High-order pseudo-random binary signals for frequency domain electromagnetic explorations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In the field of frequency-domain electromagnetic (EM) exploration with artificial sources, various signals were employed. However, these signals often failed to encompass all relevant frequencies of interest (or effective frequencies), necessitated signal replacements during operations, which significantly affected fieldwork efficiency. To address this issue, a novel method for generating pseudo-random binary signals was proposed, which included a wide range of frequency components. With this method, the frequency requirements for most frequency-domain EM exploration projects were met using only one waveform that is specially designed for the project. Consequently, the need for signal replacement during operations was eliminated, leading to a great improvement in the efficiency of field work. The generation method was based on waveform superposition and hard clipping, combined with unit integration. To improve the efficiency of signal generation, we adopted a specifically modified multi-objective particle swarm optimization algorithm. To ensure the practical applicability of the generated signals, the optimization was designed to target two key properties: energy concentration and uniformity of the effective frequency spectrum. This approach enabled the rapid generation of signals that met engineering requirements in only a few minutes. This type of signal has been successfully applied in multiple field exploration projects, and has delivered excellent results, verifying its effectiveness in improving both work efficiency and anti-interference capability.
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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 | 0,000 | 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 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 ».