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Measurement Uncertainty In Algorithms Using PCA Method

机译：使用PCA方法的算法中的测量不确定度

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Propagation analysis of selected uncertainty sources in algorithms using the PCA method has been presented. The paper shows uncertainty analysis in algorithms, which use minimization of squared distances technique and maximizing the variance technique. On the basis of simulation tests the influence of the used signal sampling technique on the eigenvalues vector for the sinusoidal signal containing additive white noise, has been compared. Three applied sampling techniques have been analyzed: synchronization of the beginning of the data acquisition, for the successive sequences x_i, immediately after a positive zero-level crossing of the analyzed waveform; separation of the NM-element sequence x to M of N-element sequences x_i collected sequentially in subsequent rows of the matrix X; and application of sampling with the fractional delay of d=T_s/2, and X matrix construction from alternating strings: x_(2i-1) - sampled with a delay of d, and x_(2i) - sampled with a zero delay from the moment of the zero crossing by analyzed waveform.
机译：提出了使用PCA方法对算法中选定不确定性源进行的传播分析。本文展示了算法中的不确定性分析，该算法使用最小化平方距离技术和最大化方差技术。在仿真测试的基础上，比较了所使用的信号采样技术对包含加性白噪声的正弦信号的特征值矢量的影响。已经分析了三种应用的采样技术：紧接在被分析波形的正零电平交叉之后，对于连续序列x_i的数据采集开始的同步；从矩阵X的后续行中顺序收集的NM元素序列x到M个N元素序列x_i的分离；以及分数延迟为d = T_s / 2的采样的应用和应用，以及从交替的字符串中构造X矩阵：x_（2i-1）-采样延迟为d，x_（2i）-采样延迟为零通过分析波形过零的时刻。

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