On the Potential of Least Squares Response Method for the Calibration of Superconducting Gravimeters
Notice bibliographique
Résumé
One of the most important operating procedures after the installation of a superconducting gravimeter (SG) is its calibration. The calibration process can identify and evaluate possible time variability in the scale factor and in the hardware anti-aliasing filter response. The SG installed in Cantley, Canada is calibrated using two absolute gravimeters and the data are analysed in the time and frequency domains to estimate the SG scale factor. In the time domain, we use the weighted linear regression method whereas in the frequency domain we use the least squares response method. Rigorous statistical procedures are applied to define data disturbances, outliers, and realistic data noise levels. Using data from JILA-2 and FG5-236 separately, the scale factor is estimated in the time and frequency domains as<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mrow><mml:mo>−</mml:mo><mml:mn>78.374</mml:mn><mml:mo>±</mml:mo><mml:mn>0.012</mml:mn></mml:mrow></mml:math> μ Gal/V and<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mrow><mml:mo>−</mml:mo><mml:mn>78.403</mml:mn><mml:mo>±</mml:mo><mml:mn>0.075</mml:mn></mml:mrow></mml:math> μ Gal/V, respectively. The relative accuracy in the time domain is 0.015%. We cannot identify any significant periodicity in the scale factor. The hardware anti-aliasing filter response is tested by injecting known waves into the control electronics of the system. Results show that the anti-aliasing filter response is stable and conforms to the global geodynamics project standards.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».