Enhancing Machine Independent Analysis through Advanced Data Treatment
This paper presents refined methodologies in Machine Independent Analysis (MIA) for improved stability analysis in BPM data. The data, organized in matrix form, undergoes average position subtraction and re-normalization to mitigate eigenvalue inflation due to trajectory increases. We eliminate outlier BPM readings, enhancing the clarity of the signal above background noise. The resulting decomposition via Singular Value Decomposition (SVD) isolates significant eigenvalues, enabling better identification of meaningful trajectories, notably in stability contexts.
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