
عملية إزالة الضوضاء أو الشوائب من البيانات للكشف عن الإشارات الحقيقية.تنظيف البيانات هو عملية اكتشاف وتصحيح (أو إزالة) الأجزاء التالفة أو غير الدقيقة أو غير ذات الصلة من مجموعة البيانات. في الفيزياء، القياسات الخام ليست مثالية أبدًا: فالكاشفات تعاني من الضوضاء، ويتسرب التداخل البيئي، وتشوه الأخطاء المنهجية الإشارات. يفصل التنظيف الإشارة الفيزيائية الحقيقية عن هذه الشوائب، مما يجعل التحليل اللاحق موثوقًا. إنها الخطوة الأولى غير البارزة ولكنها أساسية في كل دراسة تجريبية ورصدية تقريبًا، من التصوير الكمي إلى علم الكونيات.
برز المصطلح مع ظهور معالجة البيانات الرقمية في منتصف القرن العشرين، لكن الممارسة قديمة قدم العلم التجريبي. كان علماء الفلك الأوائل يزيلون الملاحظات السيئة يدويًا؛ بينما ظهرت خطوط المعالجة الآلية الحديثة مع أجهزة الكمبيوتر في ستينيات وسبعينيات القرن الماضي.
تشمل الطرق النموذجية الترشيح (مثل إزالة نطاقات التردد التي تهيمن عليها الضوضاء)، واستبعاد القيم الشاذة (التخلص من النقاط التي تنحرف بشدة عن السلوك المتوقع)، والمعايرة (استخدام مراجع معروفة لتصحيح استجابة الجهاز). تستخدم الأساليب الأكثر تقدمًا نماذج إحصائية أو تعلم آلي لتحديد الشوائب وطرحها، مثل الشبكات العصبية التي تميز الأحداث الحقيقية من أعطال الكاشف. المفتاح هو إزالة الضوضاء دون إزالة الإشارة الحقيقية، الأمر الذي يتطلب فهم خصائص الضوضاء وفيزياء القياس.
يُستخدم في كل مختبر فيزياء تجريبي، من كاشفات موجات الجاذبية في LIGO (تنظيف الضوضاء الزلزالية) إلى البصريات الكمومية (إزالة العدادات المظلمة) والفيزياء الفلكية (فصل الخلفيات عن إشعاع الخلفية الكونية الميكروي).
في كاشفات موجات الجاذبية LIGO، يتضمن تنظيف البيانات استبعاد الأوقات التي تحلق فيها الطائرات فوق الرأس، لأن إشارات الرادار الخاصة بها يمكن أن تحاكي أحداث موجات الجاذبية.






