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Enregistrement W2107537608 · doi:10.1121/1.1823271

Transient propagation in media with classical or power-law loss

2004· article· en· W2107537608 sur OpenAlexafffund
R.S.C. Cobbold, Nikolai V. Sushilov, Adam C. Weathermon

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDispersion (optics)AttenuationDispersion relationMathematical analysisPhysicsFourier transformConvolution (computer science)Wave propagationTransient (computer programming)Function (biology)Absorption (acoustics)MathematicsPower lawOpticsComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the problem of small-signal transient wave propagation in media whose absorption coefficient obeys power-law frequency dependence, i.e., alpha infinity omega n. Our approach makes use of previously derived relations between the absorption and dispersion based on the Kramers-Kronig relations. This, combined with a recently obtained solution to a causal convolution wave equation enable expressions to be obtained for one-dimensional transient propagation when n is in the range 0 < n < 3. For n = 2, corresponding to no dispersion, straightforward analytical expressions are obtained for a delta-function and a sinusoidal step function sources and these are shown to correspond to relations previously derived. For other values of n, the effects of dispersion are accounted for by using Fourier transforms. Examples are used to illustrate the results for normal and anomalous dispersive media and to examine the question as to the conditions under which the effects of dispersion should be accounted for, especially for wideband ultrasound pulses of the type used in B-mode tissue imaging. It is shown that the product of the attenuation and total propagation path can be used as a criterion for judging whether dispersion needs to be accounted for.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,212

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations23
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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