Measurement Signal Processing for Multi-Sensors Data Estimation: New Data

2026

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/dspa69176.2026.11476786
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This article presents the results of processing measurement signals obtained at the output of a multi-sensor water quality monitoring system. Signal processing was implemented using a developed mathematical model designed for evaluating multi-parameter data. It was established that the developed model is feasible and allows for the identification of intersystem associative relationships between data from a multi-parameter water quality monitoring system. For the first time, positive and significant associative relationships were identified, characterizing processes unique to the aquatic environment. The developed mathematical model can be widely applied to processing measurement signals from a multi-sensor water quality monitoring system.