GPR interpretation processing: DTW (Dynamic Time Warping)

 


reference: 

https://leo-bb.tistory.com/58#1.%20DTW

https://leo-bb.tistory.com/58

https://blog.kubwa.co.kr/dtw-%EA%B8%B0%EB%B3%B8-%EC%84%A4%EB%AA%85-%EB%B0%8F-%EC%8B%A4%EC%8A%B5-%EC%BD%94%EB%93%9C-b333091d1e79

==> 이 블로거가 논문 정리하는 것은 참 본 받을만함...

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  *coherent 노이즈 (Clutter) 제거 기계학습이 통계적 분포를 이용하여 데이터를 학습한다면 Radar clutter도 통계적 분포가 있는데,  기계학습이 Radar clutter 억압에 기여할 수 있을까? *incoherent 노이즈 제거 GPR signal processing이 기계학습으로 대체 가능성이 있을 까? 현재, 노이즈 억압을 위해서 시간을 들여 stacking을 하고 있는데, 이러면서  측정 영역이 좁아 진다. 그렇다면, 기계 학습을 이용해서 노이즈 억압을 하여 측정 영역을 넓힐 수 있을까? *Noist2Nois 모델은 다른 나라에서 공개한 행성탐사 자료에 활용할 수 있지 않을까? 특히, 시계열 원시 자료를 확보하기 힘든 LRS 자료의 경우 말이다. 
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Gempy: critical points

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Camera data: 화상센서의 기하학

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