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Enregistrement W3080930724 · doi:10.1063/5.0015350

Compressed sensing based tuning algorithm for the sensor of proton precession magnetometers

2020· article· en· W3080930724 sur OpenAlexaff
Hengli Song, Huan Liu, Haobin Dong, Zheng Liu, Jian Ge, Zhiwen Yuan, Jun Zhu, Xinqun Luan

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMagnetometerCompressed sensingPrecessionProtonNuclear magnetic resonanceComputer scienceAlgorithmPhysicsMaterials scienceMagnetic fieldCondensed matter physicsNuclear physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this Note, a new compressed sensing-based tuning algorithm has been developed to boost the sensor tuning performance of the proton precession magnetometers (PPMs). An end-to-end framework for the PPM's sensing free induction decay (FID) signal resonance based on orthogonal matching pursuit compressed sensing (OMPCS), dubbed OMPCS-FID resonance (OMPCS-FIDR), is developed and its working principle and implemented strategy are elaborated. By comparing the new sensor tuning approach with the state-of-the-art algorithms, i.e., peak detection, auto-correction, and secondary tuning, the results demonstrate that the proposed tuning method not only retains the performance but also overcomes the drawbacks of the state-of-the-art methods, which accelerates the possibilities of the PPM working in a scenario with a strong gradient magnetic field.

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 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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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