Reduction in the Number of Averages Required in BOTDA Sensors Using Wavelet Denoising Techniques
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on a new mechanism to decrease the number of averages and, consequently, the measurement time of Brillouin optical time-domain analysis (BOTDA) sensors using wavelet shrinkage techniques. Two different wavelet shrinkage techniques, VisuShrink and SureShrink, are applied to denoise signals acquired from measurements in BOTDA sensors. The conventional method to denoise signals in BOTDA sensors is ensemble averaging. Ensemble averaging is a time consuming technique, as it requires many acquisitions of signals to provide an acceptable SNR. To reduce the number of acquisitions, the setup of the BOTDA sensor is modified to denoise acquired signals using VisuShrink or SureShrink before applying ensemble averaging. Experimental results show a significant reduction in the number of averages required to provide an accurate measurement, and consequently, a substantial saving in the measurement time of the sensor. It has been shown that the combination of ensemble averaging with VisuShrink or SureShrink reduces the measurement time of the sensor up to 90%. This reduction in the measurement time enables the implementation of dynamic and fast measurements with BODTA sensors and opens opportunities to target a new range of applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».