On the importance of benchmarking algorithms under realistic noise conditions
On the importance of benchmarking algorithms under realistic noise conditions
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论真实噪声条件下基准测试算法的重要性
DOI：
10.1093/gji/ggaa025
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发表时间：
2020
影响因子：
2.8
通讯作者：
Birnie C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Birnie C
合成数据集测试是算法开发中的一个重要阶段，用于对算法的性能进行基准测试。对合成数据集的常见添加是白色高斯噪声（WGN），其用于模拟将存在于记录数据集中的噪声。本文的第一部分着重于比较WGN和真实建模噪声对标准微震事件检测和成像算法的影响，使用以记录噪声为基准的合成数据集。具有WGN的数据集在逐迹算法上表现不佳，而在利用全阵列的算法上表现出色。在整个过程中，具有真实建模噪声的数据集与记录的噪声数据集表现几乎相同。研究的结论是测试的算法，同时解决了源的位置和矩张量的微震事件。该算法不仅未能在WGN结果所指示的信噪比下执行，而且具有现实建模噪声的结果突出了先前未识别的算法的陷阱。来自WGN数据集的误导性结果强调了在现实噪声条件下测试算法的必要性，以了解算法可以执行的条件，并最大限度地减少结果误解的风险。
Testing with synthetic data sets is a vital stage in an algorithm’s development for benchmarking the algorithm’s performance. A common addition to synthetic data sets is White, Gaussian Noise (WGN) which is used to mimic noise that would be present in recorded data sets. The first section of this paper focuses on comparing the effects of WGN and realistic modelled noise on standard microseismic event detection and imaging algorithms using synthetic data sets with recorded noise as a benchmark. The data sets with WGN underperform on the trace-by-trace algorithm while overperforming on algorithms utilizing the full array. Throughout, the data sets with realistic modelled noise perform near identically to the recorded noise data sets. The study concludes by testing an algorithm that simultaneously solves for the source location and moment tensor of a microseismic event. Not only does the algorithm fail to perform at the signal-to-noise ratios indicated by the WGN results but the results with realistic modelled noise highlight pitfalls of the algorithm not previously identified. The misleading results from the WGN data sets highlight the need to test algorithms under realistic noise conditions to gain an understanding of the conditions under which an algorithm can perform and to minimize the risk of misinterpretation of the results.
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DOI：
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