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Enregistrement W1963981229 · doi:10.1190/1.1817573

Time‐frequency attribute of seismic data using continuous wavelet transform

2003· article· en· W1963981229 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Signal Denoising Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConocoPhillips
Mots-clésWaveletWavelet transformContinuous wavelet transformGeologyComputer scienceTime–frequency analysisSeismologyDiscrete wavelet transformArtificial intelligenceComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PreviousNext No AccessSEG Technical Program Expanded Abstracts 2003Time‐frequency attribute of seismic data using continuous wavelet transformAuthors: Satish K. SinhaPartha S. RouthPhil D. AnnoJohn P. CastagnaSatish K. SinhaSchool of Geology and Geophysics, University of Oklahoma, Norman, OK, Partha S. RouthDept. of Geosciences, Boise State University, Boise, ID, Phil D. AnnoSeismic Imaging and Prediction, ConocoPhillips., Houston, TX, and John P. CastagnaInst. of Exploration and Development Geosciences, University of Oklahoma, Norman, OKhttps://doi.org/10.1190/1.1817573 SectionsAboutPDF/ePub ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinked InRedditEmail Permalink: https://doi.org/10.1190/1.1817573FiguresReferencesRelatedDetailsCited ByEnhancing geological features delineation by combining a relative geological time model with the matching pursuit spectral decompositionFabien Cubizolle, Benjamin Durot, and Lory Evano15 August 2022Improved W-Transform Incorporating Fast Matching Pursuit DecompositionIEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol. 19Lithologic Reservoir Prediction Using Relative Energy Change Rate31 January 2020 | Arabian Journal for Science and Engineering, Vol. 45, No. 6Wavelet-domain reverse time migration image enhancement using inversion-based imaging conditionHong Liang and Houzhu Zhang12 August 2019 | GEOPHYSICS, Vol. 84, No. 5Broadband technology; history and remaining challenges from an end-user perspectiveJoseph M. Reilly19 August 2015High frequency recovery via spectral match between surface seismic and crosswell seismic dataXiaolong Zhao, Guochen Wu, Xingyao Yin, and Danping Cao19 August 2013Spectral decomposition for mapping old oil sand channel, Alberta, CanadaMohammed Farfour and Wang Jung Yoon29 October 2012Spectral-decomposition response to reservoir fluids from a deepwater West Africa reservoirGanglin Chen, Gianni Matteucci, Bill Fahmy, and Chris Finn24 October 2008 | GEOPHYSICS, Vol. 73, No. 66. Spectral Decomposition and Wavelet Transforms21 March 2012Scale attributes from continuous wavelet transformSatish K. Sinha, Partha S. Routh, Phil D. Anno, and John P. Castagna7 December 2005Matching pursuit decomposition using Morlet waveletsJianlei Liu and Kurt J. Marfurt7 December 2005 SEG Technical Program Expanded Abstracts 2003ISSN (print):1052-3812 ISSN (online):1949-4645Copyright: 2003 Pages: 2452 publication data© 2003 Copyright © 2003 Society of Exploration GeophysicistsPublisher:Society of Exploration Geophysicists HistoryPublished: 03 Jan 2005 CITATION INFORMATION Satish K. Sinha, Partha S. Routh, Phil D. Anno, and John P. Castagna, (2003), "Time‐frequency attribute of seismic data using continuous wavelet transform," SEG Technical Program Expanded Abstracts : 1481-1484. https://doi.org/10.1190/1.1817573 Plain-Language Summary PDF DownloadLoading ...

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.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,243 · 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

En bref

Citations24
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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