Deconvolution Technique to Separate Signal from Noise in Gravel Bedload Velocity Data
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.
Notice bibliographique
Résumé
A deconvolution procedure is presented to estimate the probability density function of bedload transport velocity from noisy stationary data collected using the bottom tracking feature of acoustic Doppler current profilers (aDcps). The procedure involves the optimization of a computational summation of random variables for the instrument noise (assumed to be Gaussian with zero mean) and the spatially averaged bedload velocity within the insonified area of each acoustic beam (V). The procedure was tested on two aDcp time series, measured in two different gravel-bed rivers (Fraser River and Norrish Creek). Models generated using either a semitheoretical compound Poisson-gamma distribution or an empirical gamma distribution for V were similar and did not differ significantly from the distribution of the original data. Optimized distributions for V were highly positively skewed. The instrument noise was comparable to instrument noise for aDcp water velocity measurements, i.e., an order of magnitude greater than typical bottom tracking noise. The deconvolution procedure presented herein is generally applicable for the difficult measurement problem of determining the actual signal distribution when measurements are contaminated by noise, particularly for the case of positive-valued signal contaminated by Gaussian noise. The procedure produced the first field estimates of spatially averaged bedload velocity distribution.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle