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Enregistrement W2962855724 · doi:10.1109/tthz.2018.2814820

Statistical Models for Averaging of the Pump–Probe Traces: Example of Denoising in Terahertz Time-Domain Spectroscopy

2018· article· en· W2962855724 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Terahertz Science and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTerahertz technology and applications
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerahertz radiationNoise (video)TRACE (psycholinguistics)Noise reductionFocus (optics)Computer scienceAlgorithmStatistical modelSpectroscopyTerahertz time-domain spectroscopyTime domainTerahertz spectroscopy and technologyOpticsArtificial intelligencePhysicsComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we first discuss the main types of noise in a typical pump-probe system, and then focus specifically on terahertz time domain spectroscopy (THz-TDS) setups. We then introduce three statistical models for the noisy pulses obtained in such systems, and detail rigorous mathematical algorithms to denoise such traces, find the proper averages, and characterize various types of experimental noise. Finally, we perform a comparative analysis of the performance, advantages, and limitations of the algorithms by testing them on the experimental data collected using a particular THz-TDS system available in our laboratories. We conclude that using advanced statistical models for trace averaging results in fitting errors that are significantly smaller than those obtained with only a simple statistical average.

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.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
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