Preprocessing Requirements for the Analysis of Electrochemical Noise Data in the Time Domain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The characteristics of transients or peaks in electrochemical noise (EN) data were assessed by inspection from two systems. One was UNS G10100 in Ca(OH)2/NaCl solution and the other was a magnesium alloy (ZA1040) in Mg(OH)2/NaCl solution. Each system exhibited a variety of both sharp and broad peaks. Directly measured quantities include the location in the time record, the current and potential amplitudes, the area under each peak (as coulombs) and the direction (maximum or minimum). The frequencies of transients are readily assessed given their location in the time record. Inferred quantities include the polarization resistance of the responding electrode and the nature of the transient (anodic or cathodic). Progress for computer-based techniques for reliably finding transients within a set of EN data is described. One promising approach is that locations in the time record where the current derivative crosses zero correlates with the apex of simple rounded peaks. However, this is not true of broad or noisy peaks. A promising approach is to apply data smoothing to round broad or “noisy” peaks and permit the derivative to identify the apex. This pre-processing of EN data may enable artificial neural networks to accurately locate peaks. This work also suggested that the sampling frequency influences the number and type of transients detected and thus should be tuned to each particular system. It also suggested that consideration be given to the experimental arrangement to ensure that the current and potential are correlated during transients.
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 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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».