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A Robust Principal Component Analysis for Outlier Identification in Messy Microcalorimeter Data

A principal component analysis (PCA) of clean microcalorimeter pulse records can be a first step beyond statistically optimal linear filtering of pulses toward a fully nonlinear analysis. For PCA to be practical on spectrometers with hundreds of sensors, an automated identification of clean pulses i...

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Detalhes bibliográficos
Publicado no:J Low Temp Phys
Main Authors: Fowler, J. W., Alpert, B. K., Joe, Y.-I., O’Neil, G. C., Swetz, D. S., Ullom, J. N.
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: 2019
Assuntos:
Acesso em linha:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7754256/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33364637
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1007/s10909-019-02248-w
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