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Enregistrement W2023769689 · doi:10.1088/0004-637x/789/2/152

FITTING FFT-DERIVED SPECTRA: THEORY, TOOL, AND APPLICATION TO SOLAR RADIO SPIKE DECOMPOSITION

2014· article· en· W2023769689 sur OpenAlexaff
Gelu M. Nita, Gregory D. Fleishman, Dale E. Gary, William Marín, Kristine Boone

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFast Fourier transformSpectral lineComputer scienceAlgorithmDistribution (mathematics)Frequency domainAutoregressive modelFourier transformSIGNAL (programming language)Statistical physicsSpike (software development)Computational physicsPhysicsStatisticsMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spectra derived from fast Fourier transform (FFT) analysis of time-domain data intrinsically contain statistical fluctuations whose distribution depends on the number of accumulated spectra contributing to a measurement.The tail of this distribution, which is essential for separating the true signal from the statistical fluctuations, deviates noticeably from the normal distribution for a finite number of accumulations.In this paper, we develop a theory to properly account for the statistical fluctuations when fitting a model to a given accumulated spectrum.The method is implemented in software for the purpose of automatically fitting a large body of such FFT-derived spectra.We apply this tool to analyze a portion of a dense cluster of spikes recorded by our FASR Subsystem Testbed instrument during a record-breaking event that occurred on 2006 December 6.The outcome of this analysis is briefly discussed.

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 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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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