Sensor array beamforming using random channel sampling: The aggregate beamformer
Notice bibliographique
Résumé
The aggregate (AGG) beamformer can provide significant savings in hardware and software cost and complexity relative to conventional beamformers while retaining equivalent directional performance. The key to achieving the savings is collecting data from array channels in a random sequence, rather than simultaneously or sequentially. This allows the AGG beamformer to convert unwanted off-beam signals into wideband noise that can then be reduced by filtering. The total sampling rate is chosen to obtain the desired residual noise level and signal bandwidth. It is independent of the number of sensors. Analog anti-alias filters normally are not required, since the Nyquist frequency is determined by the total sampling rate, not the (lower) per-channel sampling rate. Beamformer delay quantization and steering resolution are greatly improved relative to conventional beamforming without the need for data interpolation. The beamformed signal, prior to decimation filtering, is obtained without arithmetic operations on the data. Low front-end hardware-complexity makes the AGG beamformer suitable for highly integrated systems. The number of sensors in the array can be altered without re-configuring buffers or altering the sampling rate. The principles of the AGG beamformer are introduced, and simulation and experimental results demonstrate performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».