Extended Kalman filter and extended sliding innovation filter in terahertz spectral acquisition
Notice bibliographique
Résumé
Terahertz spectral acquisition has a fundamental limitation in implementation due to long experimental acquisition time. The long experimental acquisition time in terahertz spectral acquisition is a result of the required high integration time associated with usable dynamic range signals acquired through delay stage interferometry. This work evaluates the effectiveness of a non-linear version of the Kalman Filter, known as the extended Kalman filter (EKF), and the recently developed extended sliding innovation filter (ESIF), for increasing dynamic range in terahertz spectral acquisition. The comparison establishes that the EKF and ESIF can reduce integration time (time constant) of terahertz spectral acquisition, with EKF reducing the integration time by a factor of 23.7 for high noise signals and 1.66 for low noise signals to achieve similar dynamic ranges. The EKF developed in this work is comparable to a nominal application of wavelet denoising, conventionally used in terahertz spectral acquisitions. The implementation of this filter addresses a fundamental limitation of terahertz spectral acquisition by reducing acquisition time for usable dynamic range spectra. Incorporating this real-time post-processing technique in existing terahertz implementations to improve dynamic range will permit the application of terahertz spectral acquisition on a wide array of time sensitive systems, such as terahertz reflection imaging, and terahertz microfluidics. This is the first implementation, to our knowledge, of Kalman filtering methods on terahertz spectral acquisition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».