English: So two of the sensor readings are here, while the third one is here, means that the third one could be faulty, so in which case the third ones value will not be used in control, so it will be cut out and only the average of these two will be used, this is called triple sensor voting, triple sensor voting and often applied in various, you know, critical control loops, so by doing this you can achieve certain degree of sensor fault tolerance, so in such situations you can use sensor selective control, there are, there are even other Where basically, where you can do median filtering that is you can select outliers, when, if suddenly one sensor gets a big piece of noise then if we choose always the middle value, then you can reject noise better, so you can it can also use it for doing various kinds of Selection of feedback for either mean minimal maximum values or mean values or median or mode values, so depending on various applications you could choose, this is selective control, very common sense approach but can sometimes give you significant protection from things like failures, coming to override control.
Telugu: [][] ఇక్కడ రెండు సెన్సార్ రీడింగులు (sensor readings)ఇక్కడ ఉన్నాయి, కానీ మూడవది ఇక్కడ ఉంది, అంటే మూడవది తప్పు కావచ్చు, కాబట్టి ఈ సందర్భంలో మూడవ వాటి విలువ కంట్రోల్ లో ఉపయోగించబడదు, కాబట్టి ఇది తిరస్కరించబడుతుంది మరియు ఈ రెండింటి సగటు మాత్రమే ఉపయోగించబడుతుంది, దీనిని ట్రిపుల్ సెన్సార్ ఓటింగ్(triple sensor voting), ట్రిపుల్ సెన్సార్ ఓటింగ్ అని పిలుస్తారు మరియు తరచూ వివిధ, క్రిటికల్ కంట్రోల్ లూప్స్(critical control loops) లలో వర్తింపజేస్తారు కాబట్టి ఇలా చేయడం ద్వారా మీరు కొంత స్థాయి సెన్సార్‌ ఫాల్ట్ టాలరెన్స్(sensor fault tolerance) సాధించవచ్చు, కాబట్టి అలాంటి పరిస్థితులలో మీరు సెన్సార్ సెలెక్టివ్ కంట్రోల్‌ని(sensor selective control) ఉపయోగించవచ్చు, ఇతర పరిస్థితులు కూడా ఉన్నాయి filtering so. . ఎక్కడ ప్రాథమికంగా, మీరు మీడియన్ ఫిల్టరింగ్(median filtering) చేయగలరు అంటే మీరు అవుట్‌లయర్‌లను ఎంచుకోవచ్చు, ఎప్పుడు, అకస్మాత్తుగా ఒక సెన్సార్ లో ఎక్కువ నాయిస్ వస్తే, మేము ఎల్లప్పుడూ మధ్య విలువను ఎంచుకుంటే, మీరు నాయిస్ ని బాగా తిరస్కరించవచ్చు, కాబట్టి మీరు కూడా వివిధ రకాల ఫిల్టరింగ్ చేయడానికి దీన్ని ఉపయోగించండి.