首页> 外文OA文献 >Modifying the feature-selective validation method to validate noisy data sets
【2h】

Modifying the feature-selective validation method to validate noisy data sets

机译:修改特征选择验证方法以验证嘈杂的数据集

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Objective validation and ranking of measurements and simulations may be done by methods, such as FSV (Feature Selective Validation). In this paper, FSV is used to compare two EMC-measurement results. Due to the noisy nature of this type of data, the FSV results are corrupted. The reasons are discussed and solutions are proposed to make FSV feasible in a broader area of applications. The final solution is a combination of denoising the data and changing the weight of the data to be in accordance with our visual interpretation.
机译:可以通过诸如FSV(功能选择性验证)之类的方法来进行客观的验证以及对测量和模拟进行排序。在本文中,FSV用于比较两个EMC测量结果。由于此类数据的嘈杂性质,FSV结果已损坏。讨论了原因并提出了解决方案,以使FSV在更广泛的应用领域中可行。最终的解决方案是对数据进行去噪和更改数据权重的组合,以符合我们的视觉解释。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号