Improved Terahertz Time-Domain Spectroscopy via the Extended Kalman Filter
Notice bibliographique
Résumé
To implement terahertz time-domain spectroscopy (THz-TDS) systems that have short integration time and maintain performance, the extended Kalman filter (EKF) has been used. Performance of EKF with THz-TDS on vapor samples and solid samples is untested. Previous EKF methods were not adaptive for use on multiple THz-TDS systems. We provide an adaptive EKF method that can work on any THz setup, to improve maximum measurable absorption coefficient. Our adaptive EKF method responds to THz pulse properties. The adaptive EKF is exhaustively demonstrated for six different time-constant data sets spanning 1 ms to 300 ms for THz-TDS on vapor with electro-optic THz detection. The acquisition time saved is quantified and shown to significantly reduce acquisition time from 2.58 ms to 1 ms. This improvement of 2.58 times will have a significant effect to move spectral imaging from taking hours to taking minutes. Vapor absorption lines are maintained. We show the adaptive EKF maintain correct spectral information when compared to the high-resolution transmission molecular absorption (HITRAN) database. The adaptive EKF is also demonstrated for THz-TDS on vapor with photoconductive THz detection, thus demonstrating adaptability, and is applied for THz-TDS of a solid sample of polyethylene terephthalate glycol.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».