MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1595713750 · doi:10.1109/sam.2006.1706179

Multiple Window Bispectrum Estimator

2006· article· en· W1595713750 sur OpenAlexaff
Huixia He, David J. Thomson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlind Source Separation Techniques
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBispectrumEstimatorHigher-order statisticsAlgorithmMathematicsNonparametric statisticsComputer scienceApplied mathematicsSignal processingStatisticsSpectral densityDigital signal processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By taking the third-order statistical information of processes into account, the bispectrum is a useful tool in digital signal processing and statistics. The paper proposes a nonparametric approach of estimating the bispectrum, using tapers designed to achieve maximal bifrequency concentration. Bispectra are functions of two frequencies plus their sum, so the optimum tapers are not products of Slepian sequences. The new tapers minimize the sixth-moment "energy" leakage in the estimate, and thus the new multiple window bispectrum estimator (MWBE) can be interpreted as minimizing the broad-band bias. Alternatively, the MWBE can be viewed as a solution of an integral inverse problem using an eigenfunction expansion. This approach can be extended to estimate higher-order polyspectra. Numerical simulations use moving average (MA) data with non-Gaussian white driving noise. Simulation results with small sample sizes show that this new MWBE is feasible and mean-squared error (MSE) optimal

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetBlind Source Separation TechniquesTravaux en français237 207