Application of Dual-Tree Complex Wavelet Packet Transform for Generating Synthetic Multivariate Nonstationary Non-Gaussian Thunderstorm Wind Records
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The available thunderstorm wind records with subsecond sampling intervals is scarce for a given site; stochastic models that can be used to sample multivariate nonstationary non-Gaussian thunderstorm winds at multiple points or tricomponent thunderstorm winds at a point are lacking. We propose the use of the dual-tree complex wavelet packet transform (DT-CWPT) within the framework of the iterative power and amplitude correction (IPAC) algorithm to generate multivariate nonstationary non-Gaussian thunderstorm wind records. This is a data-driven or seed-record-based approach, and the use of the IPAC algorithm ensures the matching of the marginal cumulative probability distribution function. The DT-CWPT is used to gain computational efficiency because it is a redundant transform with a low redundancy factor, and it provides phase information. The statistics of the time-frequency power spectral density of the sampled records and the seed record were compared to show the adequacy and effectiveness of the proposed approach. The results also show that the use of the DT-CWPT instead of the (discretized) continuous wavelet transform and S-transform significantly reduces the computational time.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle