتی ۔
اِس کے بعد اُس نے اِس کی وجہ یوں بتائی : ” مَیں نے اِس کی وجہ سے مجھے اِس بات کا یقین دِلایا کہ مَیں نے اِس کی وجہ سے مجھے بہت سی ہدایات دیں ۔ “
آواز کا تجزیہ کرنے کا ایک عام طریقہ یہ ہے کہ کسی ٹھوس مدت کے دوران سینسر پڑھنے والوں کی معیاری رد عمل کا اندازہ لگایا جائے۔اس میں متعدد تناسب جمع کرنے اور ان کی غیر موجودگی کو یقینی بنانے میں شامل ہے۔ معیاری انحراف کا فارمولا یہ ہے:
[1] =(x[1]] [1]][i - ⁇ )2 / N]][حوالہ درکار]۔
[FLT:] معیاری رد عمل ہے، انفرادی پیمائش، [FLT]] کا مطلب ہے، اور [FLT:F9] [FLT] [F9] کا مطلب ہے. [LTT] [T]]] [FTT]]۔
راستی کی راہ پر چلنے کیلئے معلومات
اِس میں کچھ مؤثر معلومات شامل ہیں :
- فلٹرنگ: [1] ایکشن ڈیجیٹل فیلڈنگ جیسے کم پیمائی فیلڈرز کا اطلاق کریں تاکہ ہائی رائز سے پھٹنے والی آواز دور کی جا سکے۔
- شیلنگ: بجلی کی مداخلت کو کم کرنے کے لیے سپرنگ تکنیک استعمال کرنا۔
- Caliberation: [حوالہ درکار] serministers census تاکہ درستی برقرار رہے۔
- سملنگ رٹ:] اپپنگنگ سیپلنگ کو ڈیٹا حل اور شور کا توازن قائم کرنے کے لیے.
کُنَّا
سیڈیمین ڈیٹا کی خوبی کا جائزہ لینے کے لئے سگنلنگ کی آواز بہت ضروری ہے ۔