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Enregistrement W2302581059 · doi:10.1080/01490419.2015.1121171

Accurate Acoustic Signal Parameter Estimation for Marine Geodesy Surveys

2015· article· en· W2302581059 sur OpenAlexaff
Liang Zhang, Jidan Mei, A. Zieliński, Ping Cai

Notice bibliographique

RevueMarine Geodesy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSIGNAL (programming language)Interference (communication)AcousticsPosition (finance)Field (mathematics)Near and far fieldDirection of arrivalWavefrontComputer scienceGeodesyComputationGeologyGeographyPhysicsTelecommunicationsAlgorithmOpticsAntenna (radio)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic signal parameter estimation is important for diverse marine geodesy surveys and several other applications. However, the received signal from a far-field target characterized by planar wavefront propagation is frequently affected by strong nearby interfering signals. Their presence deteriorates the performance of direction-of-arrival (DOA) estimation for far-field target. In order to enhance the reception of signal from far-field target, the near-field/far-field (NFFF) beamformer is proposed. Such a beamformer optimizes beam pattern for far-field detection by maximizing beamformer output in the direction of the far-field target with the imposed condition to eliminate interfering signals generated in near-field locations. As the interference suppression only occurs at the position of near-field interference, a possible blind zone for far-field detection in conventional methods is not created. The NFFF beamformer is applicable for coherent signals and the scenario with multi interferences. For stationary situation where interferers locations are fixed, the NFFF beamformer computations do not require time updates with associated computational load. Furthermore the proposed method can be extended to several new situations such as acoustic monitoring performed from a stationary platform subjected to water currents, waves, winds and other variables, all of them generating nearby interferences and also to different array configurations including 2D and 3D arrays.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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