A Multisignal Wavelet Variance-Based Framework for Inertial Sensor Stochastic Error Modeling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The calibration of low-cost inertial sensors has become increasingly important over the last couple of decades, especially when dealing with sensor stochastic errors. This procedure is commonly performed on a single error measurement from an inertial sensor taken over a certain amount of time, although it is extremely frequent for different replicates to be taken for the same sensor, thereby delivering important information which is often left unused. In order to address the latter problem, this paper presents a general wavelet variance-based framework for multisignal inertial sensor calibration, which can improve the modeling and model selection procedures of sensor stochastic errors using all replicates from a calibration procedure and allows to understand the properties, such as stationarity, of these stochastic errors. The applications using microelectromechanical system inertial measurement units confirm the importance of this new framework, and a new graphical user interface makes these tools available to the general user. The latter is developed based on an R package called mgmwm and allows the user to select a type of sensor for which different replicates are available and to easily make use of the approaches presented in this paper in order to carry out the appropriate calibration procedure.
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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 découle