The Fourier transform of controlled-source time-domain electromagnetic data by smooth spectrum inversion
Notice bibliographique
Résumé
In controlled-source electromagnetic measurements in the near zone or at low frequencies, the real (in-phase) frequency-domain component is dominated by the primary eld. However, it is the imaginary (quadrature) component that contains the signal related to a target deeper than the sourcereceiver separation. In practice, it is difcult to measure the imaginary component because of the dominance of the primary eld. In contrast, data acquired in the time domain are more sensitive to the deeper target owing to the absence of the primary eld. To estimate the frequency-domain responses reliably from the time-domain data, we have developed a Fourier transform algorithm using a least-squares inversion with a smoothness constraint (smooth spectrum inversion). In implementing the smoothness constraint as a priori information, we estimate the frequency response by maximizing the a posteriori distribution based on Bayes' rule. The adjustment of the weighting between the data mist and the smoothness constraint is accomplished by minimizing Akaike's Bayesian Information Criterion (ABIC). Tests of the algorithm on synthetic and eld data for the long-offset transient electromagnetic method provide reasonable results. The algorithm can handle time-domain data with a wide range of delay times, and is effective for analysing noisy data.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».