Applications of the 2-D CWT. II: physical applications
Notice bibliographique
Résumé
In the previous chapter, we have discussed a number of applications of the 2-D CWT that belong essentially to the realm of image processing. Besides these, however, there are plenty of applications to genuine physical problems, in such diverse fields as astrophysics, geophysics, fluid dynamics or fractal analysis. Here the CWT appears as a new analysis tool, that often proves more efficient than traditional methods, which in fact rarely go beyond standard Fourier analysis. We will review some of these applications in the present chapter, without pretention of exhaustivity, of course. Our treatment will often be sketchy, but we have tried to provide always full references to the original papers. Astronomy and astrophysics Wavelets and astronomical images Astronomical imaging has distinct characteristics. First, the Universe has a marked hierarchical structure, almost fractal. Nearby stars, galaxies, quasars, galaxy clusters and superclusters have very different sizes and live at very different distances, which means that the scale variable is essential and a multiscale analysis is in order, instead of the usual Fourier methods. This suggests wavelet analysis. Now, the main problem is that of detecting particular features, relations, groupings, etc., in images, which leads us to prefer the continuous WT over the discrete WT. Finally, there is in general no privileged direction, nor particular oriented features, in astrophysical images.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».