Author manuscript, published in "IEEE International Symposium on Industrial Electronics, Montreal: Canada (2006)" DOI: 10.1109/ISIE.2006.295519 Time-Frequency Characterization using Instantaneous Moment Concept:
Notice bibliographique
Résumé
Abstract- The instantaneous frequency law (IFL) is a very important element when the physical parameters of the corresponding signal have to be evaluated. Blind equalisation, modulation recognition and mechanical diagnostic are just three domains where the non-stationarity behavior of the signal imposes the IFL estimation. Generally, an IFL is composed by slowly varying time-frequency structures separated by fast transitions which could be considered as phase discontinuities. Digital phase modulations or signals propagated trough a multipath channel are typical examples of IFLs having fast transient parts. The common methods employed for these operations are wavelet transform and Cohen’s class time-frequency representation, respectively. In this paper we propose an alternative based on the instantaneous moments. By an appropriate choice of the moment order and lags it is possible to accurately estimate the both transient and slowly time-frequency parts. While this method uses one dimensional data and, thanks to its recursive structure, it is well suited for real time applications. Therefore, its real-time implementation on TMS320C6x structure is described. On the other hand, few examples on realistic data will show the practical interest for this method. I.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».