Comparing a linear with a non-linear method for acoustic localization
Notice bibliographique
Résumé
The performance of two different acoustic localization techniques is evaluated with signals from right whales in the Bay of Fundy.The methods are compared to the GPS localization error (114-273 m, N=3) through the use of played back whale calls.The linear approach underestimates the source location error (22 m, N=3), whereas the non-linear approach exaggerates the error (462-1166 m, N=3).The linear approach may render unrealistic error bounds because of the inherent non-linear properties of the localization problem.The non-linear approach may exaggerate error bounds by choosing the wrong cross correlation peak for the time-of-arrival difference measurements.Whereas the GPS localization error was always contained within the non-linear error bounds it was never contained within the linear error localization bounds.This indicates that the non-linear approach can give more realistic error estimates, especially in situations where the sound path geometry is unknown.[Work supported by the Office of Naval Research and the Oticon Foundation.]s o m m a i r eLa performance de deux méthodes différentes de localisation acoustique est évaluée à partir de la localisation acoustique des baleines franches dans la Baie de Fundy.Les méthodes sont comparées à l 'erreur de localisation GPS (114-273 m) à partir de vocalisations de baleines franches préenregistrées.L 'approche linéaire sous-estime l 'erreur de localisation de la source sonore (22 m), alors que l'approche non-linéaire surestime l 'erreur (462-1166 m).L 'approche linéaire rend irréaliste la marge d 'erreur possible à cause des propriétés non-linéaires du problème de localisation.L 'approche non linéaire exagère la marge d 'erreur, ce qui est expliqué par le choix du mauvais maximum de corrélation croisée des mesures de différences de temps d'arrivée.Toutefois, l'erreur de localisation GPS était toujours contenue à l'intérieur d 'une marge d 'erreur non-linéaire et n 'était jamais contenue à l 'intérieur d 'une marge d 'erreur linéaire de localisation.Ceci indique que l 'approche non-linéaire peut donner des erreurs d 'estimation plus justes, spécifiquement dans les situations où la trajectoire du son est inconnue.[Travail supporté par l 'Office of Naval Research et la Oticon Foundation.]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».