ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДУ ДЕКОМПОЗИЦІЇ СИНГУЛЯРНИХ ЗНАЧЕНЬ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ РІВНЯ ШУМІВ ТА ВИЯВЛЕННЯ ПОРУШЕНЬ КАЛІБРУВАННЯ СЕНСОРІВ В ІНФОРМАЦІЙНО-ВИМІРЮВАЛЬНИХ СИСТЕМАХ
The Singular Value Decomposition (SVD) is a powerful tool for data analysis in information and measurement systems (IMS). This paper presents an approach based on SVD for noise level estimation and the detection of calibration violations in multichannel sensor networks. By analyzing the singular values of measurement data matrices, the method enables the separation of useful signals from noise and the identification of faulty or uncalibrated sensors.