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A rapid non-iterative proper orthogonal decomposition based outlier detection and correction for PIV data

机译:基于快速非迭代正确正交分解的异常检测和pIV数据校正

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摘要

The present work proposes a novel method of detection and estimation of outliers in particleudimage velocimetry measurements by the modification of the temporal coefficients associatedudwith a proper orthogonal decomposition of an experimental time series. Using syntheticudoutliers applied to two sequences of vector fields, the method is benchmarked against stateof-the-artudapproaches recently proposed to remove the influence of outliers. Compared withudthese methods, the proposed approach offers an increase in accuracy and robustness for theuddetection of outliers and comparable accuracy for their estimation.
机译:本工作提出了一种新的检测和估计粒子 udimage测速仪测量值中异常值的方法,该方法通过修改与实验时间序列的正交分解相关的时间系数来进行。使用应用于两个矢量场序列的合成离群值,该方法针对最近提出的消除离群值影响的最新 udapp方法进行了基准测试。与这些方法相比,所提出的方法提高了对异常值的检测的准确性和鲁棒性,并为其估计提供了相当的准确性。

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