تجزیہ درستی کے لیے سینسر ڈیٹا فیلڈنگ تکنیکوں میں اہم ہیں. سینسر پڑھنے میں غلطیوں کا باعث بن سکتا ہے. مؤثر فیلڈنگ طریقہ کار کا اطلاق روبوٹس کو تعبیر کرنے میں مدد دیتا ہے۔
سسور کی اقسام
سنارِندار آواز کئی اقسام میں استعمال کی جا سکتی ہے جن میں غیرمتوقع آواز ، تعصب اور بُرج شامل ہے ۔
عام طور پر پُرانے ٹیکوں کی طرح
سینسری ڈیٹا میں شور کم کرنے کے لیے کئی فیلڈنگ طریقہ کار استعمال کیے جاتے ہیں۔سب سے زیادہ عام یہ ہیں:
- Moving اوسط درجہ بندی: حالیہ خواندگی کی ایک سیٹ نمبر سے اعداد و شمار کی طرف سے جاری کیا گیا ہے۔
- کلمن فوٹ:] وقت کے ساتھ ساتھ حقیقی حالت کا اندازہ لگانے کے لیے، شور کا حساب لگانے کے لیے وقت مقرر کیا جاتا ہے۔
- Median Foundation: ہر ڈیٹا پوائنٹ کو خارج کرنے کے لیے ہمسایہ پوائنٹ کے ریاضیاتی نقطہ نظر سے اخذ کرتا ہے۔
- لوو-pasfound: ایک مخصوص فریکوئنسی کے نیچے سگنلز کی اجازت دیتا ہے، جس سے ہائی الرنایک شور خارج ہوتا ہے۔
صحیح فائل کا انتخاب کرنا
ایک مناسب فیلڈنگ تکنیک کا انتخاب کرنے کا انحصار سینسر ٹائپ اور اطلاق پر ہوتا ہے. حقیقی وقتی نظام کے لیے، شمارندی عمل کاری اہم ہے. کلمان فیلڈ فعال ماحول کے لیے موزوں ہے جبکہ میڈیسن فیلڈر آواز کے خلاف مؤثر ہے۔