Adaptive pre-whiten filtering for the free induction decay transversal signal in weak magnetic detection
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 free induction decay (FID) transversal signal is always employed by a proton precession magnetometer (PPM) to evaluate the time-domain geomagnetic field. Nevertheless, the signal-to-noise ratio (SNR) is an important factor that severely affects the detection accuracy of the magnetic field due to uncontrollable interference sources, including random noise and power frequency noise. In this study, aiming to boost the SNR of the FID transversal signal, a novel filtering algorithm based on a prewhiten (PW) strategy is proposed and the PW filtering was combined with singular value decomposition (SVD) for further noise reduction. This method aims to generate adaptive PW input data before filtering, further decorrelating the noise to reduce the impact of varying noise levels in the received FID signals. The efficiency of the proposed joint filtering framework, dubbed PW-SVD, was evaluated by comparing with two state-of-the-art methods, i.e., SVD and principal component analysis and decomposition, using the same data. The results demonstrated that the proposed PW-SVD method obtained the smallest root mean square error and the highest signal-to-noise ratio improvement among all the compared methods, especially for the strong-noisy scenario, which enhances the environmental adaptability of a PPM.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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