Preprocesamiento de datos de gravedad
Autores: Izvoltova, Jana; Bacova, Dasa; Chromcak, Jakub; Hodas, Stanislav
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Preprocesamiento de datos de gravedad
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Técnicas de computación
Datos de gravedad
Preprocesamiento
Análisis de series temporales
Promedio móvil
Mediana móvil
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
El documento trata sobre las técnicas de cálculo aplicadas en el preprocesamiento de datos de gravedad, basadas en el análisis de series temporales mediante el uso de técnicas de suavizado matemático y estadístico como el promedio móvil, la mediana móvil, el promedio acumulado y móvil, etc. El objetivo principal del preprocesamiento de datos de gravedad es evitar errores abruptos causados por movimientos repentinos del subsuelo debido a actividades humanas o naturales, o influencias instrumentales sistemáticas, y así proporcionar valores de gravedad relevantes, que luego se someten a un procesamiento adicional. El nuevo enfoque de la investigación descrita implica la fase de preprocesamiento en el análisis de datos de gravedad para identificar y evitar errores graves, que podrían influir en el tamaño de los parámetros desconocidos estimados por el método de mínimos cuadrados en la fase de procesamiento.
Descripción
El documento trata sobre las técnicas de cálculo aplicadas en el preprocesamiento de datos de gravedad, basadas en el análisis de series temporales mediante el uso de técnicas de suavizado matemático y estadístico como el promedio móvil, la mediana móvil, el promedio acumulado y móvil, etc. El objetivo principal del preprocesamiento de datos de gravedad es evitar errores abruptos causados por movimientos repentinos del subsuelo debido a actividades humanas o naturales, o influencias instrumentales sistemáticas, y así proporcionar valores de gravedad relevantes, que luego se someten a un procesamiento adicional. El nuevo enfoque de la investigación descrita implica la fase de preprocesamiento en el análisis de datos de gravedad para identificar y evitar errores graves, que podrían influir en el tamaño de los parámetros desconocidos estimados por el método de mínimos cuadrados en la fase de procesamiento.