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Enregistrement W1482783311

A robust narrowband active noise control system for accommodating frequency mismatch

2004· article· en· W1482783311 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Signal Processing Conference · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Adaptive Filtering Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrowbandActive noise controlNoise (video)SIGNAL (programming language)Computer scienceTachometerElectronic engineeringSignal generatorAcousticsControl theory (sociology)EngineeringChannel (broadcasting)PhysicsDetectorTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Narrowband active noise control (ANC) systems have many real-life applications where the noise signals generated by rotating machines are modeled as sinusoidal signals in additive noise. However, when the timing signal sensor, such as a tachometer that is used to extract the signal frequencies, and the cosine wave generator contain errors, the reference signal frequencies fed to each ANC channel will then be different from the noise signal true frequencies. This difference is referred to as frequency mismatch (FM). In this paper, through extensive simulations we demonstrate that the performance capabilities of a conventional narrowband ANC system using the filtered-X LMS (FXLMS) algorithm degrades significantly even for an FM as small as 1%. Next, we propose a new narrowband ANC system that will successfully compensate for the performance degradations due to FM. The amplitude/phase adjustment and the FM mitigations are performed simultaneously in a harmonic fashion such that the influence of the FM can be removed almost completely. Simulation results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed new system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle