Estimation of transfer function parameters with output Fourier transform sensitivity vectors
Notice bibliographique
Résumé
We derive a technique for estimating a small number of parameters of a spatially or temporally varying transfer function for which a parametric model is known. Such systems occur in transmission lines with faults or mismatches, ultrasonic imaging, semiconductor layering and tomography in various applications. We assume that it is important not only to know that a boundary exists but also to estimate the spatially parameters of the medium across the boundary. The method does not require that the input need be known, but it must be applied to the diverse paths simultaneously, such as with a plane wave hitting a plane surface. The output signals at the various points are time synchronous unless delay is the varying parameter. The transfer function model may be nonlinear in the parameters, and we may also have to estimate the nominal values around which the parameters are locally varying. The procedure is constructed in the context of estimating at any point in space the parameters of the system by using the eigenstructure of the covariance matrix of vectors whose elements are Fourier transform values of the responses. We require that the available responses in the spatial neighborhood are independent enough to yield a good estimate of the covariance matrix. As an example we examine the case of an unknown parameter in a thin layer between 2 semi-infinite layers.
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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 | 0,000 | 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 ».