Interpretation of Time-Frequency Distribution Cross Terms
Notice bibliographique
Résumé
<div class="htmlview paragraph">Noise and vibration signals which are stationary are frequently analyzed for frequency content using Fourier Transform methods. Frequency content can be clearly displayed, but temporal characteristics of signals can easily be obscured in a frequency spectrum. Several commonly available methods of analyzing nonstationary signals are available, such as short-time Fourier Transform and wavelet analysis. Smearing of data in the time and/or frequency domains leads to limited usefulness of these methods in analyzing rapidly varying signals. This also applies to stationary signals with perceivable temporal characteristics.</div> <div class="htmlview paragraph">The Wigner Distribution is a time-frequency analysis which can analyze rapidly varying signals and show the effects of rapid changes in signal characteristics. It is appealing because it fully preserves all the information present in the original signal. However, the Wigner Distribution of a measured signal typically contains cross terms which do not correspond to spectral components in the original signal. Much success has been achieved at reducing cross terms by modifying the Wigner Distribution (at the expense of losing some of the original signal information). The objective of this paper is to show that these cross terms contain information about temporal variations of the signal envelope and are not just artifacts of the Wigner Distribution calculation.</div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».