A heuristic method of removing micro-pulsations from airborne magnetic data
Notice bibliographique
Résumé
An automatic, heuristic method has been developed for the removal of micro-pulsations from airborne magnetic data to improve the geological integrity of data.This method was applied to data collected in a high-sensitivity survey flown off the coast of Nova Scotia, Canada from September to October 2000.This method permitted the diurnal data measured on land to be used to subtract micropulsation variations from the airborne data.Small differences in the variations are allowed between the data acquired at the base station and on the airborne platform.This is because conductivity contrasts between the land and sea water will change the amplitude and phase of the micropulsation.The new method adjusted the land based diurnal data to match the phase and amplitude of the micropulsation measured in the airborne data.This adjusted micropulsation was then removed from the data.This improved the final leveled data so that obvious micropulsations are not evident in the data.This noise reduction is critical, as any filtering which may be applied, cannot remove diurnal events from the airborne data without possibly removing geologic signal.The procedure will produce higher quality data that better show weaker features and patterns than the standard processing produces, such as subtraction of the base station data.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».