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Enregistrement W2137437176 · doi:10.1175/jtech-d-10-05002.1

Asymptotic Properties of an Autocorrelation Coefficient for Coherent Doppler Sonar

2011· article· en· W2137437176 sur OpenAlexafffund
Jeremy Dillon, Len Zedel, Alex E. Hay

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLink Foundation
Mots-clésAutocorrelationSonarDoppler effectEstimatorAutocorrelation techniqueGaussianMathematicsStatistical physicsStatisticsPhysicsMathematical analysisAcousticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new formula is derived for the asymptotic form of the magnitude of an autocorrelation coefficient for coherent Doppler sonar. The autocorrelation magnitude is shown to be a biased estimator in the limit of infinite ensemble length. Numerical simulation of a Gaussian random process is used to verify the asymptotic formula and to show that a bias persists for finite pulse-pair averages. Validity of the asymptotic formula is also confirmed using a high-fidelity coherent Doppler sonar simulation, and from sonar measurements in a towing tank. It is shown that the distribution of observed autocorrelation coefficients is well predicted by a Gaussian random process once the autocorrelation bias has been removed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,239

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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