-
1 données marquées
маркированные данные
Термин, применяемый для обозначения результатов измерений показателей КЭ и результатов объединения измеренных значений показателей на временных интервалах, в пределах которых имели место прерывания, провалы напряжения или перенапряжения.
В настоящем стандарте для обозначения результатов измерений показателей КЭ и результатов объединения измеренных значений в условиях воздействия прерываний, провалов напряжения и перенапряжений вместо термина "сигнализация флагами"
("flagging") в соответствии с [4] применен термин "маркирование".
Примечание. Маркирование данных позволяет принять меры, исключающие учет единственного события более чем один раз для различных показателей КЭ. Маркирование предоставляет дополнительную информацию об измерении или объединении измеренных значений показателей КЭ. Маркированные данные не подлежат удалению из состава хранимых данных. В ряде случаев маркированные данные могут не учитываться при дальнейшем анализе, в других случаях сведения о том, что данные маркированы, могут иметь большое значение. Если в стандартах, устанавливающих нормы КЭ, не изложены правила оценки маркированных данных, порядок их применения устанавливает пользователь СИ, заявитель испытаний или испытательная лаборатория.
[ ГОСТ Р 51317.4.30-2008 (МЭК 61000-4-30:2008)]EN
flagged data
data that has been marked to indicate that its measurement or its aggregation may have been affected by interruptions, dips, or swells
NOTE Flagging enables other methods that may prevent a single event from being counted as several different types of events. Flagging is supplemental information about a measurement or aggregation. Flagged data is not removed from the data set. In some applications, flagged data may be excluded from further analysis but in other applications, the fact that data was flagged may be unimportant. The user, application, regulation, or other standards determine the use of flagged data. See 4.7 for further explanation.
[IEC 61000-4-30, ed. 2.0 (2008-10)]FR
données marquées
données qui ont été marquées pour indiquer que leur mesure ou leur agrégation ont pu être affectées par des interruptions, des creux de tension ou des surtensions temporaires
NOTE Le marquage permet d’autres méthodes qui peuvent éviter qu’un événement simple ne soit compté comme différents types d’événements. Le marquage est une information supplémentaire concernant une mesure ou une agrégation. Une donnée marquée n’est pas enlevée du jeu de données. Dans certaines applications, les données marquées peuvent être exclues par une analyse plus approfondie, mais dans d’autres applications le fait que la donnée soit marquée peut être sans importance. L’utilisateur, l’application, l’autorité de régulation ou d’autres normes déterminent l’utilisation des données marquées. Voir 4.7 pour des explications complémentaires.
[IEC 61000-4-30, ed. 2.0 (2008-10)]Тематики
EN
FR
Франко-русский словарь нормативно-технической терминологии > données marquées
См. также в других словарях:
Data analysis — Analysis of data is a process of inspecting, cleaning, transforming, and modeling data with the goal of highlighting useful information, suggesting conclusions, and supporting decision making. Data analysis has multiple facets and approaches,… … Wikipedia
Data & Analysis Center for Software — The Data Analysis Center for Software (DACS) is one of several United States Department of Defense (DoD) sponsored Information Analysis Centers (IACs), administered by the Defense Technical Information Center (DTIC). It is technically managed by… … Wikipedia
Topological data analysis — is a new area of study aimed at having applications in areas such as data mining and computer vision. The main problems are (1) how one infers high dimensionalstructure from low dimensional representations; and (2) how one assembles discrete… … Wikipedia
Exploratory data analysis — (EDA) is an approach to analyzing data for the purpose of formulating hypotheses worth testing, complementing the tools of conventional statistics for testing hypotheses And roughly the only mechanism for suggesting questions is exploratory. And… … Wikipedia
Oversampling and undersampling in data analysis — are techniques used to adjust the class distribution of a data set (i.e. the ratio between the different classes/categories represented). Oversampling and undersampling are opposite and roughly equivalent techniques. They both involve using a… … Wikipedia
Data Intensive Computing — is a class of parallel computing applications which use a data parallel approach to processing large volumes of data typically terabytes or petabytes in size and typically referred to as Big Data. Computing applications which devote most of their … Wikipedia
Data presentation architecture — (DPA) is a skill set that seeks to identify, locate, manipulate, format and present data in such a way as to optimally communicate meaning and proffer knowledge. Contents 1 Origin and context 2 Objectives 3 Scope 4 … Wikipedia
Data fusion — Data fusion, is generally defined as the use of techniques that combine data from multiple sources and gather that information into discrete, actionable items in order to achieve inferences, which will be more efficient and narrowly tailored than … Wikipedia
Data-centric programming language — defines a category of programming languages where the primary function is the management and manipulation of data. A data centric programming language includes built in processing primitives for accessing data stored in sets, tables, lists, and… … Wikipedia
Data management — comprises all the disciplines related to managing data as a valuable resource. Contents 1 Overview 2 Topics in Data Management 3 Body Of Knowledge 4 Usage … Wikipedia
Data Vault Modeling — is a database modeling method that is designed to provide historical storage of data coming in from multiple operational systems. It is also a method of looking at historical data that, apart from the modeling aspect, deals with issues such as… … Wikipedia
