[REDMINE1D-84] [RM-5642] variation de template versus z Created: 04/Jun/21  Updated: 06/Jul/23

Status: Open
Project: 1D Redmine
Component/s: None
Affects Version/s: None
Fix Version/s: None

Type: Task Priority: Normal
Reporter: Redmine-Jira Migtation Assignee: Redmine-Jira Migtation
Resolution: Unresolved Votes: 0
Labels: None
Remaining Estimate: Not Specified
Time Spent: Not Specified
Original Estimate: Not Specified


 Description   

Created on 2020-03-06 13:38:50 by Didier Vibert. % Done: 0

dans un run 1st pass uniquement ou chisquare(2|log)
sauvegarder le best template (continu & linemodel-tpl-ratio) vs z

analyser: variation lente ou haute-fréquence ?



 Comments   
Comment by Redmine-Jira Migtation [ 06/Jul/23 ]

Comment by Edouard Marguerite on 2020-07-01 14:48:30:
Dans le cas d'un run firstpass, il faut fixer : @linemodelsolve.linemodel.skipsecondpass = "yes"@ dans le parameters.json. A tester...

Comment by Redmine-Jira Migtation [ 06/Jul/23 ]

Comment by Edouard Marguerite on 2020-07-02 13:18:54:
Pour un run avec le linemodel, il faut regarder à la fois la variation sur les templates de continu et sur les templates utilisés pour le fit des raies.

Comment by Redmine-Jira Migtation [ 06/Jul/23 ]

Comment by Edouard Marguerite on 2020-08-03 08:47:54:
Quel(s) est/sont le(s) dataset(s) cible(s) à utiliser pour réaliser cette étude ?

Comment by Redmine-Jira Migtation [ 06/Jul/23 ]

Comment by Pierre-yves Chabaud on 2020-08-10 09:05:00:
Une fois que les output utiles a l'analyse ont été choisis (best template continu & linemodel-tpl-ratio), l'analyse peut se faire sur nos deux dataset de ref, a savoir @pfs7_900s@ (@/net/CESAM/amazed/dataset/pfs7_900s@) et @euclid_noiseless@ (@/net/CESAM/amazed/dataset/euclid_tiger/noiseless_20200421@)

Comment by Redmine-Jira Migtation [ 06/Jul/23 ]

Comment by Edouard Marguerite on 2020-08-12 10:15:41:
Les fichiers @parameters.json@ se basent sur ceux utilisés lors de la validation de la bibliothèque.

Generated at Sat Feb 10 15:29:09 JST 2024 using Jira 8.3.4#803005-sha1:1f96e09b3c60279a408a2ae47be3c745f571388b.