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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3SB3RBP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/12.03.14.59
Última Atualização2021:01.13.11.54.17 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/12.03.14.59.56
Última Atualização dos Metadados2022:03.18.22.11.25 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoMedeirosSVSASMJSDM:2018:RePaEM
TítuloRecognizing pattern in EMIC waves spectrograms using machine learning
Ano2018
Data de Acesso04 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho75 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Medeiros, Cláudia
 2 Souza, Vitor Moura Cardoso e Silva
 3 Vieira, Luís Eduardo Antunes
 4 Sibeck, David G.
 5 Alves, Livia Ribeiro
 6 Silva, Ligia Alves da
 7 Marchezi, José Paulo
 8 Jauer, Paulo Ricardo
 9 Silva, Marlos Rockenbach da
10 Dal Lago, Alisson
11 Mendes Júnior, Odim
Identificador de Curriculo 1
 2
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 4
 5
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 7
 8
 9
10 8JMKD3MGP5W/3C9JGH3
11 8JMKD3MGP5W/3C9JJ28
Grupo 1 GESAST-CEA-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
 2 DIDGE-CGCEA-INPE-MCTIC-GOV-BR
 3 DIDGE-CGCEA-INPE-MCTIC-GOV-BR
 4
 5 DIDGE-CGCEA-INPE-MCTIC-GOV-BR
 6 DIDGE-CGCEA-INPE-MCTIC-GOV-BR
 7 GESAST-CEA-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
 8 DIDGE-CGCEA-INPE-MCTIC-GOV-BR
 9 DIDGE-CGCEA-INPE-MCTIC-GOV-BR
10 DIDGE-CGCEA-INPE-MCTIC-GOV-BR
11 DIDGE-CGCEA-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 4 NASA Goddard Space Flight Center
 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 9 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
10 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
11 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor 1 claudia.medeiros@inpe.br
 2 vitor.souza@inpe.br
 3 luis.vieira@inpe.br
 4
 5 livia.alves@inpe.br
 6 ligia.silva@inpe.br
 7 jose.marchezi@inpe.br
 8 paulo.jauer@inpe.br
 9 marlos.silva@inpe.br
10 alisson.dallago@inpe.br
11 odim.mendes@inpe.br
Nome do EventoAGU Fall Meeting
Localização do EventoWashington, D. C.
Data10-14 dec.
Histórico (UTC)2018-12-03 14:59:56 :: simone -> administrator ::
2019-01-04 16:57:15 :: administrator -> simone :: 2018
2019-01-07 13:12:28 :: simone -> administrator :: 2018
2019-01-14 17:06:39 :: administrator -> simone :: 2018
2021-01-13 11:54:18 :: simone -> administrator :: 2018
2022-03-18 22:11:25 :: administrator -> simone :: 2018
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoThe EMFISIS instrument on board the twin Van Allen Probes has been measuring high resolution magnetic field data during the last 6 years. Spectrograms can be obtained from such measurements which can evidence the presence of electromagnetic ion cyclotron (EMIC) waves. Several studies have been showing the relevance of EMIC waves on the pitch angle scattering of energetic particles into the loss cone, hence contributing to the net loss of relativistic electrons from the outer radiation belt to the upper atmosphere. The huge amount of data collected thus far provides us with the opportunity to use a data clustering technique based on a neural network referred to as Self-Organizing Map (SOM). When applied to images of magnetic field spectrograms in the frequency range of EMIC waves, the SOM allows us to distinguish several patterns in these spectrograms expediting their analysis which in turn can be relevant to describe physical aspects of EMIC waves. Specifically, the SOM technique is able to detect and classify distinct patterns in the spectrograms which are identified as signatures of EMIC wave packets. Each spectrogram image provided as input to the SOM corresponds to the windowed Fourier transform of an one hour interval of EMFISISs magnetic field data. Our dataset spans the September 2012 to December 2016 period, where only in situ data acquired at geocentric distances larger than or equal to 3 Earth radii were selected. Preliminary results revealed that the clustering technique employed here successfully detected, in an automated way, different EMIC waves signatures like propagation in Hydrogen, Helium and Oxygen bands, as well as, fairly monochromatic mode waves, and further details that will be discussed.
ÁreaCEA
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDGE > Recognizing pattern in...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > GES > Recognizing pattern in...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 03/12/2018 12:59 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3SB3RBP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3SB3RBP
Idiomaen
Arquivo Alvomedeiros_recognizing.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EU29DP
8JMKD3MGPCW/3F2PBEE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.39.46 4
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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