MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1833641759 · doi:10.1109/ssap.1992.246838

Joint time delay and Doppler stretch estimation using wideband signals

2003· article· en· W1833641759 sur OpenAlexaff
Q. Jin, Kon Max Wong, Zhongqiang Luo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlind Source Separation Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCramér–Rao boundJoint (building)WaveletSIGNAL (programming language)Wavelet transformWidebandSignal-to-noise ratio (imaging)Estimation theoryAlgorithmUpper and lower boundsComputer scienceNoise (video)MathematicsSignal processingSpeech recognitionPattern recognition (psychology)StatisticsArtificial intelligenceTelecommunicationsElectronic engineeringEngineeringMathematical analysisRadar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors discuss the application of the wavelet transform. The theoretical performance is derived. The joint maximum likelihood estimation is presented and the Cramer-Rao lower bound (CRLB) obtained. The joint estimation using the wavelet transform is shown to be more robust, and under high signal to noise ratio it is unbiased and the estimation variance is close to the CRLB for a large variety of signals. All these results are verified by computer simulations. It is demonstrated that the estimation accuracy depends on the signal structure, and the optimum signal structure is strongly related to the form of its wavelet transform.>

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetBlind Source Separation TechniquesTravaux en français237 207