MNR FID signal enhancement via the oversampled gabor transform using the gaussian synthesis window
Notice bibliographique
Résumé
An efficient algorithm to reduce the noise from the nuclear magnetic resonance free induction decay (NMR FID) signals is presented, in this paper, via the real-valued and oversampled discrete Gabor transform using the Gaussian synthesis window. An NMR FID signal in the Gabor transform domain (i.e., a joint time-frequency domain) is concentrated in a few number of Gabor transform coefficients while the noise is fairly distributed among all the coefficients. Therefore, the NMR FID signals can be significantly enhanced by performing a thresholding technique on the coefficients in the transform domain. Theoretical and experimental analyses in this paper show that the oversampled Gabor transform using the Gaussian synthesis window is more suitable for the NMR FID signal enhancement than the critically-sampled one using exponential synthesis window, because both the Gaussian synthesis window and its corresponding analysis window in the oversampling case can have better localization in the frequency domain than the exponential synthesis window and its corresponding analysis window in the critically-sampled case. Moreover, to speed up the transform, instead of the common used complex-valued discrete Gabor transform, the real-valued discrete Gabor transform proposed in our previous work is adopted in this paper.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».