¿Puedes traducir este pasaje directamente para que pueda tener una idea general y entenderlo mejor? Gracias.

Sin embargo, este enfoque sufrirá una calidad de datos degradada debido a la interferencia entre los patrones en las respuestas de este experimento: fuente técnica. ¿Nuevas propuestas de EF para un enfoque eficaz de modelado de fuentes simultáneas se basan en novedosas aplicaciones en tándem para ejecutarse (domness y reconstrucción de modelos escasa y casi libre de ruido) bajo fuentes individuales? El primer paso en cada método es medir la respuesta acumulativa del modelo a toda la actividad de la fuente, simultáneamente utilizando escalamiento estocástico, impulso o formas de onda de ruido aleatorio de banda continua limitada. En el siguiente paso, se estima el modelo para cada fuente individual acumulando mediciones del receptor, aprovechando el conocimiento de las formas de onda aleatorias de la fuente y las escasas respuestas del modelo de los perfiles individuales en el llamado dominio de transformación, por ejemplo, el dominio de curvas. La eficiencia se puede lograr mediante métodos escasos que consisten principalmente en las respuestas del modelo. Al denominar los resultados de un sitio de edad avanzada: detección comprimida, la comunidad teórica proporciona afirmaciones de que el método requiere menos tiempo de modelado para respuestas de modelo escasas, es decir, simples o más estructuradas. El modelo de simulación (ilustración de ejemplo de Ling) muestra que los datos recopilados con 8192 fuentes activadas al mismo tiempo se pueden separar en 8192 fuentes individuales recopiladas con una tabla de comparación de calidad de datos cuando las fuentes se activan secuencialmente (preliminarmente). El método también podría mejorar significativamente la eficiencia de la adquisición de datos de campo sísmicos por parte de EF si la firma de la fuente realmente detecta la Tierra y puede medirse con precisión.