MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2124402531 · doi:10.1109/tim.2003.820442

Detection and Location of Connection Splice Events in Fiber Optics Given Noisy OTDR Data—Part II: R1MSDE Method

2004· article· en· W2124402531 sur OpenAlexaff
Fangzhou Liu, C.J. Zarowski

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptical time-domain reflectometerMinimum description lengthSubspace topologyMathematicsTime domainNoise (video)AlgorithmArtificial intelligenceEvent (particle physics)Pattern recognition (psychology)Computer scienceOptical fiberFiber optic sensorPhysicsComputer visionTelecommunicationsPolarization-maintaining optical fiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Part I (Liu and Zarowski 2001), a method of connection splice event detection and location by the digital signal processing of noisy optical time-domain reflectometry data was given. It applied the Gabor series representation (GSR) for transient signal detection of Friedlander and Porat (1989) to the optical time-domain reflectometer (OTDR) data yielding Gabor coefficients. The Rissanen minimum description length (MDL) criterion was then applied to the Gabor coefficients to eliminate those that are most likely due to noise alone. The surviving coefficients are indexed in such a manner as to indicate the location of events in the OTDR data. Although this GSR/MDL method is computationally efficient, it only gives a coarse estimate of event location. Therefore, this paper (Part II) develops the rank-1 matched subspace detection and estimation algorithm that employs more computation to achieve a greater accuracy in event position estimation. It is based on the matched subspace detection theory of Scharf and Friedlander.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,564

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Instrumentation and MeasurementMême sujetOptical Network TechnologiesTravaux en français237 207