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Enregistrement W4213230451 · doi:10.1121/1.4799210

Spectral probability density as a tool for marine ambient noise analysis

2013· article· en· W4213230451 sur OpenAlexaff
Nathan D. Merchant, Tim R. Barton, Paul M. Thompson, Enrico Pirotta, D. Tom Dakin, John Dorocicz

Notice bibliographique

RevueProceedings of meetings on acoustics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésAmbient noise levelSpectral densityNoise (video)AcousticsComputer scienceUnderwaterGeophoneRemote sensingOutlierProbability density functionSubseaSeismic noiseEnvironmental scienceGeologyTelecommunicationsMarine engineeringSeismologyEngineeringStatisticsArtificial intelligencePhysicsMathematicsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The empirical probability density of the power spectral density has been successfully applied as tool to assess signal variability and sensor system performance in the seismic literature. This paper presents the application of this analysis method to underwater ambient noise measurements, and demonstrates its utility in assessing the field performance of passive acoustic monitoring systems and the statistical distribution of noise levels across the frequency spectrum. Using example datasets from an autonomous passive acoustic recorder in the Moray Firth, Scotland, UK, and a cabled subsea observatory in the Strait of Georgia, British Columbia, we show how this method can reveal data limitations such as persistent tonal components and insufficient dynamic range, and phenomena such as bimodality and outliers which may be undetected by standard analysis techniques. We then combine this approach with conventional percentiles and spectral averages, illustrating how the underlying noise level distributions influence these metrics, and propose this technique as a standard, integrative presentation of ambient noise spectra.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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